浅谈人机耦合进程中的服务运营

客户世界 | 2019年1月18日 | 2019年, 客世原创 | 评论已关闭 | 1928

近年来，呼叫中心企业纷纷联合知名科技企业进行客服AI机器人的研发。尽管智能客服技术在算法及深度学习方面有了突飞猛进的发展，但从使用角度看，目前的客服机器人在很多场景下并不能给客户带来良好的体验。在体验为王的时代，这其实是一种进步的悖论。可是一项技术的成熟必然要经历反复的试用和更迭，从人机耦合进程的角度来思考如何在技术进步的同时保障客户体验，是当前做好客服运营工作的前提。在此我提出自己的三点思考。

一、排班管理的变局

排班管理是呼叫中心业务管理的开端,而智能客服是人工智能在呼叫中心管理中的一项主要应用，该项应用将会逐步解决7*24小时客服的排班难题。现阶段国内很多呼叫中心企业如电信、移动、联通等在晚间21点后仅保留处理紧急事务的客服，其他均是智能客服代替服务。

（一）排班管理的问题

1、班次全覆盖的尴尬案例

笔者曾做过一段时间的基地排班师，当时所在单位第一次上大夜班班次（20:00-08:00），为了大夜班全覆盖，我们动员前线组织进行了为期2周的精心选拔，准备好充足的人力。等到大夜班开始时，我们发现大夜班既没有电话量也不需要那么多人，经过6个月反复实践，我们最终设计出一套大夜班的班次和排班规则。

为什么要举大夜班的例子？两年前的大夜班需要15个人一个班次，随着智能客服的上线，现在大夜班只需要个位数的座席。相信随着智能客服的成熟，越来越多的呼叫中心将会避免人工班次强行全覆盖的尴尬情况。

2、排班管理的常见问题

表1：排班管理常见问题

表1是排班管理中最常见的四类问题，随着智能客服上线，这四类问题基本可以得到科学合理的解决。

问题一：现场人力不足是排班不合理所导致。

现场人力不足确实与排班存在关联，但直接原因仍需要根据现场管理的具体情况来判断。在现场管理中遇到因时段话务进线增幅大而造成话务繁忙的情况，智能客服完全可以达到分流客户的效果。

问题二：排班轮班不合理。

古语有云“不患寡而患不均”，对于排班师来说排班轮班是一件特别头疼的事情，在排班轮班上我们很难做到绝对公平。我在担任基地排班师时设计过一套轮班评分表，而其原理就是将班次赋予分数，正得分代表舒适班次，负得分代表不舒适班次，每月根据班次得分来定员工或者班组次月轮班顺序。智能客服的上线会大幅度减少特早班、中班、分段班、大夜班等特殊班次，同时也会压缩班次时间跨度。基于人工智能的发展趋势，未来的客服岗位班次将会大部分集中在早8点至晚8点的区域，这相对于传统排班轮班已经是一个巨大的变化。

问题三：排班师为什么设计分段班。

对于排班师而言设计什么样的班次完全取决于话务进线的情况，分段班的设计就是为了缓解午餐话务压力和晚餐话务压力。当然，智能客服不断发展将会改变客户来话的峰值，不过现阶段对于智能客服的辅助作用褒贬不一，用得好可以培养客户成为产品的最佳使用者，用得不好则会让客户流失。因此，智能客服的上线短时间内不一定能完全取代分段班，但是毕竟已经成为趋势。

问题四：排班规划与实际班表差异大。

随着人工智能的技术成熟，相信会出现智能排班系统，这样的系统可以解决排班规划与实际班表的差异，未来排班甚至完全有可能通过系统自动生成，而月度班表的变更次数将会下降。这样我们实际执行的班表就是排班规划，所以说人工智能将会很好解决我们担心的这类问题。

（二）服务的衍生效益

在人机耦合进程中，人工智能的发展很容易引发从业者对于服务效益的进一步思考。从服务效益而言，我们可以将呼叫中心的客户服务看做“窗口服务”，有什么事情或者什么问题都可以通过“窗口服务”解决。在人机耦合的过程中，许多基础性且重复性的问题完全可以通过智能客服来完成服务。因此，“窗口服务”将会随着人工智能技术的成熟，在人机耦合的过程中全面升级。因为我们的客服将会处理高难度、高情商的问题，所以“窗口服务”将全面转变成“品牌宣传”。科技会解放生产力，人工智能的辅助会让服务效益插上翅膀。服务的好坏并不是呼叫中心自说自话，而是要靠客户满意度以及市场口碑。如果我们抛开呼叫中心的组织架构等一系列条条框框，那么我们不难发现呼叫中心的客服如同云端上的“窗口”，数以千计的电话服务其实早就成为企业在客户心目中的形象。未来呼叫中心客服素质越高，“品牌宣传”将会越到位，市场份额也不会太差。

（三）AI思维引发思考

人工智能思维是李彦宏在“2017年百度联盟峰会”上首次提出的概念，他提出，AI思维包括五个方面，是基于互联网，重新审视人与物的关系，并对市场、用户、产品、企业战略等进行重构的思考方式。对于呼叫中心而言，AI思维如何赋能呼叫中心已经是不可逆转的趋势，全行业都需要面对市场、用户、产品、企业战略等的重构问题；同时我们每年需要提供几千万次的服务，AI思维的本质是数据的产物，将数据进行大集合，然后进行深度分析，再智能自动地转化成指令，让机器执行。基于呼叫中心得天独厚的数据优势，我们可以分析客户消费习惯，描绘用户群体画像，从而准确定位产品市场，满足客户需求。我们也可以通过AI思维做精确需求定位，让定制服务转变成日常服务。

人工智能离我们不远，其实我们不必有“谈虎色变”的心态。人工智能并不可怕，重要的是什么样的人来运用，或者运用在什么领域。虽然随着人工智能技术的成熟会让许多岗位消失，但是它仍会给我们创造新的职业。比如未来可能人人都有一个AI秘书，让我们的生活更加便利。与其担心未来某天自己会失业，倒不如从今天起像AI智能机器一样认认真真进行深度学习。

本文刊载于《客户世界》2019年1-2月刊；作者云强单位为客户服务运营管理人员。