福建移动构建4A满意度动态管理体系提升客户满意度管课件.pptx

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1、福建移动构建4A满意度动态管理体系提升客户满意度管,福建移动构建4A满意度动态管理体系提升客户满意度管,2,项目成效,项目背景,项目总结,目录,项目实施,2项目成效项目背景项目总结目录项目实施,3,全业务竞争环境下，对如何有效提升客户满意度形成巨大挑战,在电信重组，全业务竞争的新形势下，市场竞争日趋激烈，各大运营商充分发挥各自优势，利用全业务运营的契机争夺客户。同时，随着产品日趋同质化，客户对服务的期望也持续增高。再则，随着公司收入增长趋缓，营销服务资源也突显紧张。面对这些新形势、新变化，如何高效低成本提升服务质量，有效提升客户满意度，持续保持领先的客户满意度竞争优势，对当前服务管理工作提出了

2、很高要求。,如何持续保持领先优势？电信重组，全业务竞争市场饱和，客户争夺加剧产品同质，满意度差距缩小不对称管制，移动压力增大,如何及时有效响应客户需求？客户需求越来越差异化客户对服务期望持续提升,如何高效低成本提升服务质量？公司收入增长趋缓，营销服务资源日趋紧张；服务压力大，如何实现有限资源提升服务质量；,满意度的领先度日趋缩小,行业竞争加剧,客户期望提升,服务资源紧张,3全业务竞争环境下，对如何有效提升客户满意度形成巨大挑战在电,4,传统满意度分析方法难以满足新形势服务管理工作的高要求,传统满意度调研是评估企业服务情况的有效手段，但从管理提升的角度看，其数据获取周期受限制，时间相对滞后，调研

3、成本较高；同时，鉴于问卷长度等因素，也无法定位到更深层次业务问题，满意度提升的抓手有待细化。,满意度分析与考核现状,急待提升,分析工具：需要在报表分析的基础上，借助高效的分析工具来对指标进行更全面系统的理解；问题定位：满意度短板需要细化问题颗粒，更有的放矢的支撑具体提升；业务关联：要把满意度深入到业务运营全过程的分析，加强对业务运营的指导能力；个体研究：通过更细致的个体客户满意度的分析和服务轨迹描述，为个性化服务和服务聚类提供数据依据。,难以聚焦,结果滞后,心中没底,？,应用层面,4传统满意度分析方法难以满足新形势服务管理工作的高要求传统满,5,应对挑战的解决之道,构建实时洞悉客户感知状况的满

4、意度动态管理体系是应对挑战的解决之道，实现对全客户、全流程的客户感知管理。,5应对挑战的解决之道构建实时洞悉客户感知状况的满意度动态管理,6,福建公司着手构建满意度动态管理体系,福建公司服务管理工作经过多年的总结，积累了一定的业务服务管理经验，形成了良好的应用氛围，为构建满意度动态管理体系提供了坚实基础。,为构建动态体系构建基础,基础数据,多种调研手段,分析方法,海量的经分数据为满意度评价指标体系奠定基础客户基本属性客户感知数据客户消费行为,多渠道满意度评价为满意度动态评价模型研究提供了准确性的保障外部调研营业厅短信评价热线挂机评价,成熟的数学方法为模型构建提供支撑指标判别法熵值法结构方程,6

5、福建公司着手构建满意度动态管理体系福建公司服务管理工作经过,7,项目成效,项目背景,项目总结,目录,项目实施,7项目成效项目背景项目总结目录项目实施,8,项目实施思路：构建4A满意度管理体系，提升客户运营能力,管理大师彼得.德鲁克说：企业的目的，是创造并保有客户。良好的客户保有，需要全面洞悉、认识客户的感知，并通过有效手段提升客户满意度，最终提升客户忠诚度。基于此，本次项目通过构建4A满意度管理体系，实现对客户满意度的实时分析与监控，并通过全方位的精细化关怀持续提升客户感知，实现对客户满意度的动态管理，构建以客户为中心的差异化运营优势。,1、构建满意度评价指标体系2、通过数学模型实现实时量化分

