Verint 提供差异化的客户声音成果
统一客户体验数据
在每个触点捕捉全方位的体验数据——从结构化调查到非结构化行为信号。
提升分析能力
利用一流的数据分析工具发掘洞察,提升全渠道互动策略。
自动化操作
通过客户体验自动化实时优先处理正确行动,从而推动整个企业的改进。
您的整个客户体验运营的VOC解决方案
-
网页和移动
提升您的网站、移动应用和商店的性能,通过分析客户体验并采取实时行动。
- 实时客户反馈:跟踪并分析每个接触点的整个全渠道数字客户旅程,并通过自动化操作实时提升客户体验。
- 主动行动:实时发现客户痛点,在渠道内解决对话,并通过自动化跟进收集反馈。
- AI 驱动的预测建模:利用预测建模和针对个体客户的洞察,揭示客户数字行为背后的“原因”。

-
Survey Management
将每个客户和员工接触点的调查数据统一起来,以开发有意义的客户体验和员工体验洞察。
- 收集所有客户体验数据:超越简单的调查,捕获直接、间接和推断数据。
- 获取实时洞察:统一并自动化客户和员工数据分析,并将结果自动发布到质量和管理解决方案中。
- 利用洞察实现行动自动化:获得专利的AI预测模型可推动后续行动。通过调查数据触发序列工作流程,以实现实时行动。

-
Enterprise CX
整合所有消费者和联络中心数据,从而自信地做出战略性数据驱动决策,以改善客户互动、减少客户工作量并增加收入。
- 统一数据中心:将所有 VOC 数据整合到一处,以互联视角洞察有意义的客户体验 (CX) 和员工体验 (EX) 见解。
- 自动化实时行动:根据客户体验洞察采取AI驱动的行动,协调机器人和人工,实现自动化解决方案。
- 高级分析工具:利用AI驱动的专利预测模型,实时发掘更深层次的洞察。

像NASA一样管理您的客户体验

Verint被评为Voice of the Customer分析领域的领导者

通过 Verint VOC – FedRAMP 提供卓越的公民体验

推动AI业务成果,立即行动

精选 Voice of the Customer 资源
Verint Voice of the Customer:常见问题解答
Voice of the Customer(VoC)解决方案是用于捕获、分析和处理客户反馈的工具和策略。这些解决方案帮助企业了解客户的需求、偏好和痛点,从而提升客户体验。
VoC 解决方案对于以下方面至关重要:
- 识别客户满意度水平。
- 发现产品或服务的改进领域。
- 提升忠诚度和留存率。
- 基于真实的客户洞察推动战略决策。
VoC 解决方案通常遵循四个关键步骤:
- 倾听:通过调查和客户服务互动收集反馈。
- 分析: 使用人工智能或分析工具来获取可操作的见解。
- 行动: 根据客户反馈实施变更。
- 监控: 跟踪改进情况和客户满意度随时间的变化。
VoC 解决方案通过识别关键痛点并提供针对客户需求量身定制的解决方案来提升体验。通过主动解决问题,企业可以提高满意度,建立忠诚度,并创造个性化的互动。
Voice of the Customer(VoC)方法论涉及系统地收集和分析客户反馈,以了解他们的需求和偏好。通常包括调查、多渠道倾听和监测数字行为,随后制定行动计划以解决客户洞察。
一个 VoC 项目的例子是公司使用 AI 驱动的工具来分析客户调查,并根据反馈触发自动化操作。这些数据为产品改进提供信息,简化客户支持,并通过解决常见痛点来增强忠诚度。
实施客户之声(VoC)战略:
- 定义目标和关键绩效指标(KPI)。
- 选择工具以获取客户反馈。
- 分析数据以获得可操作的见解。
- 让所有部门参与执行改进。
- 持续评估该计划的有效性。
技术通过实现实时反馈收集、先进分析和自动化操作来提高NPS。Verint Voice of the Customer 解决方案使用:
AI驱动的预测建模,用于识别忠诚度驱动因素并优先改进。
- 一个数字监听引擎,用于检测客户面临的困难,并实时解决问题。
- 语音和文本分析,用于揭示客户情感以及不满的根本原因。
- 实时仪表板用于监控NPS并触发主动干预。
这些功能帮助组织快速利用洞察,减少摩擦,并提供提升NPS的体验。一家银行通过使用实时仪表板来衡量和改善客户体验,将NPS提高了25分。
分析voice of the customer(VOC)数据对于企业来说至关重要,因为它能揭示可操作的洞察,从而提升客户体验。在Verint,VOC分析的三种关键形式是:
语音分析:自动从每一次语音互动中发现并分析词汇、短语、类别和主题,生成丰富的行为数据,带来即时的业务成果。
文本分析:分析来自数字渠道的基于文本的互动中的大量非结构化数据,以识别主题和重要趋势,以及从每次基于文本的客户互动中识别客户情感。
数字行为分析:利用客户会话重播和来自鼠标轨迹、触摸手势、点击和表单交互的数字参与数据,优化网站和移动应用程序上的数字客户体验。
识别客户服务趋势需要使用能够分析大量结构化和非结构化数据的工具。
Verint 提供:
- 语音分析:检测语音交互中的重复主题、短语和情感。
- 文本分析:揭示数字渠道中客户行为的模式。
- Genie Bot:使用生成式人工智能在非结构化数据上启用对话式查询,以获得即时洞察。
- 预测分析:预测新兴趋势并根据影响优先安排行动。
这些工具帮助组织及早发现问题,优化流程,并改善客户和代理的体验。












