如何留住客户?10种常见客服问题自查

2024/4/10

参考文章:Hubspot blog - Customer Experience Fails
作者:Hubspot customer support rep - Clint Fontanella

原文回顾了近几年多家企业所经历的常见客户体验失败案例,并探讨了相应的解决办法。

本文结合小象快答团队接触的数十位资深客户经理的专业洞察,对这些实战经验进行了精炼与补充,以下为整理内容。


在激烈的现代商业竞争环境中,客户体验已经成为企业取得成功的关键因素。

然而,部分企业,不论是处于成长期的公司还是已达到成熟阶段的大型企业,在管理客户体验的过程中存在一些失误,这些失误不仅削弱了客户的满意度,还可能对品牌形象和企业的长远发展带来负面影响。

本文将详细探讨在客户体验管理中常见的10种错误做法,以便企业能够更好地规避这些问题。


1. 忽视“客户至上”原则

🙃 问题表现:

部分员工可能会将自身利益置于客户需求之上

- 将销售目标凌驾于客户需求之上,推销客户不想要的产品或服务。

- 为了快速关闭工单,对客户提出的需求草率回复。


💡 应对思路:

- 将客户满意度作为衡量企业成功的重要指标。

- 定期进行服务改进复盘,工单处理的质量比数量更重要。


2. 缺少专门的客户服务负责人

🙃 问题表现:

公司内缺乏统一的客户服务管理

- 各部门之间缺乏沟通和协作,导致客户在不同部门之间被反复踢皮球。

- 缺乏统一的服务标准和流程,导致服务质量参差不齐。


💡 应对思路:

- 建立专业的客户服务团队,并指派专人负责统筹管理。

- 制定统一的服务标准和流程,并对所有员工进行培训。


3. 被动提供客户服务

🙃 问题表现:

仅在客户提出问题时才提供服务

- 缺乏主动服务意识,不主动与客户沟通,了解他们的需求。

- 在处理客户投诉时被动应对,解决问题的效率低下。


💡 应对思路:

- 主动识别客户潜在需求,例如在选购、下单、收货等重要节点主动提供服务支持。

- 在收货后也可定期与客户进行沟通,了解他们的反馈意见。


4. 设定无法兑现的期望

🙃  问题表现:

过度承诺导致客户失望,降低品牌信任度

- 在广告宣传中夸大产品或服务的性能。

- 在售后服务中无法兑现承诺。


💡 应对思路:

- 在做出承诺之前,要仔细评估自身的实际能力。

- 在无法按时完成承诺时及时主动与客户沟通,并提供解决方案。


5. 数据孤岛阻碍信息共享

🙃 问题表现:

各部门之间数据共享不足,影响客户体验的连贯性

- 客户在不同部门之间需要重复提供相同的信息。

- 无法获得完整的客户信息,导致服务效率低下。


💡 应对思路:

- 打破数据孤岛,建立统一的数据平台,实现公司内的客户信息共享。

- 建立数据标准和规范,确保数据的准确性和一致性。


6. 将客户需求一概而论

🙃  问题表现:

缺乏个性化服务,无法满足客户的独特需求

- 对所有客户使用相同的服务流程和标准。

- 无法根据客户的个性化需求进行调整。


💡 应对思路:

- 建立客户画像,分析客户的特征和需求。

- 针对不同类型的客户提供差异化的服务。


7. 响应时间过长,效率低下

🙃 问题表现:

典型场景是邮件客服——响应时间过长导致客户等待时间长,增加挫败感

- 客户发送邮件联系客服,等待回复的时间过长。

- 问题澄清后,等待解决的时间过长。

💡 应对思路:

- 建立知识库,并通过 AI 帮助客户自助解决常见问题。

- 提供多渠道的即时服务,例如热线电话、在线聊天等。


8. 有限客服资源无法满足需求

🙃 问题表现:

典型场景是电话客服——资源分配不合理,导致部分客户无法获得及时服务

- 客服坐席不足,导致电话经常占线或等待时间长。

- 客服坐席的专业技能不足,无法有效解决客户问题。

💡 应对思路:

