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組織對(duì)于客戶在聯(lián)絡(luò)過(guò)程中所期望的超個(gè)性化輕松體驗(yàn)的響應(yīng)速度緩慢

2020-03-03 14:25:56   作者:   來(lái)源:CTI論壇   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  僅17%亞太地區(qū)的組織表示客戶對(duì)品牌體驗(yàn)完全滿意,而對(duì)AI和機(jī)器人技術(shù)的滿意度則更差

  北京– 2020年2月28日–全球領(lǐng)先的全球技術(shù)服務(wù)提供商N(yùn)TT Ltd.今天公布了其標(biāo)題為聯(lián)絡(luò)客戶:交付輕松體驗(yàn)”的年度全球客戶體驗(yàn)基準(zhǔn)報(bào)告。這項(xiàng)研究表明,在亞太地區(qū)只有12%的-企業(yè)交付了完整的功能體驗(yàn),雖然超過(guò)一半(64%)的企業(yè)認(rèn)為客戶體驗(yàn)(CX)是主要的品牌競(jìng)爭(zhēng)力。

  企業(yè)努力使自己的客戶體驗(yàn)策略與客戶聲音(VoC)反饋結(jié)果保持一致,有54%的企業(yè)沒(méi)有正式的流程來(lái)顧及這些數(shù)據(jù),而19%的企業(yè)則根本沒(méi)有收集到任何反饋。只有34%的人系統(tǒng)地定義并跟蹤了客戶體驗(yàn)為自身所貢獻(xiàn)的價(jià)值,約三分之一(34%)的組織能夠?qū)⒍嗲乐g的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái)——而剩下的企業(yè)在運(yùn)營(yíng)中,則看不到客戶生態(tài)系統(tǒng)的全貌。也就是說(shuō),自2019年,在世界范圍內(nèi),組織在收集某種形式的反饋時(shí)得到的客戶聲音反饋的情況有所改善并提升了45%,現(xiàn)在有10%的企業(yè)認(rèn)為其客戶聲音計(jì)劃在所有渠道上都處于領(lǐng)先水平。

  NTT Ltd.智能職場(chǎng)亞太區(qū)總監(jiān)Pranay Anand表示:“客戶的期望比以往任何時(shí)候都要高,企業(yè)無(wú)法承受客戶體驗(yàn)的失敗。通過(guò)聽(tīng)取客戶的聲音,在跨系統(tǒng)集成數(shù)據(jù)的同時(shí),采用諸如AI和RPA等新興技術(shù),公司可以通過(guò)更好的客戶體驗(yàn)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是,在每一個(gè)觸點(diǎn)上,如何保持甚至更好地和客戶聯(lián)絡(luò),大多數(shù)公司都缺少有價(jià)值的洞察。”

  聆聽(tīng)始于策略

  實(shí)踐證明,成功的客戶體驗(yàn)戰(zhàn)略可以提高客戶對(duì)于品牌的參與度,并推動(dòng)商業(yè)績(jī)效。然而,由于單一的技術(shù)系統(tǒng),經(jīng)驗(yàn)不一致以及缺乏清晰的流程,許多企業(yè)仍停留在發(fā)展階段。具體而言,挑戰(zhàn)包括:

  • 技術(shù)系統(tǒng)落后:五分之一(20%)的受訪對(duì)象表示其技術(shù)系統(tǒng)無(wú)法滿足當(dāng)前的需求,42%的技術(shù)團(tuán)隊(duì)受困于現(xiàn)有陳舊的系統(tǒng),43%的技術(shù)團(tuán)隊(duì)因多系統(tǒng)集成的問(wèn)題耗費(fèi)了大量精力。此外,無(wú)法確保預(yù)算(48%)仍然是一個(gè)問(wèn)題,技能不足的問(wèn)題則日益嚴(yán)重(26%)
  • 孤立的渠道和業(yè)務(wù)流程協(xié)作:半數(shù)(51%)的組織表示,在設(shè)計(jì)客戶體驗(yàn)時(shí),只能提供小部分的業(yè)務(wù)功能之間的協(xié)作,而13%的組織則根本無(wú)法提供協(xié)作的功能。不到三分之二(60%)的組織仍然沒(méi)有跨渠道聯(lián)絡(luò)的管理策略,只有30%的組織聲稱具備良好的以及完全一致性的跨渠道聯(lián)絡(luò)功能。
  • 不一致的客戶優(yōu)先預(yù)期:個(gè)性化服務(wù)能力的需求在一年內(nèi)從62%激增到78%,但是只有17%的組織真正將“客戶滿意度”作為其客戶旅程設(shè)計(jì)策略的首要推動(dòng)力。這可能解釋了為什么超過(guò)三分之一(44%)的自助服務(wù)系統(tǒng)在首次聯(lián)系期間無(wú)法解決客戶的需求,而自助服務(wù)渠道的失敗率卻高達(dá)57%。

