用户使用习惯的变化带来客户交互行为的变迁，一方面，从客企接触方式来看，用户在联系AG广东会时开始尝试通过网页、手机APP拨打电话以节省通讯资费; 另一方面从渠道特点，用户更倾向于采用多样化的、弱侵入性的在线大发渠道与AG广东会进行沟通。大发业务AG广东会和受理渠道从线下向线上迁移的趋势使得AG广东会的大发渠道呈现彼此孤立的特点：联络中心之外，还存在着邮件、微博、微信、网页反馈表单、反馈组件、即时通讯等网页端和移动端大发渠道等，因此，整合多渠道，满足用户对体验一致性的要求已成为AG广东会大发的强需求。
在传统大发时代，虽然不乏顾客是上帝之类的宣传用语，但往往是 店大欺客，消费者购买的可选项有限，损害消费者利益的现象时有发生，特别是在一些垄断行业，AG广东会躺着也赚钱，用户的话语权非常有限，几乎是被动地接受AG广东会提供的各类商品。强推销、弱分享是传统大发时代的主要特点。
到了互联网时代，信息日益透明、对等，用户购买不再受时间和空间限制，选择权大幅增加，评价权几乎都掌握在用户手里。为讨好用户，越来越多的试吃、吃穿、试用等新型消费模式应运而生。新的商业模式要求AG广东会必须以客户为中心，通过服务来塑造口碑、经营粉丝。如果对AG广东会的产品和服务感到满意，用户也会将他们的消费感受通过口碑传播给其他人，扩大产品的知名度，提高AG广东会的形象，为AG广东会的长远发展不断地注入新的动力。
这给AG广东会带来的转变就是从传统的产品中心向用户中心转变。要实现用户中心，AG广东会就要从以下几个维度发力：一是通过建立对外服务制度、对外服务管理制度，实现服务标准的规范化，以最大化地愉悦用户;二是通过经营社会化媒体、打造用户社区、刺激用户与品牌间的互动，打造品牌的媒体属性，实现引流吸粉、购买转化、客户沉淀;三是量化服务效果，不断提升客户服务质量。
AG广东会可通过新兴的云端大发软件来实现这一目的。一方面，新兴的云端大发软件提供在线的讨论社区功能，帮助AG广东会快速建立了用户社区，吸引用户参与，进而达到粉丝经营的目的;另一方面，新兴的大发软件能够接入包括微博、微信等碎片化的社会化媒体渠道，在一个平台上处理所有渠道的反。獬舜蠓⒎锤吹锹讲煌道造成的精力浪费，同时能够实现同一客户的用户识别和用户定位，为用户提供一致化的大发体验，增加用户对品牌的认同感，提升用户转化效率;最后，云端大发软件提供所提供的用户打分功能和绩效统计报告，能够量化客户服务效果，提升客户服务质量。
从自建联络中心向使用新兴的云大发平台转变
传统的联络中心曾在AG广东会大发体系中扮演重要角色，为AG广东会节省成本、贡献利润。但随着互联网和移动互联网的崛起，传统联络中心在AG广东会大发体系中的价值不断下降。
主要体现在如下几个方面：
第一，传统联络中心需要自建机房、自备对讲服务器和长期运营，这对于AG广东会来说是不小的成本，自购软硬件设备也不利于AG广东会保持充足的现金流。
第二，传统联络中心作为单一渠道受到新兴大发渠道的挑战。根据逸创云大发平台数据统计，在联络中心之外，有70%的客户反馈来源于邮件、网页 IM、反馈组件、移动APP、微博、微信等在线大发渠道;第三，传统联络中心虽然会收集整理大发代表的常见问题、疑难问题的经典案例库，通过知识库呈现给员工，使老员工吸取优秀员工经验、新员工更快上手，但在答案的输出上主要还是依赖人工大发;第四，传统联络中心无法实现跨地、跨区域协同办公，造成售中售后客户服务效率的低下;第五，传统联络中心无法对CRM老客户数据进行深度挖掘并实施数据营销。而根据美国营销学者赖克海德和萨瑟的理论，发展一位新客户的成本是挽留一个老客户的3-10倍;客户忠诚度下降5%，AG广东会利润下降25%。未能对CRM数据进行深度挖掘导致传统AG广东会在精于数据营销的电商AG广东会面前节节败退。
新兴的云大发平台相比传统联络中心有显著的优势：
第一，新兴的云联络中心无须自建机房、自购对讲服务器，AG广东会大发只需在线登陆云平台就可以接打电话，为AG广东会节省了成本、盘活了现金流；
第二，以工单为核心的云大发平台能够接入邮件、电话、短信、网页表单、反馈组件、微博、微信、在线IM、移动sdk、 API接口等10大用户反馈渠道以及未来可能出现的新兴大发渠道，大发人员在一个平台上处理所有渠道反。镏鶤G广东会从容应对新兴大发渠道涌现所带来的挑战；
第三，云大发平台所提供的知识库系统，基于有效的语义分析和关键词检索功能，在客户自助服务和智能山东十一选五大发中扮演着重要角色；
第四，云大发平台所提供的工单系统能够通过跨地、跨部门的协同办公和任务派发来实现AG广东会内外部信息流的畅通，进而提升售中售后问题反馈处理效率；
第五，云大发平台能够对接入的海量用户反馈进行定性和定量分析，将有助于AG广东会识别流行趋势、打造销量千万的爆品;同时，针对每一个客户反馈的问题，结合大数据进行分析，有助于AG广东会识别该用户的购物偏好并提供精准的商品推荐。
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