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1、1构建4A满意度动态管理体系 提升客户满意度管理水平上报单位：中国移动福建公司 上报时间：2010年10月2项目成效项目背景项目总结目录项目实施n3全业务竞争环境下，对如何有效提升客户满意度形成巨大挑战 在电信重组，全业务竞争的新形势下，市场竞争日趋激烈，各大运营商充分发挥各自优势，利 用全业务运营的契机争夺客户。同时，随着产品日趋同质化，客户对服务的期望也持续增高。 再则，随着公司收入增长趋缓，营销服务资源也突显紧张。面对这些新形势、新变化，如何高 效低成本提升服务质量，有效提升客户满意度，持续保持领先的客户满意度竞争优势，对当前 服务管理工作提出了很高要求。如何持续保持领先优势？ 电信重组
2、，全业务竞争 市场饱和，客户争夺加剧 产品同质，满意度差距缩小 不对称管制，移动压力增大 如何及时有效响应客户需求？ 客户需求越来越差异化 客户对服务期望持续提升 如何高效低成本提升服务质量？ 公司收入增长趋缓，营销服务 资源日趋紧张； 服务压力大，如何实现有限资 源提升服务质量； 满意度的领先度日趋缩小行业竞争加剧客户期望提升服务资源紧张n4传统满意度分析方法难以满足新形势服务管理工作的高要求 传统满意度调研是评估企业服务情况的有效手段，但从管理提升的角度看，其数据获取周期 受限制，时间相对滞后，调研成本较高；同时，鉴于问卷长度等因素，也无法定位到更深层 次业务问题，满意度提升的抓手有待细化
3、。满意度评分品牌区域时 间123客户调研信息整理业务分析满意度分析与考核现状急待提升分析工具：需要在报表分析的基 础上，借助高效的分析工具来对 指标进行更全面系统的理解； 问题定位：满意度短板需要细化 问题颗粒，更有的放矢的支撑具 体提升； 业务关联：要把满意度深入到业 务运营全过程的分析，加强对业 务运营的指导能力； 个体研究：通过更细致的个体客 户满意度的分析和服务轨迹描述 ，为个性化服务和服务聚类提供 数据依据。难以聚焦结果滞后心中没底？应用层面n5应对挑战的解决之道 构建实时洞悉客户感知状况的满意度动态管理体系是应对挑战的解决之道，实现对全客 户、全流程的客户感知管理。满意度提升 效果
4、评估满意度针对 性提升满意度动 态监控满意度实 时分析分析问题 阶段客户评价、指标展现、全景视图定位问题阶段指标动态趋势、短板监控和预警解决问题 阶段主动关怀、接触点有效响应评估优化阶段客户满意度改善评估、持续优化n6福建公司着手构建满意度动态管理体系 福建公司服务管理工作经过多年的总结，积累了一定的业务服务管理经验，形成了良好 的应用氛围，为构建满意度动态管理体系提供了坚实基础。为构建动态体 系构建基础基础数据多种调研 手段分析方法海量的经分数据为满意度 评价指标体系奠定基础客户基本属性 客户感知数据 客户消费行为 多渠道满意度评价为满 意度动态评价模型研究 提供了准确性的保障外部调研 营业
5、厅短信评价 热线挂机评价 成熟的数学方法为模型构 建提供支撑指标判别法 熵值法 结构方程 n7项目成效项目背景项目总结目录项目实施n8项目实施思路：构建4A满意度管理体系，提升客户运营能力 管理大师彼得.德鲁克说：企业的目的，是创造并保有客户。良好的客户保有，需要全面洞 悉、认识客户的感知，并通过有效手段提升客户满意度，最终提升客户忠诚度。 基于此，本次项目通过构建4A满意度管理体系，实现对客户满意度的实时分析与监控，并 通过全方位的精细化关怀持续提升客户感知，实现对客户满意度的动态管理，构建以客户为 中心的差异化运营优势。实时分析（ Analysis）动态预警（ Alarm）有效行动（ Ac
