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所屬行業/教育行業 公司名稱/英孚教育

需求DEMAND

國內教育培訓行業正處于成長階段,但行業的繁榮也伴隨著激烈的競爭。

培訓機構的數量激增,導致機構之間大打價格戰,企業利潤空間下降。

因此英孚教育需要的就是進行營銷變革,不斷提升坐席服務水平來提升個人產出并改善團隊業績。

而在主動式學員課程銷售、學員咨詢支持等電話銷售中,課程的繁瑣復雜往往導致新人培訓成本提升,

同時銷售團隊的高流動性同樣影響了整體的服務質量,如何提升團隊的服務水平是英孚面臨的重要難題。

解決方法RESOLVENT

· 智能質檢系統會將每次的會話進行實時記錄,通過比對銷售模型進行對話分析反饋,

幫助管理人員快速了解每個坐席人員的銷售情況,從而合理地調整銷售話術,改善服務質量。

· 在坐席人員和客戶進行交談時,系統會推薦出匹配的答案供坐席人員進行選擇。

同時系統會對銷售內容進行分析、反饋,幫助銷售客服實時糾正問題點,有效提升個人的業務水平。

· 通過大數據構建客戶畫像,并通過信息打分,幫助坐席人員快速判斷哪些是最優質的潛在客戶,

從而將服務聚焦在高質量的潛在客戶,提升每一次溝通的轉化率。

成果ACHIEVEMENTS

· 通過訪問信息甄別篩選,幫助坐席人員有效處理更具價值的潛在客戶

· 提高了整體的業務回復速度和質量,回答時效提升了30%,增加了40%的業務成交量

· 人員培訓成本降低30%,有效提升新員工的磨合時間。

回答時效

提升30%

業務成交量

增加40%

培訓成本

降低30%

所屬行業/金融行業 公司名稱/廣發銀行

需求DEMAND

信用卡業務一直是廣發銀行零售金融業務中的重要產品和利潤來源,相對于四大行的絕對的地位優勢,想要在剩余的市

場中爭取一席之地,獲得盈利,并不斷吸引他行客戶,信用卡業務是一個重要手段。

然而廣發銀行的獲客渠道相對比較單一,沒有辦法支撐整個銷售團隊的發展,如何大量獲取意向客戶是廣發銀行所面臨

的一個難題。同時,傳統的外呼團隊由于運營管理的局限性,經營觀念得不到轉變,業務很難產生新的吸引力。如何深

化服務內涵,改進服務手段,是經營效益持續增長的一個門檻。

解決方法RESOLVENT

· 通過大數據及人工智能技術,從互聯網及企業自有數據庫中匹配用戶屬性標簽,

幫助企業找到大量合適的潛在客戶。

· 通過系統捕捉客戶當前的情緒特征,來幫助坐席人員及時了解客戶的意圖,

從而及時改變溝通方式,提高客戶的滿意度。

· 通過大數據技術,融合用戶身份及行為數據,對客戶購買意愿進行分級,

幫助坐席人員快速識別優質的潛在客戶,并通過其客戶畫像特點更好地切入溝通。

成果ACHIEVEMENTS

· 坐席人員可以著重于達成交易,而不是尋找線索,幫助坐席團隊每年節省數百小時。

· 坐席隨客戶情緒機智應變,有效提升客戶的體驗度,并提高銷售業績。

· 坐席人員可以針對性地將精力側重于優質的意向客戶,有效提升成單效率。

節省時間

900+小時

銷售業績

成單效率

所屬行業/汽車行業 公司名稱/依維柯

需求DEMAND

國內汽車行業競爭激烈,所以需要大量的潛在客戶信息才能搶占市場的一席之地。

同時對于客戶數據的預測分析,能夠幫助團隊做到知己知彼,百戰不殆。

從客戶的整個生命周期來看,線索階段團隊需要找到大量意向客戶;

成交階段需要縮短成單時間,提高成單效率;客維階段需要持續跟進才能促成已成交客戶的二次購買。

這些都離不開銷售過程的數據支撐,所以依維柯面臨的是如何大量獲取銷售線索及信息數據分析的問題。

解決方法RESOLVENT

· 通過大數據及人工智能技術,從互聯網及企業的自有數據庫中收集到客戶許可信息,并匹配用戶標簽屬性建立起海量

的許可數據庫,幫助企業大量獲取潛在的意向客戶。

· 通過大數據構建企業客戶畫像,并通過信息打分,幫助坐席人員判斷哪些是高質量的潛在客戶,讓坐席人員可以聚焦

服務,提高銷售線索的成單轉化率。

· 數據進行可視化呈現,包括數據指標及數據分析等,讓企業可以快速了解目前的銷售及轉化情況,幫助企業合理地制

定銷售目標或調整銷售戰略。

成果ACHIEVEMENTS

· 通過機器代替人工搜集意向客戶信息,每月為企業挖掘超過5000個潛在客戶。

· 基于多維度線索打分并排序,幫助銷售人員判斷并快速服務于高質量的客戶,客戶意向提升90%。

· 通過數據可視化分析,及時調整溝通話術及服務策略,轉化率提升30%。

每月挖掘超潛在客戶

5000+

客戶意向

提升90%

轉化率

提升30%

所屬行業/旅游行業 公司名稱/攜程

需求DEMAND

由于旅游產業是一種無形的產品,因此只有通過好的服務質量才能參與市場競爭并搶占到一席之地,而這其中,售前服

務是旅游服務質量的延伸。售前服務在整個的企業經營中占有重要地位。而攜程和當前國內很多旅游企業一樣,都面臨

著售前服務被動的情況。

對于攜程來說,對待每一位客戶,并不是簡單的處理咨詢即可,而是應該要讓客戶感受到關懷的溫度,從而增加對公司

的信任感,這就需要增進坐席人員的“情商”,如何讓坐席了解客戶的現在情緒,洞察客戶的真實想法,是企業面臨的

一大痛點。另一方面,由于業務量的激增,大量客戶的售前咨詢讓現有的坐席也是壓力倍增,如何高效的、高質量的售

前服務也是攜程需要面臨的問題。

解決方法RESOLVENT

· 在會話溝通中通過捕捉客戶的音量、停頓和語速等,來幫助坐席了解客戶的真正意圖。

在客戶出現不愉快的情緒時,系統能夠及時提醒坐席人員,從而改變溝通策略、改善客戶體驗。

· 通過記錄和分析用戶的語言和文字,機器人可以輔助推薦出匹配的答案供坐席人員選擇,

告別了傳統的輸入關鍵詞搜索知識庫的方式,有效提高坐席人員的工作效率。

· 運用內部研發的語音技術,對溝通內容進行轉錄、分析及實時反饋,

幫助坐席人員快速識別會話中的關鍵重點,避免不必要的詢問,縮短每次會話的時間,從而消除不必要的二次溝通。

成果ACHIEVEMENTS

· 通過客戶情緒的實時把控,客戶滿意度提升40%,從而獲得了良好的口碑。

· 由于智能話術推薦的輔助,坐席團隊整體效率大幅度提升。

· 坐席團隊回復質量有效提升,工作效率大幅度提升。

客戶滿意度

提升40%

整體效率

回復質量

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