6、析3、建立满意度监测视图4、分析和发现满意度短板,1、灵活设置满意度预警阀值2、采取分层分级的预警流程3、准确、及时传递满意度压力,1.主动关怀：客户满意度特征标签应用与营销服务管理平台，开展主动关怀服务；2.接触点响应：推送客户满意度特征标签视图到接触点平台，在接触点实现主动响应。,1、评估关怀实施效果，评估满意度指标改善状况；2、通过关怀效果、外呼调研、客服数据等方式对满意度指标体系进行完善和优化；,省公司：,分公司：,搭体系，定指标；建模型，促应用,应用反馈，丰富指标；优化模型，全面提升,8项目实施思路：构建4A满意度管理体系，提升客户运营能力管理,里程碑,W1,W2,W3,W4,W5,

7、W6,W7,W8,W9,W10,W11,W12,W13,需求调研建立指标体系构建模型模型评估,应用试点模型优化,主要工作,W14,系统规划系统建设业务应用,4月,5月,6月,6月28日,5月15日,W15,7月,W17,W16,W18,8月,W19,项目实施计划,4A满意度管理体系研究项目的进度计划分三个阶段制定和实施：,7月20日,里程碑W1W2W3W4W5W6W7W8W9W10W1,10,满意度指标体系构建的依据,现有的服务评价体系主要从接触点、市场调查、客户访谈三方面进行，对满意度的评价具有非实时性、片面性的局限；因此，福建公司结合传统调研方法的优点，选取对综合满意度和忠诚度的影响程度最

8、大的商业过程，从外部调研问卷、业务应用经验、考核管理办法和内部系统数据四个方面全方位考虑，主要从语音网络、新业务等8大关键商业过程来构建评价指标体系。,传统服务评价方法,接触点评价,市场调查,客户访谈,选取商业过程的依据,构建指标体系的依据,片面性,完整性,短信营业厅,评价器,咨询投诉,问卷调查,外呼调查,挂机满意度,客户座谈,客户俱乐部,现有服务评价体系,非实时性,重要性,10满意度指标体系构建的依据AnalysisAlarmAct,满意度指标选取的流程,满意度指标选取的流程指标提出结合外部调研指标的理解，通过分析,12,标准化的满意度指标体系,基于经分系统，通过数据挖掘，从8大维度835多

9、个指标全面深入认识客户感知，搭建标准化的满意度评价指标体系。,12标准化的满意度指标体系AnalysisAlarmActi,对指标体系进行梳理,13,三个月平均新业务无法取消投诉量,三个月平均未确认而业务开通的投诉次量,三个月平均对新业务使用便捷的投诉次数,影响因素,投诉,业务使用,套餐,费用,新业务满意度,一级指标,二级指标,三级指标,三个月平均新业务短期取消个数,当前月新业务开通数占近三个月取值和的比例,三个月平均活跃的新业务个数,根据变量重要性和相关性，选出比较重要并且相关性不强的变量构成满意度评估的指标体系（以新业务商业过程为例）,对指标体系进行梳理13三个月平均新业务无法取消投诉量三

10、个月平,通过数据探索对指标体系进行优化,14,原则：指标相关性分析，以避免出现指标间强相关，尽量采取彼此弱相关性的指标。探索各指标对服务质量满意状况的正向和逆向影响。对原始指标进行区间化、归一化、离散值分类等变量转换方法，分解原始指标以生成单调的正向或逆向指标。,相关性分析：X1与X2强正相关，X2与X5强负相关X1与X3弱相关，X3与X4弱相关,通过数据探索对指标体系进行优化14原则：X1X2X3X4X5,满意度评价模型构建思路,满意度评价模型构建思路模型构建满意度群体细分满意度综合评分计,16,满意度模型及模型输出结果,熵值法模型,第一步：计算指标熵值 计算公式： 其中 ， 表示每业务中

