智能服务的奇点

panjl | 2018年2月26日 | 2018年 | 评论已关闭 | 2011

“这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。”英国作家狄更斯在《双城记》里说过的这句话同样适用于当下。

从传统的呼叫中心开始，客户服务中心已然成为企业天然的信息收集器，并在企业和客户之间扮演着沟通桥梁的作用。客户服务中心发展至今，不仅是解决客户在产品售前、售中、售后过程中遇到的问题，更重要的是帮助企业建立持续安全的客户关系，并探知客户需求反哺产品迭代与运营升级。因此，与体验相关的指标如：满意度、解决率、服务质量等一直是客户中心的关键指标。

时间将成为服务行业的新战场

随着消费者的认知升级以及第四次工业革命的到来，客户服务行业正处在一个剧烈变革的时代，对于客户服务行业来说这是最好的时代，同时也是最坏的时代。那么在这个阶段客户服务行业面临着最大的挑战是什么呢？想要探索这个问题，同为服务行业的电影行业或许可以给我们带来一些启发。图1是2016年电影行业大盘数据，在2011年到2016年间，中国电影行业票房数据都是在以两位数的增幅增长，但是在2015年到2016年之间电影票房的增幅只有3.29%，短短一年间，票房增幅下降了45%。与此同时豆瓣电影等影评类应用的用户数据却大幅增加，有人提出是因为中国消费不景气导致，但探究其深层原因是在于电影观众在时间观念上的改变。看一部电影所有花费的时间包括电影时长、来往电影院路上花费的时间、等待电影院开场的时间、在电影院用餐花费的时间，平均总花费时长在4-5个小时。所以客户在看电影前往往会选择豆瓣类的点评应用去评估一部电影是否值得一看。这个现象的本质在于，每一个人一天只有24小时，客户每天需要花费大把的时间在工作、睡觉、吃饭、生活、其他琐碎的事情上。每个客户每天只有24小时，他已经越来越没有更多的时间能够直接去到电影院试错了，那么客户还能有更多的时间留给服务吗？答案当然是否定的！对于客户服务而言，服务的基础是在于客户需要帮助的基础下，在这个前提下，客户需要客服能用更快的速度在更短的时间内解决客户的问题。由此可以得出：客户愿意花费在服务上面的时间是越来越少的，而留给客服的服务总时间也将越来越少，时间将会成为这阶段客户服务行业的新战场。

图1 2016年电影票房统计

好的服务如影随形

根据上述结论，不难推导出在互联网的环境下，服务一共有两个方向：一是黏住用户时间的社交化服务方向。凯文凯利在《必然》一书中曾经说过：“在未来的30年里面，任何无法实现亲密互动的事物都将被当做‘坏’掉的东西”。强调了社交的重要性，但是这种服务往往只适用于游戏类和营销类的方向。比如游戏公司往往会建立多个游戏社群，在游戏社群中客服扮演着游戏用户的角色，引导游戏玩家在社群中讨论游戏攻略，以及各类游戏周边的产品。游戏玩家和游戏玩家间非常容易产生共鸣，假如有一个游戏玩家买了新的点卡，付费体验了新的游戏模式，此时客服在社群中对此稍加引导，将会有很多玩家去购买点卡或者周边产品。这就是社交化的服务方式，黏住用户的时间，让用户花费更多的时间在企业的产品上，从而给公司创造更大的价值。

但是主流的服务方式还是节约用户的时间，如何节约用户的时间？笔者引入了服务的金字塔模型（如图2）将服务分为三个层次。如何理解服务金字塔模型？金字塔的最底层是服务的核心——解决用户的问题，当客户有问题找到客服，那么客户一定是需要帮助或者是有问题的，对于客户而言解决他的问题才是他首要关心的。中间部分是重视客户在服务过程中的体验，在解决了客户问题的基础上，更多地从客户的角度优化服务的流程，改进服务的系统，提高客户在服务过程中的体验，让客户在解决问题的同时能够享受的更加优质的服务。最上层是“轻交互”，核心是客服可以在最短的交互次数中解决客户的问题。现今各大互联网电商有一个关于轻交互的典型应用场景，可称为“智能预判”，系统根据客户之前的历史数据（这里指浏览轨迹、订单状态、服务单状态等），在客户进入客服系统的时候，智能客服提前预测客户的问题并且给到客户相应的解决方案，缩短客户需要手动打字输入并反复确认需解决问题所花费的时间。

智能服务的奇点

图2 服务金字塔模型

综上所述对于客户来说什么是好的服务？好的服务是基于服务金字塔模型的前提下，尽可能缩短用户在服务过程中花费的时间，在用户不需要的服务的时候，服务不会黏住客户，当客户需要服务的时候，服务的入口第一时间出现在客户的面前。好的服务对客户要如影随行。

智能质检

于传统的客户服务行业而言，想要实现以上的智能服务模式是个无法打开的死结，但是在人工智能4.0时代背景下，这些问题都可以迎刃而解。在文章开头我们提到了对于体验维度的关键指标，其中“服务质量”这一需二次加工的指标不仅能衡量服务结果的好坏，而且对运营管理也具有重要意义。对于传统的质量管理方式来说，效率低、成本高、录音抽检比例低、质检结果统计难、质检公平难以保障等问题一直是质控人员所面临的最大问题。在一般企业中，质控人员一般是以1-10%的比例在数据池中随机抽取服务case质检，对指控人员来说更多的情况是有问题的case抽不到，抽到的case大都没有问题。而对于一线客服来说，即使在服务过程中辱骂了客户但是只要客户不主动去投诉，一线客服只会有很小的几率被质控人员抽查到，这些当下被略过的服务问题，很可能成为今后的口碑隐患。客户的问题不但没有得到解决，而且对客户来说体验非常差劲。但在AI的帮助下质控服务迎来了新的奇点，客服在服务客户的过程中，AI会在系统背后监督整个服务过程，如果客户发怒或者情绪发生了变化，AI系统会主动质控到这一情况，并把这个服务case列为疑似有问题的case。而质控人员的工作则是每天将AI系统推送的疑似服务有问题的case抽取出来，根据质控标准进行二次复盘，复盘出有问题的case将交给专家型人工客服跟进处理。这种模式下，质控人员的抽检范围从全局中的少量case变为全局中所有疑似有问题的case，无论是质控人员处理效率还是客户的问题的处理进度都将得到极大地提高。

智能服务的奇点

图3 智能质检

智能质检只是智能服务的其中一种形式，在人工智能的浪潮下，智能服务将会迎来新的奇点，智能服务将会变成以金字塔服务模式为核心，如影随形的交互方式指导下智能客服机器人、智能质检、智能助手、智能摘要、智能舆情等延伸到智能客服中心的方方面面的服务产品链。而智能服务产品链将会成为客户服务中心在降低服务成本和提高客户体验上的护城河。

本文刊载于《客户世界》2018年1-2月合刊；作者吴东恒为启运智创（成都）科技有限公司coo，前京东智能服务体系创始人，智能运营团队总负责人。