聊了很多天，却依然读不懂消费者。
- 提到客服，你第一时间想到什么？
- 毫无意义的机械回应？还是细致热情的周到解答？
- 作为消费者的你，对于优质的、或是极差的客服体验，都会留有印象。
而从品牌方来看，率先想到的则多为客服团队管理、售前转化率、客服满意度、客服质检等关键要素。
实际上，品牌要实现这些关键要素的设定目标，客服会话数据正是绝佳切入点。
某宠物用品品牌H通过客服会话数据洞察消费者、推动客服团队管理，将服务满意度从87分提升至94分。
它的蜕变正是从客服会话开始。
1、客服会话数据能洞察出什么？
品牌往往针对不同店铺、商品分配不同的客服资源，但很多时候，消费者会发现，客服的话术大同小异，经常会有“复制粘贴”的机器人即视感，容易让消费者产生抵触情绪。
即便再好的客服话术，如果用“一套话术走天下”，依然很难留住消费者，推动售前转化，或快速解决客户诉求。
品牌或许可以换种打法——先基于海量客服会话挖掘价值，再将价值复用到后续的客服、产品、服务等多个场景，往往有很多意想不到的收获：
利用行业指标模型和标签体系，通过NLP语义分析、ChatGPT辅助质检等，品牌可以用 数据 洞察到 消费者关注点和偏好、消费者的问题和诉求、消费者情绪变化， 从而提升 客服的售前转化率、响应速度、服务满意度……
通过这些洞察，品牌既能针对客服人员的工作质量做有效管理，又能感知消费者真正的心声，从而更好地满足消费者的需求、推动购买决策、提升消费体验。
2、如何用客服会话洞察提升体验
客服会话往往是零散的、片段式的，品牌首先需要对这类数据做聚类分析，按照产品、话题、关注点等多个维度进行统计和分类，从而找到消费者的核心关注点：
退换货处理、产品质量和包装、赠品、客服响应速度、客服态度、物流速度……
针对不同的关注点，品牌可按照声量、情感指标等的变化，提前设置不同的应对话术和方案。
某宠物用品品牌H在22年初推出了一款宠物智能厕所，上线以来好评如潮。
但从5月中旬开始，有南方的消费者开始反馈，即使按照使用说明正常清洁，这款产品的集便盒在潮湿的梅雨季节仍会生虫。
在收到多个类似投诉后，品牌H产品部针对南方梅雨季的地域和天气特性，对产品进行了测评、迭代。
然而，在负面反馈的处理方法上，客服部却收到了消费者的更多抵触情绪。
在通过客服会话与消费者沟通补偿方案时，品牌H先后提出了猫粮、代金券、宠物拾便袋等多个方案。
但事实上，在消费者看来，宠物主粮关系到爱宠的一日三餐，至关重要，轻易更换会导致肠胃不适甚至不吃；而代金券则需要再度消费，不能算作补偿；拾便袋一般单价较低，且宠物家庭库存较多，用作补偿方案，显然与智能厕所并不匹配......
针对多个客服对话，品牌H利用ChatGPT辅助分析，将对话内容从消费者满意度、情绪变化和情绪管理、客服专业能力、服务态度、沟通能力等多个维度进行评分，挖掘消费者满意度最高、情绪变化最小的方案，更改了补偿方案，并调整了沟通方法和顺序：
先对消费者的不良体验道歉并安抚，再提出符合消费者心理价位的等价猫砂进行补偿——猫砂是消耗量大、但更换起来并不是主粮那种需要慎之又慎的产品；且猫砂易于储存，消费者接受度更高。
经此调整，多个负面反馈均得到了有效解决，且有在社媒平台公开投诉过该品牌的消费者，主动更新了品牌的处理方法，表达了对品牌的重新认可。该阶段的服务满意度也从87分提升至94分。
品牌H通过这次事件，对消费者体验有了更为深度的认知，对客服会话的价值更为重视。
从该案例不难看出，客服会话洞察的价值发挥，始终围绕客户体验的提升展开。
如果品牌缺乏打造长期价值的理念，那么，客服会话对其只是促进销量的途径，而不是提升体验的机会点。
数阔云听CEM的客服会话洞察方案一般从以下路径实施：
- 对客服会话数据进行采集、聚类、统计和分类；
- 回溯原声，追溯每一个对话，了解消费者的服务满意度；
- 筛选出低满意度的数据，从客户情绪变化、客服情绪管理、专业能力、服务态度、沟通能力等多个维度，对低分原因进行分析；
- 结合ChatGPT能力深度洞察，针对不同维度问题，提出解决建议：如对产品进行优化迭代、对不同能力的客服坐席提供优化指导、对不同类别的负面反馈提供更好的话术和解决方法……
对品牌而言，线上对话是最为常见的在线销售方法之一。品牌如果能从这类数据中充分了解客户需求、洞察客户诉求、提供更优质的产品和服务体验，就能更快、更高效地提高售前转化率、提升服务满意度，打造更专业的客服团队和更长期的品牌价值。
几句对话就能读懂消费者，让“千人千面”的卓越体验与你的品牌挂钩吧——蜕变就从客服会话洞察开始。