- 应用 AI 客服,7x24 小时响应客户咨询,即时解决大部分常见问题。

- 对客服人员进行培训,或为他们配备 AI 助手,提高他们的专业技能和服务水平。


9. 盲目依赖AI客服,忽视人工监督

🙃 问题表现:

放任 AI 客服自由发挥,无法满足客户需求

- 提供给 AI 客服的知识不足,无法有效解答客户问题。

- 退货等涉及金钱的敏感问题,没让 AI 及时转人工干预,造成企业损失。


💡 应对思路:

- 对AI客服进行持续的训练和更新,提高其解决问题的效果。

- 将AI客服与人工服务相结合,确保敏感问题的解决质量。


10. AI客服知识学习不准确

🙃  问题表现:

AI客服知识库不完善,导致向客户提供错误信息

- AI客服无法获取最新的产品和服务信息。

- AI客服无法理解客户的专业术语。


💡 应对思路:

- 建立AI客服与产品和服务团队的沟通机制,及时获取最新信息。

- 对AI客服进行专业的知识训练,提高其理解专业术语的能力。


结语

通过自查以上 10 个常见的错误做法,企业可以进一步改善客户服务质量。最终,这将有助于企业建立更牢固的客户关系,提高客户满意度和忠诚度,从而推动企业的持续增长和成功。


参考文章:Hubspot blog - Customer Experience Fails
作者:Hubspot customer support rep - Clint Fontanella

原文回顾了近几年多家企业所经历的常见客户体验失败案例,并探讨了相应的解决办法。

本文结合小象快答团队接触的数十位资深客户经理的专业洞察,对这些实战经验进行了精炼与补充,以下为整理内容。


在激烈的现代商业竞争环境中,客户体验已经成为企业取得成功的关键因素。

然而,部分企业,不论是处于成长期的公司还是已达到成熟阶段的大型企业,在管理客户体验的过程中存在一些失误,这些失误不仅削弱了客户的满意度,还可能对品牌形象和企业的长远发展带来负面影响。

本文将详细探讨在客户体验管理中常见的10种错误做法,以便企业能够更好地规避这些问题。


1. 忽视“客户至上”原则

🙃 问题表现:

部分员工可能会将自身利益置于客户需求之上

- 将销售目标凌驾于客户需求之上,推销客户不想要的产品或服务。

- 为了快速关闭工单,对客户提出的需求草率回复。


💡 应对思路:

- 将客户满意度作为衡量企业成功的重要指标。

- 定期进行服务改进复盘,工单处理的质量比数量更重要。


2. 缺少专门的客户服务负责人

🙃 问题表现:

公司内缺乏统一的客户服务管理

- 各部门之间缺乏沟通和协作,导致客户在不同部门之间被反复踢皮球。

- 缺乏统一的服务标准和流程,导致服务质量参差不齐。


💡 应对思路:

- 建立专业的客户服务团队,并指派专人负责统筹管理。

- 制定统一的服务标准和流程,并对所有员工进行培训。


3. 被动提供客户服务

🙃 问题表现:

仅在客户提出问题时才提供服务

- 缺乏主动服务意识,不主动与客户沟通,了解他们的需求。

- 在处理客户投诉时被动应对,解决问题的效率低下。


💡 应对思路:

- 主动识别客户潜在需求,例如在选购、下单、收货等重要节点主动提供服务支持。

- 在收货后也可定期与客户进行沟通,了解他们的反馈意见。


4. 设定无法兑现的期望

🙃  问题表现:

过度承诺导致客户失望,降低品牌信任度

- 在广告宣传中夸大产品或服务的性能。

- 在售后服务中无法兑现承诺。


💡 应对思路:

- 在做出承诺之前,要仔细评估自身的实际能力。

- 在无法按时完成承诺时及时主动与客户沟通,并提供解决方案。


5. 数据孤岛阻碍信息共享

🙃 问题表现:

各部门之间数据共享不足,影响客户体验的连贯性

- 客户在不同部门之间需要重复提供相同的信息。

- 无法获得完整的客户信息,导致服务效率低下。


💡 应对思路:

- 打破数据孤岛,建立统一的数据平台,实现公司内的客户信息共享。

- 建立数据标准和规范,确保数据的准确性和一致性。


6. 将客户需求一概而论

🙃  问题表现:

缺乏个性化服务,无法满足客户的独特需求

- 对所有客户使用相同的服务流程和标准。

- 无法根据客户的个性化需求进行调整。


💡 应对思路:

- 建立客户画像,分析客户的特征和需求。

- 针对不同类型的客户提供差异化的服务。


7. 响应时间过长,效率低下

🙃 问题表现:

典型场景是邮件客服——响应时间过长导致客户等待时间长,增加挫败感

- 客户发送邮件联系客服,等待回复的时间过长。

- 问题澄清后,等待解决的时间过长。

💡 应对思路:

- 建立知识库,并通过 AI 帮助客户自助解决常见问题。

- 提供多渠道的即时服务,例如热线电话、在线聊天等。


8. 有限客服资源无法满足需求

🙃 问题表现:

典型场景是电话客服——资源分配不合理,导致部分客户无法获得及时服务

- 客服坐席不足,导致电话经常占线或等待时间长。

- 客服坐席的专业技能不足,无法有效解决客户问题。

💡 应对思路:

- 应用 AI 客服,7x24 小时响应客户咨询,即时解决大部分常见问题。

- 对客服人员进行培训,或为他们配备 AI 助手,提高他们的专业技能和服务水平。


9. 盲目依赖AI客服,忽视人工监督

🙃 问题表现:

放任 AI 客服自由发挥,无法满足客户需求

- 提供给 AI 客服的知识不足,无法有效解答客户问题。

- 退货等涉及金钱的敏感问题,没让 AI 及时转人工干预,造成企业损失。


💡 应对思路:

- 对AI客服进行持续的训练和更新,提高其解决问题的效果。

- 将AI客服与人工服务相结合,确保敏感问题的解决质量。


10. AI客服知识学习不准确

🙃  问题表现:

AI客服知识库不完善,导致向客户提供错误信息

- AI客服无法获取最新的产品和服务信息。

- AI客服无法理解客户的专业术语。


💡 应对思路:

- 建立AI客服与产品和服务团队的沟通机制,及时获取最新信息。

- 对AI客服进行专业的知识训练,提高其理解专业术语的能力。


结语

通过自查以上 10 个常见的错误做法,企业可以进一步改善客户服务质量。最终,这将有助于企业建立更牢固的客户关系,提高客户满意度和忠诚度,从而推动企业的持续增长和成功。


参考文章:Hubspot blog - Customer Experience Fails
作者:Hubspot customer support rep - Clint Fontanella

原文回顾了近几年多家企业所经历的常见客户体验失败案例,并探讨了相应的解决办法。

本文结合小象快答团队接触的数十位资深客户经理的专业洞察,对这些实战经验进行了精炼与补充,以下为整理内容。


在激烈的现代商业竞争环境中,客户体验已经成为企业取得成功的关键因素。

然而,部分企业,不论是处于成长期的公司还是已达到成熟阶段的大型企业,在管理客户体验的过程中存在一些失误,这些失误不仅削弱了客户的满意度,还可能对品牌形象和企业的长远发展带来负面影响。

本文将详细探讨在客户体验管理中常见的10种错误做法,以便企业能够更好地规避这些问题。


1. 忽视“客户至上”原则

🙃 问题表现:

部分员工可能会将自身利益置于客户需求之上

- 将销售目标凌驾于客户需求之上,推销客户不想要的产品或服务。

- 为了快速关闭工单,对客户提出的需求草率回复。


💡 应对思路:

- 将客户满意度作为衡量企业成功的重要指标。

- 定期进行服务改进复盘,工单处理的质量比数量更重要。


2. 缺少专门的客户服务负责人

🙃 问题表现:

