客户之声数据的应用探索研究.docx
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1、客户之声数据的应用探索研究随着互联网金融的快速发展,商业银行及互联网金融企业为客户提供了非常丰富多元的金融产品和服务。金融产品和服务逐步从卖方市场转向买方市场,商业银行只有精准把握客户需求,研发符合客户需求的产品,努力提升客户体验,才能吸引客户,不断挖掘客户价值。客户之声(VoiceofCustomer,VoC)作为提高客户体验的重要抓手,有助于商业银行为客户解决实际问题,挖掘客户需求,开展精准营销。本文主要介绍了客户之声数据的分析方法和应用,以期为商业银行提升客户体验、增强客户黏性提供借鉴。一、客户之声及其意义根据六西格玛(SixSigma)的定义,客户之声是指客户对品牌产品、服务的反馈声音
2、,包括评论、期望、偏好等。商业银行通过收集客户之声数据可以发现产品和服务中存在的问题,并进一步挖掘客户需求。L客户之声数据的收集渠道商业银行客户一般会通过线下和线上两种渠道“发出声音”。传统线下渠道的客户之声主要包括客户在银行网点办理业务过程中与网点柜员的交互,或是就某项业务与网点经理的交流,甚至是与网点经理的闲聊。目前线下的客户之声主要依托于网点工作人员主动分析和提炼,将客户反映的有价值内容进行汇总反馈。随着移动金融的飞速发展,商业银行搜集客户之声数据的主要渠道逐步向线上迁移。一是在线文本和语音客服,包括智能客服及人工客服;二是互联网留言,主要包括客户在各大论坛或其他线上渠道进行的留言分享;
3、三是媒体报道,即互联网媒体对商业银行的评论和报道等。基于当前的数据质量和技术分析水平,本文所指的客户之声数据主要是指客户与在线人工客服交互所留下的文本数据。2.客户之声数据的重要意义客户之声是发现问题的重要渠道。客户做出反馈一般情况下是因为在业务办理流程中遇到了问题或堵点,进而进线咨询或者是投诉。如果业务办理流程简洁流畅,客户用完即走,一般不会主动发声。因此客户之声可以作为发现产品和服务体验问题的重要渠道。客户之声中隐藏着大量的客户需求。例如,客户进线咨询信用卡的年费问题,一方面说明银行信用卡年费的展示不够醒目,客户不易发现;另一方面也反映该客户有办卡需求。因此,除了解决客户遇到的问题之外,商
4、业银行还可利用客户之声挖掘深层次客户需求,进行精准营销。二、客户之声数据的分析方法客户之声数据的分析方法主要包括三种:一是聚类分析,二是重点识别,三是逐条分析。1 .聚类分析聚类分析主要针对海量的客户之声文本进行自动聚类,了解客户在某一时期内关注的热点。工作流程主要包括数据清洗、系统分析和人工分析。数据清洗是将需要的数据接入系统中,剔除一些与业务无关的数据,然后将清洗过的数据接入系统,分析出热词以及热度,业务人员通过分析含有热词的原始文本得到热点问题,并总结出客户体验问题。以手机银行客户之声分析为例,首先,将某个月手机银行客户之声数据全部打包,将其中与手机银行产品无关的客户之声文本剔除,同时按
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