11、第i个客户、第j个指标标准得分 第二步：计算指标熵权 利用指标熵值，计算指标熵权 计算公式：,输出结果,示例,本次满意度建模采用熵值法，相对传统建模方法，熵值法是一种客观赋权的方法, 它根据各指标的联系程度以及各指标所提供的信息量来决定指标的权重，这种方法非常适合用于衡量各商业过程中不同指标的重要性，并且实现对不同客户的满意度打分。同时，结合专家意见对指标权重进行微调，综合了客观和主观的优点，提高了满意度模型的精度。,16满意度模型及模型输出结果熵值法模型 第一步：计算指标熵值,熵值法： 确定指标熵值权重,第一步：计算指标熵值 计算公式： 其中 ， 表示每业务中第i个客户、第j个指标标准得分

12、第二步：计算指标熵权 利用指标熵值 ，计算指标熵权 计算公式： 备注： 1、m：样本客户总数目 2、n：每业务考核指标数目 3、每业务各指标熵值权重 总和为100分( =100) 4、指标熵值 、指标熵值权重 每月可能有所变化。,熵值法是一种客观赋权的方法, 它根据各指标的联系程度以及各指标所提供的信息量来决定指标的权重,熵值法： 确定指标熵值权重 第一步：计算指标熵值熵值法是一种,客户满意度指标转化算法简介,在概率统计学上，将具有概率密度函数： 的随机变量 ，称为服从正态分布，记作 。 其中 为常数， 称为均值， 称为方差。 当正态分布 中的 时，称 服从标准正态分布，记作 。 根据正态分布

13、的特点，若 ，则 。 正态分布是自然界最常见最重要的一种分布，客户满意度各指标值的分布近似服从正态分布： （大数定理） 。 考虑到客户满意度各指标值的数据特点，客户满意度指标转化采用归一法和线性变换转化各指标。,客户满意度指标转化算法简介 在概率统计学上，,客户满意度指标评分模型评分步骤,第一步：采用归一法，将客户满意度各指标值转换为标准正态分布的概率密度； 1、将指标值 进行归一变换，变换后的值 服从标准正态分布； 计算公式： 备注： 为能进行纵向比较，在归一变换时各指标均值 和方差 须固定，否则就没有统一的标尺。 2、对指标变换后值 计算其概率密度 ： 计算公式： 第二步：采用高考标准分的

14、计算方法，将客户满意度各指标值标准正态分布概率密度进行线形变换，转换为标准评分。 1、根据业务规则和指标的正向/逆向性，确定每个指标标准评分最高分 和最低分 ； 2、采用高考的标准分的计算方法，将指标值标准正态分布概率密度转换为标准评分。 计算公式：,客户满意度指标评分模型评分步骤 第一步：采用归一法，将客,评分举例,对于某通信网络质量指标A，将下述参数带入公式：可得到该指标相应的打分曲线：,评分举例指标A最低分最高分均值方差1010019.47% 0,21,评分实例：,客户宽表数据,客户指标转换,客户指标权重,数据标准化,计算得分,通过熵值法计算业务指标对各商业过程满意度影响的权重，然后通过

15、加权的方法得到各商业过程的客户满意度评分。以此类推，最终得到每个用户的综合满意度评分。,通过模型评价，实现对每个客户进行满意度打分,21评分实例：客户宽表数据客户指标转换客户指标权重用户编码,以满意度打分为基础，实现满意度评级与群体细分,评级方法：总体分布评级法比例划分法绝对分值划分法细分方法： K-Means挖掘算法分析,细分举例,群3,群4,依据用户的满意度评分，可以在所有用户中找到满意度共性特征的用户集合，称为满意度细分用户群,群3用户网络质量得分和资费得分比较低,举 例,群1：在各公因子上的分布不明显群2：主要反映公因子2（网络接通)上的得分情况群3：主要反映公因子1(网络质量)和公因