6、tion）评估优化 （Adjust）1、构建满意度评价指 标体系2、通过数学模型实现 实时量化分析3、建立满意度监测视 图4、分析和发现满意度 短板1、灵活设置满意度预 警阀值2、采取分层分级的预 警流程3、准确、及时传递满 意度压力1.主动关怀：客户满 意度特征标签应用与 营销服务管理平台， 开展主动关怀服务；2.接触点响应：推送 客户满意度特征标签 视图到接触点平台， 在接触点实现主动响 应。1、评估关怀实施效果 ，评估满意度指标改 善状况；2、通过关怀效果、外 呼调研、客服数据等 方式对满意度指标体 系进行完善和优化；省公司 ：分公司 ：搭体系，定指标； 建模型，促应用应用反馈，丰富指标
7、； 优化模型，全面提升里程碑W1W2W3W4W5W6W7W8W9W10W11 W12W13需求调研建立指标体系 构建模型模型评估应用试点模型优化主要工作 W14系统规划系统建设业务应用4月5月6月6月28日5月15日W157月W17W16W188月W19项目实施计划4A满意度管理体系研究项目的进度计划分三个阶段制定和实施：7月20日n10满意度指标体系构建的依据AnalysisAlarmActionAdjust 现有的服务评价体系主要从接触点、市场调查、客户访谈三方面进行，对满意度的评价具 有非实时性、片面性的局限； 因此，福建公司结合传统调研方法的优点，选取对综合满意度和忠诚度的影响程度最大
8、的 商业过程，从外部调研问卷、业务应用经验、考核管理办法和内部系统数据四个方面全方 位考虑，主要从语音网络、新业务等8大关键商业过程来构建评价指标体系。对 综 合 满 意 度 的 影 响 系 数对 忠 诚 度 的 影 响 系 数传统 服务 评价 方法接触点评价市场调查客户访谈满意度指标体系外部调研问卷标准化业务应用经验沉淀考核管理办法量化内部系统数据梳理选取 商业 过程 的依 据构建 指标 体系 的依 据片面性完整性短信 营业 厅评价 器咨询 投诉问卷 调查外呼 调查挂机 满意 度客户 座谈客户 俱乐 部现有 服务 评价 体系非实时性重要性满意度指标选取的流程AnalysisAlarmActi
9、onAdjustn12标准化的满意度指标体系AnalysisAlarmActionAdjust网络质量互联网业务投 诉次数客户满意度评价指标体系通话掉线投诉 次数互联网业务查 询次数网络覆盖咨询 次数互联网业务办 理次数网络覆盖投诉 次数通话质量投诉 次数网络覆盖咨询 次数是否使用过网 上营业厅互联网类业务 咨询次数新业务新业务咨询量是否彩信活跃 用户是否彩铃活跃 用户彩信单价彩信付费使用 时间彩信套餐使用 率新业务套餐变 更次数新业务办理数新业务投诉次 数新业务取消个 数营业厅所到营业厅次 数所到营业厅个 数用户所到最多 的营业厅类别用户所到最多 的营业厅位置用户所到最多 的营业厅网点用户所
10、到最多 的营业厅员工用户所到最多 的营业厅保安营业厅态度服 务投诉次数营业厅办理业 务差错投诉率是否使用过网 上营业厅促销优惠办理营销案类 别用户办理营销 案个数用户办理营销 案档次是否咨询过营 销案是否投诉过该 营销案用户咨询营销 案次数营销案宣传渠 道营销案捆绑到 期营销案办理不 成功次数营销案宣传与 实际不符投诉投诉用户投诉渠道 量占比投诉单流转时 长重复投诉单流 转时长用户投诉量重复投诉率投诉单平均流 转次数超时投诉单处 理量投诉订单一次 解决量投诉现场解决 量重复投诉工单 量热线用户人工请求 量用户人工请求 接通量用户人工服务 20秒接通量用户人工服务 30秒接通量用户排队量用户平均
11、排队 时长人工IVR比率自动服务占比业务办理成功 率10086接通率话费信息是否定制账单 寄送是否定制电子 账单账单查询次数清单查询次数余额查询次数实时话费查询 次数月结账单咨询 次数余额查询次数清单打印次数话费充值次数电子渠道网厅业务办理 次数网厅满意率短信营业厅交 互次数短信营业厅满 意率掌上营业厅登 录次数掌上营业厅办 理次数营业厅终端登 录次数营业厅终端业 务办理项数短厅渠道业务 匹配率短厅业务办理 次数 基于经分系统，通过数据挖掘，从8大维度835多个指标全面深入认识客户感知，搭建标准化 的满意度评价指标体系。对指标体系进行梳理n13三个月平均新业务无法取消投诉量三个月平均未确认而业
