智能服务之惑:数智化时代服务转型探索

    |     2021年11月18日   |   2021年, 客世原创, 期刊   |     评论已关闭   |    296

前几天,央视连续对智能客服问题进行了报道,反映了当前智能客服在企业应用中存在的各种问题,按央视主持人朱广权的点评就是:一问就懵,顾客已疯,智能客服不智能,答非所问都是坑。

很多企业会采用智能客服系统,来应对消费者的咨询、投诉等。然而,一些复杂的、个性化的问题,难以通过智能服务得到解决。现在为什么大家说体验不好,就是因为做智能客服系统的人不是做业务的,不懂业务的逻辑,它对使用者要求特别高,所以还需要在智能客服系统研发技术方面做一些新的探索和改进。

目前市场上有很多关于智能客服系统的厂商,例如头部的阿里小蜜、百度UNIT,京东JIMI等,还有深耕智能客服垂直领域的竹间、追一、小i等,各个公司之间都有自己的优缺点。竹间专注于情感交互及情绪识别,追一专注深度学习语义理解层面,小i由于起步较早有比较丰富的金融行业知识库。而早期智能客服偏向专家系统,通过信息检索方式帮助前端客户解决简单问答问题,即问答系统。逐渐演变为关键词+正则表达式的方式,以及从深度学习角度出发的语义理解和语义泛化。智能客服作为企业的服务前台,是接触客户的第一道门槛,因此友好的服务是至关重要的。早期企业的服务主要通过传统客服系统,可能在产品架构层面考虑的不够完善,后面产品在迭代过程中出现产品重构,另外还存在渠道分散、缺乏营销概念、服务管理难的特点。

一、传统客服系统的缺点

渠道接入层相互分散,一方面使得渠道之间无法形成数据互通互用,很难进行精准营销,另一方面企业起初搭建客服中心,可能在客服服务协同方面考虑的不够完善,导致座席需要登录多个系统完成服务,给客服人员造成一定的学习成本和服务压力。

客服中心被定为成本中心,早期客服中心的建立,企业是为了更好的服务客户,客服的考核指标也是单一服务维度,但随着企业数智化转型的热潮,之前的定位已不能满足企业发展和盈利的需要。因此服务转营销是企业追逐的目标,它将带来客服中心由成本中心向利润中心的定位转变,给企业创造价值。

服务管理难,正是由于系统分散,数据分散导致管理难度加大,需要人工收集各个分散的数据,进行人工抽检方式进行监督与管理,导致管理成本加大。

智能服务产品的出现,其实是在传统客服系统搭建了一个人工智能处理模块,包括语音识别、语音合成、自然语言处理等人工智能的技术,然后应用到客服系统的整个工作流程中,下面是客服系统的架构

二、全渠道触点智能服务

目前主流的全渠道的智能服务平台如图1所示。

图1 全渠道智能服务平台

1、数智化服务,被动转化为主动营销

用户从app、web、微信等渠道进入服务页面,在接受服务之前,用户画像和初步的服务内容预测已经被带入到服务界面。所谓的用户画像,是用户的抽象化的表达,它是一种建立在获取真实数据之上的目标用户模型。企业通过对用户的调研和行为分析了解用户,并根据他们的属性、行为和动作的差异将他们区分为不同的类型。下面通过一个实例图解可以帮助了解智能客服的服务模式(图2)。

图2  360度用户画像打造

2、多种营销方式并行,提高营销转化率

金融科技产品的特殊性和多样性加大了营销难度,每一个产品都不是独立存在的,而是可以通过排列和组合形成各种各样的衍生品,不仅要考虑用户画像,还要考虑金融系产品与营销渠道、用户画像等多维度的匹配关系,比如在银行营销场景下,使用外呼机器或人工外呼做的营销场景就是账单分期和灵活分期,一方面降低线下获客和营销的成本,另一方面在一定程度上提高了营销转化率。

3、智能服务管理

企业为了提高服务质量和服务规范,搭建智能对话分析平台,主要用用于检测座席人员是否按照规定完成相应的服务,除了座席通话过程中产生的录音数据,另一方面方面智能客服服务用户产生的对话数据也可以进行服务分析,在对话分析平台建立业务模型和通用模型,帮助质检组长和客服中心管理人员管理企业的服务规范。

分析对话异常数据将会流转至质检组长,先由分析模型对这一通对话打分,质检组长审核,通常打分会根据模型搭建的维度,对异常服务数据进行分析,质检分值高的将会沉淀服务案例知识库,供企业再学习与分享,提高企业的服务质量,从而形成服务闭环(图3)。

图3 服务模式下的闭环

4、数据分析

利用数据分析为企业服务赋能,可以深度挖掘其商业价值,数据分析获取的结果是为企业运营决策提供支撑依据,因此数据分析模块也是整个智能服务平台极其重要的一部分。

三、进一步思考

客服中心由成本中心向利润中心的转变,也使得各大企业更加注重用户体验,经济的发展也让市场呈现从产品经济、服务经济到体验经济的转变。体验经济的到来,让企业更注重用户的情绪成本,毕竟产品同质化严重的时代,最不缺的是产品。

当下要做的就是利用大数据、人工智能、云计算等技术,深度挖掘用户的个性化需求,寻求用户真正的痛点,根据用户的行为特征和内容特征,为用户提供个性化服务,数智化服务,让服务与产品成交更近一点,让客户与企业更近一点,体验引领企业的发展趋势,数据驱动反哺用户体验。

 

作者:宁雪莉;就职于浙江泰隆商业银行;

本文刊载于《客户世界》2021年10月刊。

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