顧客満足度 (CSAT) は、提供されたサービスに対する顧客の満足度を理解するための重要なメトリックです。 組織は通常、顧客アンケートを通じて CSAT を収集します。しかし、応答率は低いことがよくあります。 さらに、応答は非常に良いまたは悪い経験を持つ顧客から来る傾向があり、全体的なフィードバックを歪め、顧客の感情を理解するためのギャップを残します。

Cisco の AI を活用した Auto CSAT でカスタマー エクスペリエンスを向上させましょう。 このソリューションは、深層学習を使用して、通話の対話から顧客満足度スコアを予測し、リアルタイムのアクション可能なインサイトを提供します。 これらの予測スコアにより、データに基づく意思決定が可能になり、継続的な改善が促進され、高品質の顧客サービスが保証されます。 Auto CSAT はプロアクティブな問題解決を強化し、エスカレーションを防ぎ、顧客満足度を向上させる機会を生み出します。

限られたデータとフィードバックは、様々な状況での進歩や意思決定の大きな妨げとなります。 これに関連するいくつかの重要な課題を次に示します。

• 顧客満足度の理解が難しい—CSAT の回答率が低いために、顧客満足度を理解することが難しくなっています。 このように一貫したフィードバックが得られないため、サービスが顧客の期待を満たしているかどうかの評価が妨げられています。
• パーソナライズされたコーチングへの制限されたアクセス: 頻繁な評価と限られたインサイトにより、タイムリーなフィードバックやカスタマイズされたコーチングができず、スキルの向上や役割の成長の妨げになっています。
• 事後対応 —顧客の不満にプロアクティブなインサイトがないと、エスカレーションした後に事後的に対処してしまい、良い結果が得られない傾向にあります。

自動 CSAT 得点は Webex Contact Center Analyzer で入手でき、あなたのマネージャが共有するブラウザリンクからアクセスできます。 これらのレポートは、パフォーマンスの改善とカスタマー エクスペリエンスの強化のための貴重なインサイトを提供します。

自動 CSAT スコアは次の方法で効果的に使用できます。

1. パフォーマンスの追跡: 処理したコールの顧客満足度スコアを監視して、サービスに対する顧客の認識を把握します。
2. 成長分野の特定—スコアのインサイトを使用して改善が必要な分野を特定し、特定のスキルや行動にフォーカスして顧客とのやり取りを強化します。
3. アプローチの最適化—インサイトを活用してリアルタイムの戦略調整を行います。 例:
   • 顧客の期待に沿うようにトーンや言い回しを調整する。
   • 顧客のパターンに基づいて、共通の問題点への対応を改善します。
4. ターゲットを絞ったアップキリングを実施: マネージャと協力してカスタマイズされたトレーニングを行い、顧客満足度に最も大きな影響を与えた分野を強化します。
5. 継続的な改善を有効にする—Auto CSAT の傾向を定期的に確認し、変更の影響を測定します。 インサイトを使用して、対話を微調整し、新しいパターンを特定し、全体的な顧客満足度を向上させます。

すぐに利用できる実行可能なインサイトを利用して、成長に責任を持って対応し、積極的に課題に対処し、顧客の期待を常に超えることができます。