16、子5(资费水平)上的得分情况群4：主要反映公因子3（客服质量)上的得分情况,群体描述,以满意度打分为基础，实现满意度评级与群体细分评级方法：总体分,23,结合客户其它特征，形成以满意度特征为核心的客户分群管理,以满意度模型打分为基础，结合用户的其他属性（如消费属性、基本属性等），给客户打上满意度特征标签，并通过进一步细分，实现以客户满意度为核心特征的客户分群，为满意度改善和提升提供目标客户识别支撑。,备注：以经分系统抽取福建移动30%左右的客户进行细分,23结合客户其它特征，形成以满意度特征为核心的客户分群管理以,24,1、客户满意度总体情况分析,2、影响商业过程满意度TOPN指标分析,3、客

17、户满意度预警监控,以客户评分为基础，建立全省客户满意度视图，实现对全省满意度的实时分析与监控,对客户满意度的整体情况进行监控，结合客户的一些重要属性（如入网时长、品牌、区域（可细化到片区）、套餐等）实时地跟踪分析各商业过程的满意度情况，定位出不同的客户群分布情况,通过即席查询的形式展现影响各商业过程满意度的TOPN指标,自由设定阀值，根据异动预警信息和月满意度评价信息，实现满意度数据预警信息推送，实时掌握异动预警客户，分析、定位预警原因,241、客户满意度总体情况分析2、影响商业过程满意度TOPN,25,满意度指标按周进行动态推送，按旬进行动态预警,作用：便于服务管理人员和各业务部门满意度负责

18、人及时了解和知晓满意度相关状况，并提高对满意度工作的重视。,推送的指标：综合满意度新业务满意度营业厅满意度营销活动满意度网络质量满意度,实现方式：满意度评价体系提供按天或周以短信方式定制相关满意度指标数据，实现对满意度指标的实时推送。 推送频率按周推送，省公司系统每周一早上9：00为推送时间。,按周动态推送,按旬预警流程,通过对满意度的实时评价和监控，实现按周对满意度指标得分情况进行动态推送，按旬变化进行动态预警，有利于客服管理人员快速发现服务问题，提升面向客户的服务关怀部署能力。,25满意度指标按周进行动态推送，按旬进行动态预警Analys,26,实施分层分级的动态预警管理,分层预警：按照满

19、意度指标的重要程度，对监控指标进行三级划分，由省公司市场部服务管理人员进行预警规则的设置，实现对全省客户满意度异动的分层分级预警；压力传递：通过分层分级预警管理，及时、准确传递满意度压力，实现公司以客户满意度为核心的工作机制和氛围；,26实施分层分级的动态预警管理分层预警：按照满意度指标的重,27,主动关怀提升：客户满意度特征标签用于客户关怀体系，助力关怀效果提升,满意度管理平台,营销服务资源管控,客户关怀流程,关怀策略库,客户满意度特征标签库,营销服务一体化平台,精确关怀支撑,客服系统,为有效提升客户运营能力，实现高效低成本客户关怀，福建公司基于经分系统及相关子系统，构建了以客户为中心的关怀

20、体系；客户满意度特征标签库在客户关怀体系中，为准确识别和定位关怀对象提供良好支撑，有利于快速和低成本的响应客户需求和支撑服务部署，从而提升服务实施的精确性及效果。,客户特征信息推送,目标客户筛选,客户标签创建,接触时间管理,客户接触频次管理,关怀项目策划,关怀策略选取,关怀方案审批,客户满意度分析,客户投诉分析监控,关怀项目评估,客户感知提升效果评估,接触渠道跟踪、监控,客户标签评估分析,外部调研分析,27主动关怀提升：客户满意度特征标签用于客户关怀体系，助力关,28,应用实例：,服务视图：输出至一线服务平台界面（如10086热线）,客户号码：135xxxxxxxx感知度： 感知标签： 话费信

