案例名称

中原银行客户之声监测及服务提升项目

案例简介

(资料图片)

践行企业“以客户为中心”战略，构建体验数据多元采集、体验因子量化、体验场景智能分析、客户之声可视化、赋能业务精细化运营的体系和平台。不仅分析客户“做了什么”，还聆听客户“说了什么”“想了什么”，关注客户“情感体验”，360度挖掘客户声音，整合行为洞见，构建企业客户体验风向标，赋能客户体验管理从“被动式”“响应式”向“主动式”“自动式”“赋能式”进展。

创新技术/模式应用

一、业务创新

（1）实时体验自动化监测闭环管理

体验平台与用户行为分析系统、客户交互渠道打通，可支持业务在任意场景、任意渠道中，进行不同颗粒度客户行为监测配置，实现体验自动化实时触发调研，配合免打扰策略，达成“客户业务办理-实时触发-数据采集-数据分析-数据可视化”闭环管理。

（2）业务低分预警客户防流失闭环管理

体验平台与客服系统、业务系统、客户交互渠道打通，支持根据业务场景及目标，灵活配置预警策略、免打扰策略、触达机制、触发渠道，实现“客户业务办理-客低分评价-实时预警-客户经理及时处理-客户挽回-降低声誉风险”服务管理闭环。

（3）人工智能客户之声洞察决策闭环

利用人工智能NLP技术、大数据分析技术，全渠道采集客户之声，基于文本、语音等非结构化数据，训练主题模型，进行相似度计算，实现情感判断、高频问题提取、主题分析、自由探索等场景实现，支持部门维度、产品维度、渠道维度、运营维度等问题的发现、追踪、体验改进。

（4）客户全生命周期体验监测可视化

综合体验分析、画像分析、旅程分析、报表分析、用户行为分析等多维数据，生成客户体验旅程地图、体验分析报表、旅程画像、产品体验仪表盘视图等可视化工具，给出具体业务改进建议及方向，辅助业务经营决策，打造数据采集-数据分析-数据可视化-业务决策-业务改进闭环。

二、技术创新

对接用户行为分析、画像、标签等数据平台，依托大数据、人工智能、流计算等技术措施，形成自动化、可视化、实时体验监测体系。对接呼叫中心、在线客服、客户反馈等语音、文本反馈内容，借助NLP、ASR、人工智能等技术措施，开展情感分析、词云归类等建模分析，深挖客户需求，反哺业务部门进行业务决策。

项目效果评估

根据行业研究，企业的增长速度和财务表现往往与良好的客户体验密切相关。将客户体验做到业内顶尖的企业往往有更出色的客户洞察力和客户黏性，员工满意度也更高，其增速与财务表现也都较好。

但是在体验落地实践中，企业往往面临一系列痛点问题：

（1）缺乏对客户体验的衡量；

（2）无法及时、全面地收集真实的客户之声；

（3）无法系统化管理分析客户反馈及体验数据；

（4）组织对客户反馈的响应不足。

中原银行客户之声监测及服务提升项目根据银行业实际业务特点，参考全球客户体验理论实践，依赖人工智能、大数据、自动化建模等技术，使用主动采集、嵌入式采集、自动采集等采集方式，将体验管理体系与体验工程建设相结合，实施全行客户体验监测及服务提升，打造业务办理-数据采集-数据分析-数据可视化-问题发现-业务改进-持续监测闭环管理。

截至目前，平台已对接行内系统17个，监测覆盖零售业务体验指标400+，旅程个数30+；累计调研覆盖客户2358万，回收106万客户调研数据，35万+客户建议及投诉文本。并支持手机银行版本升级效果诊断、AUM流失客群诊断、贷款产品全生命周期旅程诊断、财富产品旅程断点客户诊断、网点服务管理等体验监测诊断场景。

项目牵头人

王沙沙 产品经理

项目团队成员

王沙沙 索洪波 胡成君 魏靓 娄东 瓮战利 苏航 赵淑豪 王留洋 陈文敏 张立强 肖尚武 李任昊 鲁坡 贾东利 郭天意 靳广生 舒华扬 冯佳玲

责任编辑：韩希宇

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