大数据助力“智慧客服”建设
伴随信息技术快速发展,各银行聚集了大量客户信息和交易数据。大数据不仅改变了现有银行商业生态,而且改变传统客户关系管理。客服中心作为银行客户信息集中接触点,拥有客户属性、行为特征、价值分层等大量清晰、完整的客户数据,如何依托大数据技术构建智慧客服,更好服务客户,各银行都在积极探索。
两因素制约大数据应用
银行拥有最全和最完整的客户行为数据,是开展大数据业务的有力竞争者。近年来,虽然各银行客服中心积极探索大数据运用并取得了一定的成效,但是仍存在一些问题,制约着大数据的有效运用。
对客服中心技术支撑不够。伴随客户服务内容、服务手段、服务要求日新月异,大数据挖掘需整合客户电话、在线、微信、微博、网银等各交互平台数据,开展线上线下一体化数据分析,但目前银行渠道整合及数据仓库、数据挖掘等技术的运用还不成熟。
前后台联动服务能力不足。目前虽然各银行均以大数据为核心,在前台应用CRM (客户关系管理)系统,但客服部门尚未在数据和服务资源上与CRM系统无缝对接,在具体客户服务需求方面,缺乏科学分层。以信用卡业务为例,前台网点较多采用交叉营销,很多信用卡客户可能还是银行网点贷款、理财客户,但是客服不会区别服务与营销。
大数据让客服更智慧
智慧客服,就是利用物联网、云计算、大数据等技术,通过互联网和移动互联网,借助电话服务等客户服务终端,主动感知客户与银行需求,实现方便快捷的智能化感知和交互性客户体验。伴随银行服务从前台向后台转移,客服中心作为银行客服关系管理中心地位得以强化,必可利用大数据技术,创造价值红利。
开展价值分析,优化客户结构。要运用大数据技术分析客户价值,加强对各类型客户针对性管理,促使客服中心由客户联络中心向客户关系管理中心转变。整合前后台CRM系统,提供“点对点”服务,主动开展客户关怀,建立SWOT客户流失评测模型,量身定做客户服务,形成客户对服务路径依赖,增加客户忠诚度。要建立客户风险数据评估模型,完善风险预警机制,通过对客户服务及投诉中发现的问题进行梳理、归纳,提示可能产生的各种风险,并分析风险产生原因,提出具体建议,把风险防控关口由事后移到事前、事中。要通过大数据整合客户微信、微博等自媒体使用情况,对自媒体发达客户重点关注,以规避声誉风险事件,形成网络口碑传播效应良性循环。
开展行为分析,加快市场拓展。客服中心掌握大量客户消费、需求等行为数据,可将“大数据”纳入价值创造流程,寻找新价值创造路径。关联营销是大数据模式下盛行营销方式。消费者在消费某产品时,有一定倾向会消费另外一件产品,通过实时模型化客户行为,并结合现行消费行为有针对性地推荐产品,可促进交易完成。同时,通过建立客户数据库,常态化分析客户地理、交通、旅行、住宿等消费痕迹,进而形成对客户兴趣、爱好、价值观、生活方式、沟通方式等精准预测,以定制化产品来提高客户满意度。
开展信息分析,推动业务创新。客服中心直面客户,便于捕捉市场情报和把握客户需求走向,需构建运营、产品、客服“三位一体”的作业体系。在客户生命周期管理方面,要通过数据收集、存储、处理与分析,提炼客户投诉与建议中蕴含各种服务可能,把握客户真实需求、明白客户困扰,作为产品开发与流程优化依据,避免非大数据时代“经验”或“直觉”驱动改进模式。在收集客户个性化需求方面,要对海量数据快速综合对比分析,精准定位客户个性化需求,才能更好地拓展个性化服务项目。在市场动态分析方面,要收集客户关注热点、偏好变化、行业动态、营销活动反馈等相关数据,并对这些数据进行科学地处理分析,把握实时市场动态,才能在激烈的市场竞争中立于不败。
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