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数据驱动酒店商业化应用

浏览次数:2723人 时间:22-07-11 10:15:48
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正文:


随着互联网技术和企业服务的发展, 酒店这个传统服务行业开始逐渐将各个板块数据化。


但是,无论数字化多么先进的酒店,在对客通信上,大多都还在沿用20年前的总机-分机的模拟电话模式,离当前通用的呼叫中心数字化体系相差甚远。


总机-分机的模式的痛点


(1) 管理难

•  号码多易拨错,手动转接费时费力

•  人员不固定,电话应答服务缺乏统一管理

•   服务质量难以监管


(2)成本高

•  硬件、线路、部署、运维成本多

•  酒店总机服务平均人数3人

•  人员流动大培训成本高


(3)不可控

•  无话量统计,无通话录音

•  无接听率数据

•  总机服务不可控,纠纷难处理


(4)质量低

•  效率低、专业性差影响客户体验

•  平均54%无满意度管理,有效调查不足30%

• 仍有约10%酒店无7*24小时,客需响应不及时/有遗漏


(5)运营管理难

•  客户需求发起没有统一入口

•  跟进处理服务流程无法追踪

•  日常运营管理基础数据不全,无法支撑酒店数字化转型

•  缺乏系统实时监管和直观展示酒店运营现状


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上述两图来自677家3星以上酒店的调研的数据显示,只有7%酒店的单日话量大于100通这充其量等于1个呼叫中心员工的电话量。


但有31%的酒店安排了2个人33%酒店安排了3个人22%酒店安排了4人以上(数据来源于某OTA)



大数据时代,数据就是企业的宝贵财产,通过充分整合与利用数据资源,结合大数据挖掘与智能分析,可以有效节约成本、促进销售、提高服务质量,从而提高客户满意度和忠诚度。


酒店的电话作为客户服务和客户信息来源的的重要途径,能帮助酒店积攒大量的一手用户信息和需求数据。



但是,由于酒店的高分散、高个性化等特性,先进的技术数据应用比较难渗透到酒店的通信领域,造成了酒店数据资产的极大浪费。


因此,如何通过技术手段,推动酒店通信服务(总机、客房服务中心、前台)数据化?



Step1建立云客服平台


可同时覆盖多种终端,集成了即时通讯、呼叫中心、社交媒体、在线社区、邮件等多种形式,以客户服务为中心协调人员、业务流程、技术和战略的综合化系统。


Step2云总机--云客服平台进酒店


云客服平台进酒店两种解决方案:A将云客服平台和酒店原有总机系统连通,B直接使用云客服平台当总机。通过AI技术将酒店的住中服务数字化。

总的说来,云总机=云端坐席+客房电话+大数据+AI+智能营销。


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Step3数据采集


通过在酒店部署云总机,单体酒店的各种话务数据将被储存在云端,方便实时调用、查看,也方便通过系统进行监控管理以及后续的分析、改进。



具体采集到的数据有:


• 通话相关数据

拨打时间、接通情况、接听时间、通话时长、来电号码、接听人员、通话录音、通话备注


•  工单相关数据

工单生成时间、工单内容、发送对象、完成时间、完成备注。


•  客户相关数据

客户姓名、客户历史、当前预订情况。


•  通讯相关数据

由于云总机的多种通讯方式合一的特点, 我们还可以采集到和该客户通过其他方式的通讯内容(短信、邮件)。


•  满意度相关数据

电话服务后发送满意度问卷,可以收集到客户对某项去电内容服务是否满意。


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图片


通过以上采集的数据,

可以进行以下描述型应用:


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话务数据实时管理,灵活调配电话服务员工


通过云总机的数据化,我们可以得知酒店各分机的接通率平均在85%左右,从而促使酒店更合理地实时安排劳动力,提高接听率。


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接通率报表


酒店可以通过详细的话务数据报表,了解酒店的通话情况,包括接通率和服务水平(百分之几电话在多少秒之内接通)。


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话务类别和备注


通过话务备注,酒店可以知晓该酒店的来电类别,从而做好IVR,或者改进酒店的服务。


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工单处理情况报表,服务后问卷分析


通过观察工单处理情况报表和服务后问卷分析,了解企业的工单服务情况,并对员工进行考核。


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通话内容投诉分析


通过语音-文本技术以及NLP,把客人的负面关键字、负面标签及负面情绪的通话记录找出来形成投诉记录,通过观察、处理投诉,提高服务质量。



分析型应用:


(1)通过电话服务后续发放的净推荐值问卷,获取客户反馈,结合酒店的社交媒体数据,进行酒店客户体验分析,并出具报告。


(2)集团酒店,通过各酒店的电话数据对比,建立标杆,提高服务质量。


(3)通过记录电话内容,分析酒店住中消费(例如客房用餐及桑拿)情况,并进行改进。


(4) 通过通话内容改进酒店软硬件服务。


(5) 智能预警,拦截投诉。


(6) 建立客户标签,智能营销。


(文章节选部分内容)

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