고객 만족도(CSAT)는 제공된 서비스에 대한 고객 만족도를 이해하는 데 중요한 지표입니다. 조직은 일반적으로 고객 설문조사를 통해 CSAT를 수집합니다. 그러나 응답률이 낮은 경우가 많습니다. 또한 응답은 예외적으로 좋거나 나쁜 경험을 가진 고객으로부터 오는 경향이 있어 전반적인 피드백이 왜곡되고 고객 감정을 이해하는 데 격차가 생깁니다.

Cisco의 AI 기반 Auto CSAT로 고객 경험을 향상시키십시오. 이 솔루션은 딥 러닝을 사용하여 통화 상호 작용에서 고객 만족도 점수를 예측하여 실행 가능한 실시간 인사이트를 제공합니다. 이러한 예측 점수는 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하고, 지속적인 개선을 촉진하며, 고품질 고객 서비스를 보장합니다. Auto CSAT는 사전 예방적 문제 해결을 지원하여 에스컬레이션을 방지하고 고객 만족도를 높일 수 있는 기회를 창출합니다.

제한된 데이터와 피드백은 다양한 상황에서 진행과 의사 결정을 크게 방해할 수 있습니다. 이와 관련된 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 고객 만족도를 이해하기 어려움 - 낮은 CSAT 응답률은 고객 만족도를 이해하기 어렵게 만듭니다. 이러한 일관된 피드백의 부족은 서비스가 고객 기대치를 충족하는지 여부를 평가하는 데 방해가 됩니다.
• 개인화된 코칭에 대한 제한된 액세스 - 드물게 평가되고 제한된 통찰력으로 인해 시기적절한 피드백과 맞춤형 코칭이 방해를 받아 기술 향상과 역할 성장이 저해됩니다.
• 사후 대응적인 문제 처리 - 사전 예방적 인사이트가 없으면 에스컬레이션 후 고객 불만을 사후 대응적으로 해결하여 긍정적인 결과를 저해하는 경향이 있습니다.

자동 CSAT 점수는 Webex Contact Center Analyzer 사용할 수 있으며 관리자가 공유하는 브라우저 링크를 통해 액세스할 수 있습니다. 이러한 보고서는 성능 향상 및 향상된 고객 경험을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

다음과 같은 방법으로 자동 CSAT 점수를 효과적으로 사용할 수 있습니다.

1. 성능 추적 - 처리된 통화에 대한 고객 만족도 점수를 모니터링하여 서비스에 대한 고객의 인식을 이해합니다.
2. 성장 영역 식별—점수 인사이트를 사용하여 개선이 필요한 영역을 정확히 찾아내고, 향상된 고객 상호 작용을 위해 특정 기술이나 행동에 초점을 맞춥니다.
3. 접근 방식 최적화 - 실시간 전략 조정을 위한 인사이트를 활용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
   • 고객의 기대에 맞게 어조 또는 표현을 조정합니다.
   • 고객 패턴을 기반으로 일반적인 문제점에 대한 대응을 구체화합니다.
4. 목표 업스킬링에 참여 - 맞춤형 교육을 위해 관리자와 협력하여 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 강화합니다.
5. 지속적인 개선 지원 - Auto CSAT 추세를 정기적으로 검토하여 변경 사항의 영향을 측정합니다. 인사이트를 사용하여 상호 작용을 미세 조정하고, 새로운 패턴을 식별하고, 전반적인 고객 만족도를 개선합니다.

실행 가능한 인사이트를 손쉽게 사용할 수 있으므로 성장에 대한 주인의식을 갖고, 문제를 사전에 해결하고, 고객의 기대치를 지속적으로 초과 달성할 수 있습니다.