  通過(guò)數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建更智能的客戶體驗(yàn)

  雖然將近四分之三(77%)的組織表示客戶對(duì)其滿意度能力感到滿意,但只有17%的客戶將客戶體驗(yàn)評(píng)為“擁護(hù)”級(jí)別。令人擔(dān)憂的是,只有11%的AI和機(jī)器人用戶表示,客戶認(rèn)為他們的體驗(yàn)屬于“擁護(hù)”級(jí)別,從而暴露了新興技術(shù)與客戶滿意度之間的差距。

  這表明,利用AI技術(shù),企業(yè)需要?jiǎng)?chuàng)建一種基于最佳數(shù)據(jù)的智能策略。組織必須學(xué)會(huì)填補(bǔ)數(shù)據(jù)管理與整合之間的差距,優(yōu)先考慮高效的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。就目前而言,只有一半(50%)的數(shù)據(jù)捕獲需求被定義并與所需的業(yè)務(wù)成果保持一致,只有20%的企業(yè)擁有專(zhuān)門(mén)的團(tuán)隊(duì)來(lái)管理整個(gè)公司的數(shù)據(jù)湖。實(shí)際上,有15%的組織根本沒(méi)有數(shù)據(jù)管理策略。因此,數(shù)據(jù)變得越來(lái)越難以管理。所有團(tuán)隊(duì)中有一半(50%)正在評(píng)估和學(xué)習(xí)如何使用可用數(shù)據(jù), 22%的組織沒(méi)有所需的數(shù)據(jù)管理技能或資源來(lái)做這件事情。

  越來(lái)越多的組織正朝著使用智能數(shù)據(jù)影響客戶體驗(yàn)決策的方向邁進(jìn),但在這種轉(zhuǎn)變過(guò)程中他們常常不知所措。半數(shù)企業(yè)確認(rèn)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理將成為客戶體驗(yàn)團(tuán)隊(duì)優(yōu)先考慮的三大技術(shù)計(jì)劃之一。數(shù)據(jù)分析(59%)預(yù)計(jì)將成為未來(lái)五年內(nèi)重塑客戶體驗(yàn)行業(yè)的首要因素。緊隨其后的是人工智能(57%),服務(wù)個(gè)性化(38%)和技術(shù)集成(37%)。

  克服業(yè)務(wù)組織架構(gòu)挑戰(zhàn)

  許多組織認(rèn)為,人工智能和自動(dòng)化技術(shù)在未來(lái)可以提升運(yùn)營(yíng)效率,提供高度個(gè)性化的服務(wù)和輕松的客戶體驗(yàn)。大多數(shù)企業(yè)(71%)相信AI和客戶體驗(yàn)機(jī)器人技術(shù)將對(duì)客戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生積極影響。基于規(guī)則的機(jī)器人解決方案“在當(dāng)前和短期內(nèi)都是首選的選擇,其中AI是五年來(lái)的重中之重。”但是,人工智能的實(shí)施仍然很困難。展望未來(lái),企業(yè)必須找到一種解決方案,以解決目前整個(gè)企業(yè)中技能不足的問(wèn)題。目前,對(duì)于當(dāng)今超過(guò)一半(59%)的組織來(lái)說(shuō),這是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

  “企業(yè)必須研究諸如AI和RPA之類(lèi)的技術(shù)如何作為其組織團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)的一部分去運(yùn)行,” Anand表示。 “但是,要成功做到這一點(diǎn),人工智能需要與利用高級(jí)社交監(jiān)聽(tīng)工具收集的客戶聲音的數(shù)據(jù)一起工作。還必須從整個(gè)業(yè)務(wù)價(jià)值鏈中分析這些數(shù)據(jù),以幫助AI發(fā)揮其潛力。因此,設(shè)計(jì)性思維及以生態(tài)系統(tǒng)為中心的策略至關(guān)重要。”

  關(guān)于NTT Ltd.

  NTT Ltd.是一家領(lǐng)先的全球技術(shù)服務(wù)公司,我們與世界各地的組織合作,通過(guò)智能技術(shù)解決方案塑造并實(shí)現(xiàn)成果。對(duì)我們而言,智能意味著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、連接、數(shù)字化和安全性。作為一家全球ICT提供商,我們?cè)谌?7個(gè)國(guó)家的多元化和充滿活力的工作場(chǎng)所擁有超過(guò)40,000名員工,與73個(gè)國(guó)家有貿(mào)易往來(lái)并為超過(guò)200個(gè)國(guó)家和地區(qū)提供服務(wù)。攜手共創(chuàng)互聯(lián)未來(lái)。

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