客户满意度（CSAT）是了解客户对所提供服务的满意度的关键指标。 组织通常通过客户调查收集 CSAT;然而，答复率往往很低。 此外，响应往往来自体验非常好或非常糟糕的客户，这扭曲了整体反馈，并在理解客户情绪方面留下了差距。

借助思科采用 AI 技术的自动 CSAT 提升客户体验。 该解决方案使用深度学习来预测呼叫交互中的客户满意度分数，从而提供实时、可作的见解。 这些预测分数支持数据驱动的决策，促进持续改进，并确保高质量的客户服务。 自动 CSAT 支持主动解决问题，防止升级并创造机会来提高客户满意度。

在各种情况下，有限的数据和反馈会严重阻碍进展和决策。 以下是与此相关的一些关键挑战：

• 难以理解客户满意度 - 低 CSAT 响应率使得了解客户满意度变得具有挑战性。 缺乏一致的反馈阻碍了对服务是否满足客户期望的评估。
• 获得个性化辅导的机会有限 - 不频繁的评估和有限的见解阻碍了及时反馈和量身定制的辅导，阻碍了技能改进和角色成长。
• 被动地处理问题 - 如果没有前瞻性的见解，就倾向于在上报后被动地解决客户的不满，从而阻碍积极的结果。

自动 CSAT 分数在 Webex Contact Center Analyzer 中有空，可通过经理共享的浏览器链接访问。 这些报告为性能改进和增强客户体验提供了宝贵的见解。

您可以通过以下方式有效地使用自动 CSAT 分数：

1. 跟踪性能 - 监控已处理呼叫的客户满意度分数，以了解客户对服务的看法。
2. 确定增长领域 - 使用分数见解来确定需要改进的领域，将重点放在特定技能或行为上，以增强客户互动。
3. 优化方法—利用洞察进行实时战略调整。 示例包括：
   • 调整语气或措辞以符合客户期望。
   • 根据客户模式完善对常见痛点的响应。
4. 进行有针对性的技能提升 - 与您的经理协作进行量身定制的培训，加强对客户满意度影响最大的领域。
5. 实现持续改进 - 定期复查自动 CSAT 趋势以衡量变更的影响。 使用洞察来微调交互、识别新出现的模式并提高整体客户满意度。

借助触手可及的可作见解，您可以掌控自己的增长，主动应对挑战，并始终如一地超越客户期望。