但是，请考虑大多数客户服务组织所面临的挑战。代理商的换手率平均为30-45％ ; 相比，在平均15.1％横跨所有产业，它在客户服务明确保留是一个严重的问题。更为严峻的是，美国报告的最新失业率是3.8％，这使熟练的客户服务代理商可以轻松地更换公司，甚至完全更换领域。

客户服务代理人沮丧的常见原因是他们必须使用的工作条件和工具。他们被迫一遍又一遍地回答相同的客户查询。平常的工作（例如，案例分类和案例路由）很快变得乏味。“转椅”综合症（在各种系统和窗户之间跳转以协助客户）使代理商感到沮丧，并影响了他们的生产率。认真留住客户服务人才的公司必须采取行动。

提供自助服务

对于客户服务代理商而言，整天回答相同的简单问题很快就会变得很烦人。熟练的代理商会发现这种缺乏挑战的动机。解决方案是为客户提供另一条常见查询途径：自助服务。客户实际上更喜欢它，并且它的日益流行已经采取了多种形式。

最常见的选择之一是知识库。它为常见问题提供了可搜索的解决方案存储库。拥有成熟知识管理文化的公司会为客户提供对文章的评论和投票，以帮助策划过程。知识库对代理商也很有帮助，代理商可以在为现场客户提供帮助时搜索解决方案。

可以从客户服务网站解决许多常见的客户问题，例如地址更改，账单查询，保修注册和运输状态。诸如此类的常见任务是自动化的理想选择。客户填写表格或回答问题，然后工作流将其请求与完成该服务所需的客户服务之外的人员和流程联系起来。

应用机器学习

不幸的是，自助服务无法解决所有问题。结果，客户可能需要在线打开案例。必须对这些案例进行优先排序，分类和分配。许多联络中心都依靠座席来执行此任务，并且此人工数据处理可能会经历不同程度的准确性，具体取决于座席的知识和参与程度。

这种高强度的活动可能很快会使座席感到无聊，并且不适当地使用他们的技能。得益于机器学习，它可以成为过去。仅需几个月的历史数据，监督的机器学习就可以识别先前工作中的排序模式。随着时间的流逝，机器学习的准确性可能会达到或超过人类。同时，比以往更快地解决和解决了客户问题。

简化代理工作区

当座席必须在多个断开连接的系统之间切换以执行任务时，座席的工作比必要的工作更加困难且耗时。优秀的代理商知道，当客户互动能够有效解决问题时，它们之间的交流会变得更加顺畅，而在系统之间进行导航则带来了挑战。因此，重要的是从连接所需的系统代理开始，以便他们可以从单个案例管理系统工作，而无需在他们为客户提供帮助时切换到其他系统。

连接完成后，下一步就是简化界面。观察代理与案例管理系统交互时的工作方式，并确定用于改善环境的选项。客户详细信息和其他常用案例信息是否居于首位？可以将不需要的详细信息移至其他屏幕或选项卡吗？如何最大程度地减少点击，数据输入，滚动和屏幕更改？

许多现代的客户服务管理系统还提供了可帮助代理商快速找到解决方案的技术。通过监视代理与客户合作时的输入，机器学习可从类似的封闭案例，知识库，自动化解决方案以及在线社区中发布的答案等来源提供可能的解决方案。对于新手或有经验的代理人而言，这种帮助都可以为客户加快答案的速度。

对待代理人权利

客户服务代理每天都会承受许多压力。客户可能会生气。产品和服务在不断变化。工作可能看起来很乏味且重复。系统似乎比它们更不利于他们。将所有内容加起来，保留代理商是一个问题也就不足为奇了。

采纳理查德·布兰森爵士的建议，扭转这一趋势。减轻代理人负担简单问题的负担，消除他们对案件进行分类的需要，并为他们提供现代化，高效的工作环境。奖励将是提高保留率，客户将享受更快，更投入的服务