公司内缺乏统一的客户服务管理

- 各部门之间缺乏沟通和协作,导致客户在不同部门之间被反复踢皮球。

- 缺乏统一的服务标准和流程,导致服务质量参差不齐。


💡 应对思路:

- 建立专业的客户服务团队,并指派专人负责统筹管理。

- 制定统一的服务标准和流程,并对所有员工进行培训。


3. 被动提供客户服务

🙃 问题表现:

仅在客户提出问题时才提供服务

- 缺乏主动服务意识,不主动与客户沟通,了解他们的需求。

- 在处理客户投诉时被动应对,解决问题的效率低下。


💡 应对思路:

- 主动识别客户潜在需求,例如在选购、下单、收货等重要节点主动提供服务支持。

- 在收货后也可定期与客户进行沟通,了解他们的反馈意见。


4. 设定无法兑现的期望

🙃  问题表现:

过度承诺导致客户失望,降低品牌信任度

- 在广告宣传中夸大产品或服务的性能。

- 在售后服务中无法兑现承诺。


💡 应对思路:

- 在做出承诺之前,要仔细评估自身的实际能力。

- 在无法按时完成承诺时及时主动与客户沟通,并提供解决方案。


5. 数据孤岛阻碍信息共享

🙃 问题表现:

各部门之间数据共享不足,影响客户体验的连贯性

- 客户在不同部门之间需要重复提供相同的信息。

- 无法获得完整的客户信息,导致服务效率低下。


💡 应对思路:

- 打破数据孤岛,建立统一的数据平台,实现公司内的客户信息共享。

- 建立数据标准和规范,确保数据的准确性和一致性。


6. 将客户需求一概而论

🙃  问题表现:

缺乏个性化服务,无法满足客户的独特需求

- 对所有客户使用相同的服务流程和标准。

- 无法根据客户的个性化需求进行调整。


💡 应对思路:

- 建立客户画像,分析客户的特征和需求。

- 针对不同类型的客户提供差异化的服务。


7. 响应时间过长,效率低下

🙃 问题表现:

典型场景是邮件客服——响应时间过长导致客户等待时间长,增加挫败感

- 客户发送邮件联系客服,等待回复的时间过长。

- 问题澄清后,等待解决的时间过长。

💡 应对思路:

- 建立知识库,并通过 AI 帮助客户自助解决常见问题。

- 提供多渠道的即时服务,例如热线电话、在线聊天等。


8. 有限客服资源无法满足需求

🙃 问题表现:

典型场景是电话客服——资源分配不合理,导致部分客户无法获得及时服务

- 客服坐席不足,导致电话经常占线或等待时间长。

- 客服坐席的专业技能不足,无法有效解决客户问题。

💡 应对思路:

- 应用 AI 客服,7x24 小时响应客户咨询,即时解决大部分常见问题。

- 对客服人员进行培训,或为他们配备 AI 助手,提高他们的专业技能和服务水平。


9. 盲目依赖AI客服,忽视人工监督

🙃 问题表现:

放任 AI 客服自由发挥,无法满足客户需求

- 提供给 AI 客服的知识不足,无法有效解答客户问题。

- 退货等涉及金钱的敏感问题,没让 AI 及时转人工干预,造成企业损失。


💡 应对思路:

- 对AI客服进行持续的训练和更新,提高其解决问题的效果。

- 将AI客服与人工服务相结合,确保敏感问题的解决质量。


10. AI客服知识学习不准确

🙃  问题表现:

AI客服知识库不完善,导致向客户提供错误信息

- AI客服无法获取最新的产品和服务信息。

- AI客服无法理解客户的专业术语。


💡 应对思路:

- 建立AI客服与产品和服务团队的沟通机制,及时获取最新信息。

- 对AI客服进行专业的知识训练,提高其理解专业术语的能力。


结语

通过自查以上 10 个常见的错误做法,企业可以进一步改善客户服务质量。最终,这将有助于企业建立更牢固的客户关系,提高客户满意度和忠诚度,从而推动企业的持续增长和成功。


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