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本文目錄一覽:
1、電話外呼、電話銷售、電話推廣如何做?
2、南通電信用大數據支撐客戶維系服務
3、做電銷,求推薦一個靠譜的外呼系統?
電話外呼、電話銷售、電話推廣如何做?
提供電話外呼系統/外呼營銷系統/數據庫營銷系統一、公司簡介深圳市恒達通訊技術有限公司是一家專業從事產品(包括保險產品、基金、銀行個人金融產品、貸款/擔保、企業/家庭/個人電信套餐、品牌化妝品/護膚品/服裝/飾品/保健品、氣象短信預訂等)電話營銷軟硬件一體化解決方案的公司。公司擁有自己的專業研發隊伍,擁有強大的開發功能,形成了多種系列的產品分類和業務模型,最大程度的滿足不同用戶對系統的業務需求。公司自主研發的電話營銷系統是一套經過實踐考驗的成熟穩定的軟件平臺,其以系統穩定、功能全面、操作簡單而得到客戶好評。二、產品簡介恒達通訊自主研發的電話外呼營銷系統具有集中維護、使用方便、實用可靠、安全保密、資源共享、快速反應等特點。主要優勢如下:1、語音清晰,不斷線,不延時,沒有回音,穩定性高、可靠性強。2、性價比在行業內具有絕對優勢。3、對外呼業務電話營銷中心建設有成熟、豐富經驗。4、操作簡單、易維護管理。5、可多達20~480線并發同時外呼。6、產品無用戶數限制,無使用期限限制。7、可同時進行呼入、呼出業務。8、全程通話自動錄音。9、可為客戶做個性化定制開發。10、數據層層精確篩選,可多次重復使用,充分挖掘數據價值。11、可充分保密名單數據,有效防止客戶資源泄露。12、可從通話時長、通話質量、訂單量、數據篩選等項考核團隊。13、有效隔絕外網,所有郵件、公告均由內置系統完成。14、可分析每批次數據優劣、接通率、拒絕率等。15、實時監控團隊工作狀態(通話/空閑、空閑是否超時等)。最專業的電話外呼營銷中心管理軟件!
南通電信用大數據支撐客戶維系服務
南通電信用大數據支撐客戶維系服務_數據分析師考試
近年來,中國電信江蘇南通分公司以提速降費、內容填充為雛形,制定提速和加裝等服務場景南通數據外呼系統推廣的大數據支撐方案,在江蘇省內率先試點大數據支撐寬帶維系,盤活電信豐富南通數據外呼系統推廣的客戶大數據資源,有效提高寬帶客戶的感知。
南通分公司定制的提速模型主要根據客戶上網行為數據,提取后,綜合分析偏好、離網風險等標簽,通過排比組合確定優先級,梳理高離網風險客戶清單。加裝模型主要根據客戶使用寬帶資源屬性、上網行為數據梳理有加裝iTV產品需求的客戶清單,并按優先級高低排序。支撐營銷部門基于清單內容,精確化地提供服務,挽留高離網風險客戶。南通分公司以寬帶現網存量客戶為試點,先規范模型數據,調整參數,明確模型目標數據,以全省大數據平臺為接口,利用數據庫,從海量原始數據中初步篩選出目標數據南通數據外呼系統推廣;再將前期提取的大文件數據利用關系型數據庫二次清洗和篩選比對南通數據外呼系統推廣;最后,根據模型定義的參數值按照優先級高低提取維系服務清單。經過一系列的參數定義、數據分析、數據提取、清洗和二次加工,按照優先級高低,梳理出服務提速目標客戶。
南通分公司借力大數據分析明確南通數據外呼系統推廣了維系方向,定制有針對性的組織提速、加裝等維系服務,提高了電信產品黏性。創新大數據支撐寬帶維系,智能獲取有離網意向的客戶清單,提供和支撐了后向服務評估依據,向前修正和優化模型參數,提高模型預測的準確性和完整性。分公司將與省公司大數據運營中心交流合作,充分挖掘、利用現有大數據平臺數據資源,歸納和總結數據處理流程,為構建寬帶維系自動化大數據支撐系統打下基礎。加強本地前后端聯動,與市場部、企信部、創電中心共同討論優化服務維系方案,將目標客戶按區域歸類劃小,通過提速、加裝等途徑提高黏性。制定和優化模型后向評估體系,提高外呼成功率、維系成功率,并實時調整模型參數,提高模型預測和評估準確性。
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做電銷,求推薦一個靠譜的外呼系統?
電銷外呼系統哪個好?該如何選擇?
沒有最好的,只有最適合自己的。
每家公司的業務不同,所以選擇線路也不同。
每家公司的大小不同,所以選擇系統也不同。
但是,選擇系統的時候,以下三點是必須考察的!
首先,封號概率要低!
大家之所以選擇外呼系統,大部分的原因是因為現在監管太嚴了,如果自己去打封號的概率太高,所以選擇了外呼系統。而市面上的外呼公司魚龍混雜,太多的濫竽充數。我們公司有三種線路,最高端的云呼線路是零封號,中端的回撥和AXB線路,封號的概率也只有5%到10%之間,這是對一個外呼系統最基本的要求。
其次,要有CRM系統!
批量導入客戶數據,并且對數據進行篩選和整理,剔除高投訴的號碼和某些類黑名單。也可以自動撥打,智能引導,對于復雜問題轉入人工坐席。對客戶進行分類管理,標簽化管理等等。
最后,售后服務要完善!
針對剛開始使用系統的客戶,我們由業務員進行一對一指導,包教包會。使用一段時間后,會定期協助客戶檢索話術和查驗封號原因。如果有技術方面的問題,公司技術團隊7*12小時解決問題。
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