21、息满意低感知指标图：,服务指引：服务改善策略,将客户满意度标签推送到10086客户服务系统、前台营业厅等，当客户与触点产生接触时，服务人员便可通过相关的标签获取客户的满意度信息，依照服务指引对客户做实时的关怀服务,接触点响应：客户满意度特征标签推送到BOSS、客服、电子渠道等，为接触点关怀提供目标指引,28客户号码感知度感知标签资费宣传不易理解新业务费用营业厅服,B,从客户提供的客户投诉吻合度和外部调研的满意度吻合度两方面的实例数据进行评估，确保模型质量。,提取外部调研号码，分别得到外部调研的满意度评分和内部数据模型的满意度评分，比对其满意度的分布及按时间变化的趋势,模型匹配度=不满意客户数/

22、投诉抽样用户数根据满意度评级标准判断是否属于不满意客户,从而可计算出投诉样本客户中不满意客户的比例，匹配度比值越大，说明模型越好,模型验证方法,外部调研评估,客服实例评估,通过模型验证，评估模型精度,B从客户提供的客户投诉吻合度和外部调研的满意度吻合度两方面的,30,通过试点应用，以点带面，促进满意度评价模型优化、创新和推广；通过试点，对关怀活动的效果进行评估，不断调整关怀措施，并持续优化和完善模型，提高满意度模型对客户感知的捕捉精度，从而为精细化服务提供更好的支撑，实现客户满意度和忠诚度的持续提升。,通过模型优化，增强精细化服务能力,30通过试点应用，以点带面，促进满意度评价模型优化、创新和

23、推,31,项目成效,项目背景,项目总结,目录,项目实施,31项目成效项目背景项目总结目录项目实施,32,数据挖掘获取网络质量满意度的高敏感变量,获得各指标标准分，计算网络质量商业过程满意度得分：,每个客户网络质量满意度得分,满意度评价模型计算分析,上网掉线率通话总次数通话质量投诉次数网络覆盖投诉次数语音基本业务类查询次数互联网类业务类投诉次数语音基本业务类投诉次数通话总时长上网次数.,全客户网络质量满意度情况,利用满意度评价模型对客户在网络质量关键商业过程的感知进行评分，并对客户进行打标签。,案例1：网络质量满意度应用模型介绍,不满意客户包含满意程度为不满意和非常不满意的客户,32数据挖掘获取

24、网络质量满意度的高敏感变量获得各指标标准分，,33,满意度管理平台监控到福州市区网络质量满意度从5-6月持续告警，发现福州市区的网络质量满意度从4月到6月出现连续下降趋势；,案例1：网络质量满意度应用问题分析,同时，第二期的外部调研数据也证实了网络质量满意度下降这一趋势；,33满意度管理平台监控到福州市区网络质量满意度从5-6月持续,34,通过满意度管理平台的对客户群的透视分析，进一步定位影响客户满意度的客户群体，利用客户满意度整体情况多维分析，发现学生客户群体对热线商业过程的感知较差，从而影响了整体商业过程满意度。,案例1：网络质量满意度应用问题分析,满意度客户群透视分析,学生客户群体作为重

25、要的细分市场，因为其有着明显的使用行为特征以及较高的业务挖掘潜力，已成为市场工作的一个重点，而通过对这个客户群的聚焦，可以帮助我们更快更好地找到提升网络商业过程满意度的关键切入点,34通过满意度管理平台的对客户群的透视分析，进一步定位影响客,35,根据满意度管理模块的TOPN指标分析，引起学生群体满意度低，主要是由上网掉线率高这一业务指标引起的；通过联络网络部门，针对这一问题，对基站做了针对性的优化与调整，包括加快关键站点建设、推进自主频率优化等，解决影响客户感知的问题。,原因定位,提升措施,案例1：网络质量满意度应用问题定位及提升措施,35根据满意度管理模块的TOPN指标分析，引起学生群体满

