欧元/电话
10.0
0.7 0.2 0.2 1.0 0.9 0.9 2.1 3.4 1.6
威普估计
注：(1) 根据同一市场其他运营商的电话数量/通话时长和每分钟成本估算得出 (2)包括呼出费用; (3)根据典型的呼叫/应答比例估计 来源：移动运营商数据，威普分析
10
2 每用户电话数：结论
最近一整年可获得数据 每用户电话数
• 该对比显示高投入并不等 于高满意度
15
7 客户满意度1 与每用户电话数
百分比（标准化） 与每用户每年电话数;可获得的最近一整年数据
欧洲
拉美
0.85
欧洲运营
0.8
拉美运营
0.8
商1
商1
0.75
拉美运营
0.75
0.7
商2
0.7
0.65
0.65
0.6
0.6
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5
亚洲
总体
95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60%
2.5
0.9
威普估计
0.1¹ 0.1
0.5² 0.6 0.2 0.3 0.3 0.4
注：(1) 根据同一市场其他运营商的每分钟成本估算; (2) 包括呼出成本 来源：移动运营商数据，威普分析
CODE-13
平均数
• 当地劳动力成本是主要的驱动因素 - 劳动力成本最多占到呼叫中心总成本的85% - 总体来说，欧洲运营商的每分钟成本最高，其次是 拉美和中东，远东地区运营商最低（个例除外）
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• 选择了25家运营商，收到了其 中20家提供的数据，这证明了 运营商对于对标分析的浓厚兴 趣
• 为了可比性，部分数据进行了 标准化处理（例如，客户满意 度分值被转化被百分比），或 者是依据进一步的访谈和威普 经验估计而得
• ~50%的回复不具有可比性/适 应性 ，这表明就连基本的客户 关怀关键绩效指标也没有被定 义或者被统一衡量
• 当地习俗/文化不是重要因素 - 同一市场/区域内也存在很大的差异 - 例如，某一市场内的两家运营商在每用户电话数上 存在2.5倍的差异
• 研究显示出优化有效性和效率的空间显著： - 产品/服务的复杂性 - 特殊优惠的强度 - 自助服务渠道建设
11
3 单次电话成本及驱动因素
最近一整年可获得数据 单次电话成本
注：(1)根据预付费客户/合约客户比例估计; (2)不包括通话后工作（威普估计）; (3) 基本的个人客户群体 来源：移动运营商数据，威普分析
14
6 客户满意度1 与每用户成本
百分比 (标准化) 与欧元/每用户每年，最近一整年可获得数据
欧洲
拉美
0.85 0.8
欧洲运营
0.8
商1 0.75
拉美运营 商1
拉美运营 商2³
0.75 0.7
0.7
0.65
0.65
0.6
0.6
0
2
4
6
8
10
0
1
2
3
4
5
6
亚洲
总体
95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 60%
0
亚洲运营 商1
亚洲运营 商2
亚洲运营 商4
中国电信²
1
2
亚洲运营 商5
3
4
95% 亚洲运营 亚洲运营
90%
商1
商5
85% 80%
亚洲运营 商2 亚洲运营 商4
• 在我们的帮助下，我们的客户在非常短的时间和不同的市场环境中，取得客户满意度 和成本效益的提升，占据所在市场的领先地位，这都得益于:
- 客户服务的策略和模型需要得到战略、运营、组织和信息技术等方面的支持，我们对 于这几方面都有着深入的了解 - 端到端的方法，从客户关系管理策略到信息技术再到流程实施
CODE-6
成果
• 在全球范围内，结果是可比的，尽 管样本小于预期 - 清楚定义的关键绩效指标对所有 运营商都是有效的 - 例如，将劳动力成本的影响与其 他指标分离开来。
• 结论从较高角度指出了以下两方面 的“优胜领域”和“可提升机会” : - 服务成本，和其驱动因素 - 客户满意度
• 对标研究涉及了3大主要地区10家 运营商
6
CODE-7
本次研究所包括的移动运营商: 主要市场中的10家运营商，不同的规模和客户服务预算