12、务开通的投 诉次量三个月平均对新业务使用便捷的投 诉次数影响因素投诉业务使用套餐费用 新业务满意度一级指标二级指标三级指标三个月平均新业务短期取消个数当前月新业务开通数占近三个月 取值和的比例三个月平均活跃的新业务个数 根据变量重要性和相关性，选出比较重要并且相关性不强的 变量构成满意度评估的指标体系（以新业务商业过程为例）通过数据探索对指标体系进行优化n14原则：1. 指标相关性分析，以避免出现指标间强相关，尽量采取彼此弱相关性的指标。2. 探索各指标对服务质量满意状况的正向和逆向影响。对原始指标进行区间 化、归一化、离散值分类等变量转换方法，分解原始指标以生成单调的正向或 逆向指标。X1X
13、2X3X4X5X11X20.91X30.10.71X4-0.8-0.30.051X50.5-0.90.10.61相关性分析： X1与X2强正相关，X2与X5强负相关 X1与X3弱相关，X3与X4弱相关 指标X满意度 状况指标X1满意度 状况满意度评价模型构建思路模型构建满意度群体细分满意度综合评分计算指标权重满意度指标体系宽表指标各商业过程指 标的权重因子分析/熵值法根据指标包含客户满意 度信息确定其重要性满意度指标体系 + 指标权重宽表指标各商业过程满意 度评分 总体满意度评分对指标值进行满意度评 分加权求和满意度指标体系 + 指标评分宽表指标满意度特征群体因子分析/聚类分析区分不同感知特征
14、的群 体AnalysisAlarmActionAdjustn16满意度模型及模型输出结果熵值法模型 第一步：计算指标熵值计算公式：其中 ， 表示每业务中第i个客户、第j个指标标准得分 第二步：计算指标熵权利用指标熵值，计算指标熵权 计算公式： 满意度 因素变量描述变量权重因素权重投诉三个月平均新业务营销类投诉3.7834.06三个月平均新业务无法取消投诉量3.79三个月平均新业务办理类投诉量3.79三个月平均未确认而业务开通的投诉次量3.78三个月平均月新业务投诉次数3.79三个月平均月当前月新业务使用类投诉量3.78三个月平均对新业务使用便捷的投诉次数3.79三个月平均月新业务退费次数3.7
15、9三个月平均月新业务资费类投诉量3.79业务使 用三个月平均新业务短期取消个数3.5412.22 当前月收费的新业务个数占近三个月取值和的比 例3.33当前月新业务开通数占近三个月取值和的比例2.39三个月平均活跃的新业务个数 2.96输出结果示例 本次满意度建模采用熵值法，相对传统建模方法，熵值法是一种客观赋权的方法, 它根据 各指标的联系程度以及各指标所提供的信息量来决定指标的权重，这种方法非常适合用于 衡量各商业过程中不同指标的重要性，并且实现对不同客户的满意度打分。 同时，结合专家意见对指标权重进行微调，综合了客观和主观的优点，提高了满意度模型 的精度。AnalysisAlarmAct
16、ionAdjust熵值法： 确定指标熵值权重 第一步：计算指标熵值计算公式：其中 ， 表示每业务中第i个客户、第j个指标标准得分 第二步：计算指标熵权利用指标熵值 ，计算指标熵权 计算公式： 备注：1、m：样本客户总数目 2、n：每业务考核指标数目3、每业务各指标熵值权重 总和为100分( =100) 4、指标熵值 、指标熵值权重 每月可能有所变化。 熵值法是一种客观赋权的方法, 它根据各指标的联系程度以及各指标所提供的信息量来 决定指标的权重客户满意度指标转化算法简介在概率统计学上，将具有概率密度函数： 的随机变量 ，称为服从正态分布，记作 。 其中 为常数， 称为均值， 称为方差。 当正态分