26、意度,36,通过网络部门采取的一系列措施，第三期的外部调研结果显示，福州市区网络满意度明显提升。同时模型结果也印证了这一点，7、8、9三月的福州市区学生群体的总体满意度持续提升，整个福州市区网络满意度也明显改善。,案例1：网络质量满意度应用效果评估,36通过网络部门采取的一系列措施，第三期的外部调研结果显示，,37,了解资费套餐使用情况查询实时总额在用业务查询办理查询VPN用户信息查询月结帐单了解付款明细情况。,输入热线商业过程高敏感变量,通过数据挖掘模型对变量分析计算,获得单客户的各指标标准分，计算单客户热线满意度感受,通过对模型结果的宏观分析得知客户感知与热线请接通率呈正相关关系。接通率=

27、接通量/请求量，在热线资源一定得情况下，请求量成为影响接通率的主要因素，进而影响到客户满意度。,通过热线商业过程客户感知模型分析福州地区客户对该过程的满意度情况,最影响请求量满意度的TOPN指标了解资费套餐使用情况查询实时总额在用业务查询办理查询月结帐单了解付款明细情况充值缴费,分析全客户群的满意度情况与影响客户感知的关键因素,案例2：热线商业过程满意度应用模型介绍,37了解资费套餐使用情况输入热线商业过程高敏感变量通过数据挖,38,案例2：热线商业过程满意度应用问题分析及定位,目前福州520万客户，其中对热线商业过程不满意客户数为3036607，占总客户数的58.33%。,通过多维分析对不满

28、意客户群（包括不满意和非常不满意客户）进一步分析：农村用户占67%，非农村用户占33%，以下是全省农村客户的满意度分布情况,通过对农村客户TOPN分析挖掘导致客户满意度下降的主要瓶颈指标：了解资费套餐使用情况、查询月结帐单，在用业务的查询与办理说明农村客户对这些指标的关注度较高，这些业务的接入量指标与客户感知关联性较大。,通过对新入网客户行为特征的分析研究，新入网客户在入网一个月的人均请求人工服务的次数要大幅高于其他客户，这部分客户的请求占用了大量人工座席的资源，降低了热线接通率，影响了热线商业过程的客户感知。,38案例2：热线商业过程满意度应用问题分析及定位目前福州,39,新入网客户关怀的必

29、要性,结合以上问题分析结果，加强新入网农村客户的关怀引导成为热线商业过程满意度改善的一个着眼点，实现了以客户为中心的关怀设计模式,根据模型的结果，我们已经知道影响热线商业过程满意度的主要指标（话费信息类请求量、在用业务查询办理请求量）以及目标客户群（入网时间较短的农村客户），我们便可以转被动为主动，因势利导，主动将相关信息推送给客户，不但让客户觉得“想我所想”，也可以有效降低客户发起人工请求的次数,当前对客户的服务关怀侧重于针对老客户开展，虽然已成体系化，但改进的成效较为有限。缺乏对新入网客户体系化的主动服务，客户服务需要从客户生命周期伊始就介入，服务是一个系统性工程，应贯穿于客户生命周期始终

30、，而往往对导入期客户的培养孕育着更大的价值。,案例2：热线商业过程满意度应用改进措施,39新入网客户进入期衰退期成熟期成长期客户巩固客户保持客户离,40,实时识别关怀对象,支持客户交互式体验,定期信息内容优化更新,设定新入网客户识别规则，在市辖村或县辖村各种渠道入网的新用户即判断为农村用户（入网一段时间后即采用区域化算法再次判断）,客户可根据需要自行选择是否接收关怀；关怀结束后客户可进行满意度评价，不满意客户可提出自己的意见建议,关怀信息内容可随着客户需求变更和业务服务发展而不断更新、优化，满意度模型可定期输出的指标更新主动关怀的内容,1、关怀实施总体情况：2010年5-8月份，全省共计发送农

