数字化转型的新意义与新体验

客户世界 | 2023年1月15日 | 客世原创 | 评论已关闭 | 636

王俊海：百度智能云GTM金融行业解决方案总监

呼叫中心要如何实现突破？第一，视野更广一点。不要把眼光只放在呼叫中心的这一个小圈子里，要放得更广阔，包括产品的选型，跟内部业务和外部业务的沟通和集成，都需要做到充分的交融，这样才能让数据活起来，才能创造更多的价值。第二，格局要高一点。我们考虑这些资源利用的时候，不要只盯着呼叫中心如何去建造，比如我们现在所用到的AI元素，实际上都可以被企业其他的部门所利用，包括数据分析的工具，自然语义理解。现在很多企业，尤其是大的金融机构，都在谈企业的决策大脑，其实这些都跟AI相关，建立AI中台的概念，我们是不是应该将所有产品的组件放得更高一点，跟公司的未来发展或主要决策系统结合到一起。第三，眼光放远一点。不要只是看目前市场有什么需求，或者只是满足目前大家的方向，去跟风。要有自己的想法，尤其是对我们这些厂商来说特别重要，要有前瞻性的考虑，有创新的应用。具体是什么呢？其实我也没有明确的答案，我只是说根据经验，我看到或想到了一些场景。第一个，在系统的架构方面，我们中国的呼叫中心发展很快，但在系统的架构方面跟国外还有差距，所以稳定是压倒一切的，当然有些行业对系统稳定性不是特别关注，但这应该是一个常态。所以我们必须紧跟技术潮流。第二个，数据的应用方面，数据是决策的材料，如何更好地利用这些生产材料创造更多价值呢？第三个，资源的管理，呼叫中心有很多资源，比如人力资源、系统渠道资源，如何让它人尽其能，让所有资源发挥最大的价值？第四个，交互呈现，如何让这些成果给大家看到，呈现的方式有很多种，交互也要更新颖。

闫辉：TalkingData产品VP

服务客户的流量投放进阶方式，最早期、传统的流量使用方式是推送和匹配的流量，可以认为是客户中心的随机呼叫授权的客户，获得一些转化。在广告域，媒体给你推荐了一些流量，说是我可以对这些受众做曝光或展示机会，这是最传统的品牌式广告。第二个阶段，我们叫做初级性的流量优化阶段，它的关键词是“找到有效流量”，“找到TA（关心和关注的受众）”，另外在深入一点是“找到场景化TA”。其实在我们的客户服务中心，也是一样，也需要更多的人去考虑叠加大数据服务厂商，帮助挖掘什么是更有效的，更精确的服务客群，然后对这部分客群做前筛，再进行接触或触达，获得更好的转化结果，并且降低投诉率。

更高阶的阶段是从人能理解的方式，变成用机器和AI模型的方式进行，叫做找到消费者，以及找到高转化消费者。执行过程中是通过过去积累的曾有过转化的客群和种子，经由他们创建一些新的技术模型和AI模型，找打和他们相似的人进行触达。

整个过程可以理解为积蓄数据，通过过去执行的触达，积蓄回收正样本和负样本。正样本是触达了转化过的人，负样本是触达后没有响应或明确表示不感兴趣的人。通常我们会对正负样本做几倍的比例，通过调节模型的精度，实现最终的模型输出，用不同的分组段客群，比对不同组的投后结果，拿出建模中最优的分组段。

洪晓玲：达达集团体验服务支持部总监

近几年我们对于员工体验越来越重视了，大家都在摸索我们如何把员工服务得更好。在我看来，管理更多不是在管，而是在理。我们如何去服务员工呢？基本上我们会从四个维度来入手，找到他、认识他、服务他、培育他。

什么叫做找到他，就是我们如何招到合适的人才，如何匹配企业的人才需求。我相信这是呼叫中心产业每天在做的动作。我们自己团队内部有一些不一样的地方，除了HR胜任力模型以外，我们还有员工画像，它是从几个维度来做，第一是基本素养，也就是人品和性格。第二是专业素养，包括相关的经验、抗压性、逻辑能力、反馈能力和数据分析能力。第三是综合素养，包括语言表达能力，学习能力。我们的面试评估表也和传统的面试单不一样，根据员工画像来打分，包括简历筛选、初面、性格测试和复面等流程。

找到他以后我们要做的是认识他，相对来啊说它的难度更大一点，我们都知道面试不一定能看透一个人，我们需要根据试用期的阶段好好认识他，通过联动、评价来真正认识他。我们会通过员工的基本信息档案，关注员工成长，规划提升路径。

走近他，企业文化跟随，我们专门成立了文化团队，专门支持所有的文化行为和动作，从几个方面来做这件事：第一个是核心的愿景价值观，我们通过社会心理学的方法，让他们做出一些承诺，从而督促每个人。第二个是制度文化，主要是指机制与制度的建立。第三个是行为文化，主要是指伙伴计划、服务分享和管理分享。第四个是物质文化，主要是指评选客服之星，举办生日会和节日祝福等。

培育他，我们需要关注员工成长，员工满意度很难提升，所以我们需要做的是保持他入职时的热情。培育包括专业技能的培养，高自驱力的培养，以及团队赋能的正向影响力。

叶静：科大讯飞智能服务事业部智能客服产品线总监

我们现在认为一个智能化运营团队由四个方面组成，第一是业务专家，整个智能化团队必须要有一个业务资深专家，熟知业务背景，业务逻辑，对策略、技巧具有至深的理论和实践经验。第二个是设计专家，要有多年一线客户经验，对业务场景话术逻辑以及语言设计经验丰富，注重客户情感互动以及客户心理研究。第三个是数据分析专家，可以根据业务考核需求，对各维度数据深入分析，为策略制定、话术以及产品效果优化提供重要保障。第四个是效果优化专家，要针对行业特性，提升电话机器人语音合成、语音识别效果，提升产品易用性和客户服务体验。有这样四个专家的智能化团队，才能把我们的智能化服务做深。

以上内容摘录自CC-CMM年度论坛演讲实录。

本文刊载于《客户世界》2022年7月刊。