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  • 卓思:从“愚公移山”到“蚂蚁搬砖”——技术赋能下的客户声音研究

    2021-12-13 14:56:30 来源:
90岁的愚公面对王屋太行两座大山,选择领着家人“叩石垦壤,箕畚运于渤海之尾”,靠着凿石头、挖泥土、肩挑背扛的方式挖山不止。目标非常明确,精神值得尊敬,但是方法毕竟受时代所限,在今天看来还是存在一些问题的。

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第一,效率太低。虽然“子子孙孙无穷匮也”,但如果只靠这么挖下去,愚公老人家大概率是看不到移山成功那一天的;第二,有可能永远挖不完。按照地壳运动的原理,山的高度不是一成不变的,假设挖山的速度赶不上山增长的速度,那故事可能就是另一个故事了。

卓思认为,体验为王的时代,我们同样面对着一座巍峨巨山,一座随着时代发展快速积累增长的金山——来自客户的声音。这座金山的价值毋庸置疑,客户对品牌、产品、服务表达的评论、期望、偏好等信息都能从中挖掘出来,分析后即可准确定位客户的需求和痛点,从而为业务改进提供方向。

客户声音的重要性其实早已为业界所关注,客户满意度、推荐度等调研客户声音的方式也已非常成熟。然而,传统的分析方法在这个时代却遇到了和愚公移山一样的困境。

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一方面是太“慢”了。靠着人工进行声音收集、整理记录、数据分析,其效率已不足以应对客户快速变化的需求。2021年,受全球性芯片短缺问题的影响,乘用车销售中的交付延期问题从4月开始快速增长,但在某豪华品牌的购车客户NPS调研中,这一问题直到7月才反映出来。究其原因,该项调研的执行和报告周期以季度为单位,并不能对客户声音做出即时响应。调研结果的滞后,影响了企业对客户关注问题的响应效率,客户不满持续积压,随之而来的就是8月、9月关于交付延期问题的投诉大幅增加,同比增幅超过100%。

另一方面还是太“慢”了。随着发声渠道的多元化和客户声音收集手段的智能化,可分析客户声音的增长速度也越来越快,而传统分析手段面对这样的海量数据应对乏力。以某豪华品牌汽车厂商为例,每年仅其自行收集的客户声音总量就在200万条左右,而传统的客户满意度调研的年样本量一般只有15-25万条左右,近十倍的差距,显然不是靠增加人力投入就能弥补的。

所以,卓思认为解决问题的核心就在一个“快”字——分析速度要快,出结果更要快。

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卓思表示,新问题自然要用新方法解决,“愚公移山”既然快不起来,不妨试试技术驱动下的“蚂蚁搬砖”——以AI工具为蚂蚁,以有价值的信息为砖石,高效地把客户声音这座金山搬空,无用信息可以扔到“渤海之尾”,把有用信息留下来创造价值。

就像把大象装进冰箱一样,用蚂蚁搬砖的方式分析客户声音也需要三步。

大象放冰箱

第一步:明确目标——积累知识图谱以区分信息价值。

面对庞大的客户声音之山,首先要仔细分析这座山长什么样,有哪些特征,进而明确哪些是要搬走的金砖,哪些又是无用的沙石。

客户声音是自然语言的表达,天然具备非结构化特征,并充斥着大量无效信息,有价值的信息往往隐藏其中。比如有客户说:“这家4S店太差了,服务水平不行,肯定不会在这买车,看车一个多小时也不说给我倒杯水。”纵观这段反馈,前几句吐槽虽然是客户真实情绪的表达,却不及最后说的“没有倒水”这一点对业务提升更有价值。精准捕捉客户声音中的有效信息,可以帮助企业快速定位问题并加以改善。

此外,问题的定位也可以随着管理要求不断细化。当“给客户倒水”的问题解决后,还能通过客户声音定位出更多的细节需求,比如“客户需要什么时候倒水”、“客户是否关注怎么倒水”、“客户希望喝水还是提供其他饮品”这些问题都可以通过设定标准,在客户声音中找到答案。

第二步:设计图纸——搭建码框体系以契合业务逻辑。

仅仅把有价值的砖挑出来是不够的,还得对客户散乱的“只言片语”进行结构化整合,使之更符合业务应用的需要。如同先设计一张施工图,明确每块“砖”搬到之后应该放在哪里,金砖才能更进一步变成可以藏娇的金屋。

图纸的设计需要基于对业务逻辑的深刻认知,要遵循树形结构,层级分明,并有一定的业务导向。例如“交车时间长”、“礼品赠品质量差”、“上牌速度慢”分别为客户声音中很常见的抱怨点,而在实际业务中这三者又都同属“车辆交付流程”的一部分,那么这类反馈则可以向上归纳为对“车辆交付”的抱怨。

对于一线执行人员而言,了解客户对“交车时间”、“礼品赠品”、“上牌速度”等具体业务内容的评价更有价值,可以在实际工作中直接对症下药、改进提升;而对负责统筹全局的管理者来说,从宏观上看清当前的主要问题是属于“车辆交付流程”还是“人员资质能力”则更有意义,可以有针对性地进行顶层设计,通过制度和管理手段解决问题。树形结构分析体系的优势也正在于此,将散碎的客户声音结构化,方便不同层级的管理者从中获取需要的信息。

(来源:Maxinsight卓思)

第三步:持续训练——进行数据标注以提升AI智能。

要想让AI蚂蚁把砖搬得又快又准,还需要通过技术手段对其进行大量、持续的训练,让它们变得更“聪明”,这个过程被形象地称为“语料喂养”,需要由具备丰富经验的AI训练师来进行。

训练的原理并不复杂,AI训练师通过人工分析总结规则,将其灌输给AI蚂蚁;AI蚂蚁根据当前规则自行分析后,由人工对其结果进行校正;人工丰富完善新的规则,继续灌输AI,即人工灌输规则——AI分析——人工校正规则,并不断重复这一过程,让AI的分析结果越来越准确、越来越贴近人工水平。原理虽然简单,将之化为现实的难度却很大,除了软件系统的架构外,还需要有具备专业分析能力的人员在后台提供持续支持。本质上在其中起到关键作用的依然还是人,而机器则是放大人员能力的工具,二者缺一不可。

只要将上述三个步骤做好,AI蚂蚁即可实现对客户声音的全面分析。虽然其准确率还无法达到人工水平,但考虑到其远超人工水平的搬砖速度,路上掉几块金砖还是可以接受的,而且这一情况也会随着持续的AI训练而不断改进。

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卓思自行研发的NLP(自然语义识别技术)平台,通过10年间超过200名AI训练师的不断喂养,已经实现了综合考虑语义、情绪和情境三个方面的智能识别分析,每小时可以处理10万条以上的客户反馈,并可以做出准确率超过94%的自动化判断。

卓思表示,在市场竞争日趋激烈、客户需求快速变化的当下,对于客户声音进行洞察,愚公移山和蚂蚁搬砖的优劣自然不言而喻。世界在变,认知世界的方法和工具也需要随之改变。喊着以体验定义世界的口号,手里当然也不能只拿一把锄头。

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