31、村新入网客户共计达到729.8万人次，发送量总计达到1422.5万条2、客户覆盖率及满意度：2010年5-8月份，全省新入网农村客户关怀（包含在用业务查询指南和话费信息查询指南）覆盖率达98.2%，占总体新入网客户的53%，客户总体感知良好3 人工接通量情况：2010年5-8月，全省人工接通率已从4月份的67%上升到8月份的86%，成效提升显著，人工话务量得到有效的引导和分流,创新思路，寻找新的切入点发掘更大的价值,案例2：热线商业过程满意度应用新入网关怀举措,40实时识别关怀对象支持客户交互式体验定期信息内容优化更新设,41,通过主动改善新入网农村用户满意度为出发点，把握新入网的黄金信息服务

32、期，针对性地推送客户关心的热点、疑点问题，实现关怀信息内容的精细化，有效降低了新入网客户的人工请求量，提高了热线商业过程的满意度,集团下发数据,满意度评价模型成果,案例2：热线商业过程满意度应用效果评估,41通过主动改善新入网农村用户满意度为出发点，把握新入网的黄,42,案例小结,通过4A模式的实践，福建公司成功实现了对全体客户满意度的实时监控，并通过直接对外发起客户关怀以及部门内部的流程、产品、服务优化提升客户的综合满意度，从2010年前3季度的满意度情况来看，福建公司的总体满意度数据有明显的向好趋势，整体满意度排名由第二季度的27名上升到第10名，整体满意度得分也由第二季度的74.70上升

33、到79.28，满意度评价管理体系初见成效。,2010年前三季度福建公司总体客户满意度情况（总部下发）,42案例小结通过4A模式的实践，福建公司成功实现了对全体客户,43,项目成效,项目背景,项目总结,目录,项目实施,43项目成效项目背景项目总结目录项目实施,44,构建了覆盖全省全网客户的满意度动态管理体系，做到对客户满意度的“可视、可控、可分析、可溯源”，构建横向涵盖网络质量、促销、新业务、客服、营业厅等八大关键商业过程，纵向涵盖“省市县区以及微区域”的运营监控范畴，并辅以规范化的应用推广保障机制，形成省市协同的客户满意度管理模式，提升公司对客户资源的掌控能力。,项目创新,横向：建立了科学、客

34、观、准确的满意度指标监控体系，全面覆盖了企业生产运营的八大关键商业过程；纵向：将满意度指标纵向分解和支持到省公司、地市公司、分公司、微区域，形成从全局到细节的四层体系。,从宏观到微观,网络业务产品渠道,网络覆盖投诉次数通话质量投诉次数.,是否投诉过该营销案营销案办理不成功次数.,新业务套餐变更次数新业务投诉次数.,营业厅态度服务投诉次数营业厅办理业务差错投诉率.,用户人工服务20秒接通量用户平均排队时长.,44构建了覆盖全省全网客户的满意度动态管理体系，做到对客户满,45,经验总结,本次满意度管理体系构建以多年满意度评价和管理的经验为基础，充分结合了满意度相关理论研究和最新的数据挖掘技术，同时通过省市联动的机制保障整个体系的有效实施，对于全业务竞争格局下的其它兄弟公司，也具有良好的推广性、复制性。,45建设经验全国推广意义可移植性深入的基础研究是前提 ：对客,46,未来展望,福建移动满意度管理体系项目将继续通过丰富数据、完善指标、提升模型精度、丰富成果应用、强化系统建设等方面开展持续优化和提升，真正建立为对公司全网客户满意度分析、监控、管理、应用的综合平台，构建优势的客户资源管理能力，全面实现服务领先。,46关注客户接触和使用业务的全过程，纳入更多能反映客户感知的,47,The end!,47The end!,