Traeger Grills提升客户满意度的秘诀：使用Amazon QuickSight

关键要点

Traeger Grills特雷格烤架在客户体验方面的优异表现使其在行业中脱颖而出。借助于Amazon QuickSight，这个团队成功推动了客户满意度的显著提升。Traeger Grills于30多年前在俄勒冈州的Mt Angel创造了首个木火烤架，致力于帮助家庭厨师轻松烹饪出美味的木火风味餐点。此外，公司还通过销售木颗粒、配件、餐点、调味品和T恤等多样商品，进一步增强了其产品。

对于零售品牌而言，卓越的客户服务是促进客户忠诚度和持续收入的重要驱动力。然而，这一功能通常成本高昂且资源密集，管理者必须在效率和满意度目标之间找到平衡。这需要大量的数据以及利用这些数据生成和评估行动计划的能力。

除了营造品牌忠诚度外，客户服务还为产品和市场营销决策提供了宝贵的洞察。成功从大量数据中挖掘洞察力还需要良好的流程和工具支持。

Traeger Grills的客户体验团队负责订单管理、客户服务及技术支持，服务对象包括Home Depot、ACE Hardware以及亚马逊这样的商业合作伙伴。

本文将讨论Traeger Grills的客户体验团队如何借助Amazon QuickSight进行数据洞察，提升客户满意度，并介绍其在业务中的实际应用和成效。

传统BI工具的高成本和价值实现时间

此前，我们仅从外包的呼叫中心获取自我报告的数据。我们希望能够掌控自己的数据和报告，从而推动改进，获得更准确的订单预测。

此外，我们需要帮助500多名呼叫中心代理查看其与关键绩效指标KPI的对比，并了解需要改进的地方。

我们向业务智能BI团队提出这些请求，他们对我们所希望覆盖的使用案例规模感到震惊。在那时，我们使用了另一种企业数据可视化工具。我们的BI团队进行调研后，对500名代理的高额许可费用感到畏惧。他们建议我们制作一些基于Excel的报告，然后每天下载并发送给呼叫中心。

但这样的报告需要几个月的时间来完成，且无法达到我们的目标。

所以，我们决定自行采取行动。我们搭建了Amazon Connect，一个全渠道云联络中心，并在几天内增加了QuickSight。

我们从常见的KPI开始，建立基准，了解业绩情况，包括客户满意度、首次呼叫解决率、平均处理时间以及保修费用报告。随后，我们在此基础上构建了更具可操作性和战略性的洞察，以及日常的异常管理报告。

如何实现：轻松自助的数据洞察

我们知道获得内部IT和BI资源会很困难，因为需要优先满足商业各个领域的需求。所以我们需要一个可以独立搭建的产品，而不依赖其他资源。当我们决定使用Amazon Connect来管理代理工作时，QuickSight显得是显而易见的选择。这两个产品无缝协作且无需担心扩展问题，成本也很低。至关重要的是，由于我们的时间限制需要尽快构建解决方案，这些工具可以在没有内部开发人员的情况下进行部署。

部署过程迅速而顺利。我们整个数据基础设施，包括Amazon Redshift、Amazon DynamoDB和Amazon Simple Storage ServiceAmazon S3，已存在于AWS中，使得创建数据集、分析和仪表板变得轻而易举。我们开始自动化报告并提取支持决策的洞察数据。

例如，我们使用Amazon Forecast为全球仓库合作伙伴生成订单预测帮助他们提前了解何时需要进货，不仅考虑季节性变化，甚至到每周的具体某一天。

以下图表展示了我们的解决方案架构。QuickSight从Amazon Redshift、Amazon S3中的原始JSON数据使用Amazon Athena、DynamoDB、API如Amazon Connect的GetCurrentMetricData及CSV文件提取数据。

数据民主化为我们创造了巨大收益

知识就是力量。借助QuickSight，我们将客户满意度从大约72提升至93，并将首次呼叫解决率从约40提升到75为我们节省了大量的时间和金钱。团队成员拥有所需的洞察，能够深入挖掘机会领域，并且可以度量行动计划的效果。我们在几天内搭建了Amazon Connect和QuickSight，并首次实现了对自有数据和报告的完全掌控。

此外，我们还将数据提供给合作伙伴，例如我们的第三方仓储，以便他们可以规划人员配置，满足1天的服务水平协议。在此之前，我们的仓库并没有预期订单量的洞察，常常面临过度负担。这不仅有助于提升客户体验，而且因为客户不再频繁打电话询问订单状态，从而降低了成本。

下图展示了Amazon Connect实时分析仪表板。该仪表板捕获了我们的实时报告，显示各项技能的能力和正在进行的活跃联系方式的数量，还展示了代理的AUX状态及过去时间段的平均响应速度ASA。

我们还在QuickSight中使用相关的Amazon Q来获取产品信息，并正在测试Amazon Q的生成式人工智能。

未来展望

使用QuickSight使我们在几天内彻底转变了我们的客户体验数据操作，提供了驱动效率提升和顾客满意度改善的工具。

通过这些数据，我们围绕特定目标制定了行动计划，例如提高客户满意度，并确保大多数客户在首次呼叫时获得所需解决方案。我们能够衡量成功，以此为基础加大有效策略的投入，调整未能发挥作用的做法。

将每位服务代理的数据与其分享是关键当他们看到自己的KPI表现时，清楚需改进的方向，便会更有动力去努力。同时，他们的团队负责人也能持有这些信息，便于进行相应的管理。

最终，我们将数据提供给第三方物流合作伙伴，分享订单预测，帮助他们了解何时需要增加更多人手，以应对需求激增。这使他们能够更快地将我们的产品发货给客户，避免了客户因追问订单状态而造成的挫败感，并将加急运费降低了81。

结果如何呢？我们成功减少了人力成本，同时提升了客户满意度和销售。在未来一年，我们将进一步扩大QuickSight在企业中的使用范围。

开始使用QuickSight

QuickSight让各组织能够掌控自己的数据。它是一款强大的数据库查询工具，设置简单直观。QuickSight的直观可视化和基于使用的定价模型使组织能够实现数据访问的民主化，惠及所有能从中受益的员工。

如果您希望获得自助服务的BI工具，以便在组织内创建和共享BI，请访问Amazon QuickSight。

关于作者

Corey L SavoryVenzke是Traeger Pellet Grills及其Apption Labs的MEATER品牌的客户服务和客户体验负责人。Corey在提升客户满意度和服务KPI方面取得了显著的成本降低，同时将其提升到行业最佳水平。Corey来自波士顿地区，始终视自己为新英格兰人和坚定的新英格兰运动迷。现居盐湖城。