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      AI自動審核系統(tǒng)可減少企業(yè)負面回應(yīng)提升服務(wù)質(zhì)量

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      情緒化的人類員工應(yīng)該讓AI先處理負面公眾反饋,一項研究發(fā)現(xiàn)這樣做效果更好。

      憤怒的企業(yè)回應(yīng)客戶投訴往往成為網(wǎng)絡(luò)娛樂和憤怒的熱門話題,但對于發(fā)布這些回應(yīng)的員工來說也很尷尬。讓AI處理客戶評價可能是更好的方式。

      研究人員發(fā)現(xiàn),使用他們所稱的自動評價監(jiān)控系統(tǒng)(ARMS)的公司,其員工公開回應(yīng)負面評價的可能性大大降低,同時根據(jù)客戶反饋做出實際業(yè)務(wù)改變的可能性也大大提高。

      ARMS軟件功能相當基礎(chǔ):它監(jiān)控客戶發(fā)布反饋的平臺(如Google評價和Tripadvisor),讓AI消化這些信息,并為員工創(chuàng)建行動項目。這些行動項目可能包括檢查客戶不滿意的事項、解決員工問題等。

      在這項特定研究中,研究人員分析了使用中國評價平臺大眾點評的餐廳樣本,以評估ARMS的影響。

      根據(jù)研究團隊的發(fā)現(xiàn),一旦企業(yè)采用ARMS軟件并承諾根據(jù)反饋采取行動,其大眾點評平臺的平均周評分在1-5分制上提升了0.358星。對于評分較差的餐廳效果更明顯,研究人員表示,在他們之前表現(xiàn)不佳的領(lǐng)域,采用ARMS后的改善尤其顯著。

      最有趣的是,ARMS軟件還直接制約了官方賬戶的不當社交媒體行為,在前端行動(即社交媒體評論)之前作為后端(即公司內(nèi)部)的第一道關(guān)卡。

      研究團隊表示:"我們發(fā)現(xiàn),在平臺上公開可見的管理回應(yīng),即前端行動,在采用ARMS后有所減少,這表明結(jié)構(gòu)化的后端工作流程可以部分替代前端回應(yīng)。"

      換句話說,冷靜的頭腦占了上風,但這使得社交媒體內(nèi)容的娛樂性大大降低。

      需要注意的一點是:那些超級戲劇性的企業(yè),那些網(wǎng)絡(luò)爆發(fā)事件已成為傳說的企業(yè),無論是否使用ARMS都不太可能改變。

      研究人員解釋說:"在員工表現(xiàn)出更多防御性態(tài)度的餐廳中,ARMS產(chǎn)生的改善效果明顯較小,這突出表明技術(shù)采用的有效性取決于互補的組織實踐。"

      所以不用擔心會錯過網(wǎng)絡(luò)上最糟糕的企業(yè)主及其對批評的回應(yīng):沒有AI系統(tǒng)能說服他們停止在網(wǎng)上表現(xiàn)得小心眼。

      雖然這項研究特別針對餐飲行業(yè),但研究團隊表示,他們認為ARMS軟件在其他行業(yè)也會產(chǎn)生類似影響:它只是一個數(shù)據(jù)管理工具。

      研究團隊說:"ARMS的作用突出表明,數(shù)字時代的核心挑戰(zhàn)不是缺乏消費者信息,而是將公開可用信息轉(zhuǎn)化為可操作信息的能力。ARMS的價值不在于創(chuàng)造新信息,而在于將現(xiàn)有公共信息轉(zhuǎn)化為及時、結(jié)構(gòu)化和與決策相關(guān)的管理者輸入。"

      就像任何數(shù)據(jù)管理工具一樣,關(guān)鍵在于如何使用它。

      Q&A

      Q1:什么是自動評價監(jiān)控系統(tǒng)ARMS?

      A:ARMS是自動評價監(jiān)控系統(tǒng)的簡稱,它監(jiān)控客戶發(fā)布反饋的平臺(如Google評價和Tripadvisor),讓AI分析這些信息,并為企業(yè)員工創(chuàng)建具體的行動項目,幫助企業(yè)更好地處理客戶反饋。

      Q2:ARMS系統(tǒng)能為企業(yè)帶來什么好處?

      A:研究顯示,采用ARMS系統(tǒng)的企業(yè)平均評分提升了0.358星,員工公開回應(yīng)負面評價的情況大大減少,同時企業(yè)根據(jù)客戶反饋做出實際業(yè)務(wù)改變的可能性大大提高,特別是對評分較差的企業(yè)效果更明顯。

      Q3:ARMS系統(tǒng)是否適用于所有類型的企業(yè)?

      A:雖然研究主要針對餐飲行業(yè),但研究團隊認為ARMS軟件在其他行業(yè)也會產(chǎn)生類似效果,因為它本質(zhì)上是一個數(shù)據(jù)管理工具。不過,對于員工態(tài)度過于防御性的企業(yè),效果會明顯較差。

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