房地产物业行业呼叫中心客服报修投诉系统整体解决方案

 

房地产物业行业呼叫中心客服报修投诉系统整体解决方案网欣WXCSM客户服务系统

一、   地产行业客户服务概述

通过客户服务打造公司品牌,品牌将成为我们地产公司在行业内容竞争决胜的关键

 

    即使我们是最好的开发商,有最好的建设团队,做几千套房子出来,一定会有个别房子出现瑕疵。面对房屋的瑕疵,开发商需要有很好的服务意识。对开发商来讲,可能一千套房子中只有几套房子有问题,这个概率很小,但对业主来讲,一套房子是他的全部。所以,开发商要勇于承担责任,要认真为客户去处理出现的问题,特别在质保期内,业主肯定会有这样哪样的问题报修、投诉,如果出现了问题,而业主根本就没有地方投诉维修、找不到人投诉维修、公司拖来拖去,一直维修不好,那么你将会失去不只是一个客户,你将失去十个、二十个后者更多的客户,好事不出门,坏事传千里,就是这个道理。

    现在很多地产公司经理都是扮演着多重角色,楼盘交房后,经理就成了救火队员,天天奔波在各项目各业主的投诉中,问题处理中,而且现在的楼市销售不好,业主的要求越来越高,动不动就投诉,更严重的联合投诉、聚集售楼中心、公司闹事,报纸电视曝光,等出现这样严重问题后我们相关领导才开始引起重视,为时已晚,不仅对公司的形象、名誉造成了很恶劣的影响,更重要的是影响了我们公司在业主心中的形象。

    美国管理大师迈克尔•哈默说过“今天的时代是客户经济时代”。越来越多的地产公司认识到需要从之前的“产品型开发商”向现在的“客户型开发商”转变,只有做好客户关系管理,提升客户满意,增进业主对公司品牌的认可,那么地产公司在以后的竞争中才可以脱颖而出,客户服务将铸造我们的品牌,品牌将成为我们公司在行业内容竞争决胜的关键

二、   目前地产行业客户服务存在的常见问题:

1.  信息处理体系不完善,未建立集团层级的客服体系,不能全力支持公司发展决策 ;

2.  服务信息不规范、不完整,造成服务过程脱节,相互扯皮推诿;

3.  投诉、维修处理过程缺乏监控;

4.  报修、投诉的信息不能进行数据信息的统计分析,找不到产生问题的根源,不利于客户服务质量提高,不能对后续开发的项目提供借鉴,避免问题再次发生 ;

  每个项目有多少业主投诉的?

  每个项目有多少业主报修的?

  每个项目有多少问题还没有处理的?

  每个项目处理中的有多少个?

  每个项目处理完成的有多少个?

  每个项目回访情况?

  业主对我们客服的满意度是什么样的?

  哪些部位问题投诉报修的次数最多?

  导致问题的原因是什么?

5.  无统一投诉、业主投诉无门,出了问题打了几个电话都联系不到相关人员,不知道该找谁,造成不信任;

6.  项目不断扩大,异地项目资源管理体系的支持与开发需求;

7.    随着公司异地项目开发进程的不断加速,异地与公司本部的信息沟通及信息资源的处理和管控在集团管理中非常重要,一些国内知名企业采用CSM客服服务及呼叫中心的运营来构建信息处理平台,例如伟业集团、阳光100、天泰集团等;

8.  户服务体系层级管理关系不明确,工作效率低,内部资源损耗大,过程监督及结果检查执行力度难。

9.     对于一些长时间不能解决的问题,问题不能自动上升到领导管理层,得到领导的关注。

 

 

 

http://hnwxsoft.com/aspcms/news/2014-7-3/293.html

 

百度云下载:

http://pan.baidu.com/s/10DpKy

 

金山快盘下载:

http://kc.cc/WgtH

http://www.kuaipan.cn/file/id_10507830763259259.htm

网欣地产软件-穆利堂

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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