可获得的最近一整年数据
覆盖区域
客户基数
客户数（百万）
客户服务总成本1
欧元（百万）
•欧洲 (2)
•亚洲 (5)
•拉美 (3)
最小
(1) 只包括人工服务；部分数据是威普在必要时根据运营商提供的数据估算得出 来源：移动运营商数据，威普分析
• 研究指出了改进效率的关键领域： - 自有劳动力成本与外包成本（为高人力成本地区建 立海外服务中心） - 自建还是外包还是结合海外服务中心
13
5 平均通话时长点评
最近一整年可获得数据 平均通话时长
单次电话分钟数
3.6 3.8 3.8²3.83 4.0 4.1¹ 2.9
1.6 1.9 1.9
CODE-14
• 但是，同一地区内的运营商之间也存在显著差别 - 欧洲：2.8倍 - 拉美：2.0倍 - 亚洲：总体为 8.0倍，如果将更为同质的地区分开研 究的话为~3.5 倍
• 规模效应影响显著 - 成本最高的三家运营商（来自两个地区）客户数均 低于2000万 - 在所有地区内，大型运营商的每分钟通话成本低于 同地区的小型运营商
客户满意度
CODE-5
• 2010年均数，或者截至2010/1/1和
2010/12/31 • 均分到预付费和签约两种类型，已
消除两种用户混合对分析的影响
/
每用户电话 数
x
单次通话成
本
x
呼入电话总 数
原始数据
计算所得
• 过去一整年呼入电话总 数（如2010年） - 对特例进行标注(例如 ，后台专家座席，技 术支持,等)
1.9 1.9
1.6
(1) 根据同一市场其他运营商的每分钟成本估算 (2) 包括呼出费用(3) 根据预付费用户/合约用户比例估算 (4) 不包括通话后工作(威普估计); (5) 基本个人客户群体 来源：移动运营商数据，威普分析
12
4 每分钟通话成本点评
最近一整年可获得数据 每分钟通话成本
欧元/每分钟
欧元/电话
10.0
CODE-12
每分钟通话成本
欧元/分钟
平均数
2.5
威普估0计.1 0.1 0.2 0.3 0.6 0.3 0.4 0.5 0.9
3.4
威普估计
0.2¹ 0.2
1.6 0.7 0.9 0.9 1.0
2.1²
x 平均通话时长
分钟/电话
3.8 3.6
3.85 4.1³3.84 4.0 2.9
• 在此过程中，我们观察到该领域对跨运营商对标有着强烈的兴趣，这是一项极具价值 的工作，但是由于在设计和执行客户关怀活动中，存在大量变化因子，因此这项工作非 常复杂
3
CODE-4
实施方法: 用简单的方法带来具有价值的对标
实施方法 • 运用简单的方法，保证在有限的精力内，让全球运营
商都参与比较
- 需要的数据集有限并可以从标准的管理信息系统上 获得
最高
预算最低
注意：顺序不一致
预算最高
7
目录
•简介及实施方法 •对标结果 •对中国电信的启示
CODE-8
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对标研究概述
客户满意度 6
1 每用户成本
7 2
CODE-3
简介: 为何进行客户服务全球对标？
• 在过去两年里，威普已经帮助20多家固网、移动运营商进行了客户服务能力的提升 所涉及到的方面有：
- 传统渠道向自助/电子服务渠道转变 - 客户满意度提升 - 客户分群，服务水平/关键绩效指标（KPI）制定 - 自制或购买策略选择，供应商选择 - 效果提升
每用户每年电话数
4.9 5.0
3.1 2.0 2.0 2.1 2.31 2.5 1.6 0.4
(1)根据典型的呼叫/应答比例估计 来源：移动运营商数据，威普分析
CODE-11
平均数
• 样本内每用户每年电话数差异很大，虽然总体而言， 预付费和后付费用户比例相差不大 - 几乎所有受访运营商的预付费用户占比均达到70% 以上
• 上一整年总成本（如2010年），划分为: - 内部员工成本 - 外包成本 - 自助服务渠道成本/投资 (互动是语音互答IVR，网上 渠道等)
客户基数
客户服务成 本
x 每用户成本
• 客户问卷结果 - “短期”，例如曾在24或96小时内拨打 过服务热线的顾客
- 过去12个月的结果，最大程度削减“ 高峰”影响