筑梦踏实，返璞归真 ——客服从哪里来到哪里去

客户世界 | 2020年8月4日 | 客世原创 | 评论已关闭 | 2050

一、客服是什么？

图1：体验路程图

什么是客服？

我们发现在客户的整个体验旅程中，大部分的过程可以不经历客服环节而完美的结束，但是任何一个环节遇到瑕疵、断点、设计认知和用户认知之间出现差距的时候，都需要找到一个帮手来进行解决，这个时候就会找到客服。因此，客服是当正向的客户体验旅程中的任何一个环节遇到疑虑、瑕疵、阻塞等不完美时，所衍生出来能够帮助体验旅程顺畅进行下去的问题解决（图1）。在社会飞速发展的过程中，很多事物不是从落地的时候就趋于完美的，因此它需要有人帮它走到正向的体验旅程当中，而这就是客服的价值所在。

谈到这里就不得不引出另一个问题：是不是所有的不满都会进入客服？

并不是所有不顺畅和不满意的人都会来找我们，很大一部分客户会选择直接走开，使用另一家。此外，他可能会去找到整个环节中的其他合作伙伴，可能是商家、销售人员、管理者，也可能是市场管理员，当然也有一些不找任何人直接曝光的客户。因此，客服其实是不完美设计当中的非随机抽样点，触达客户服务的门槛不同，会造成服务量的不同。虽然表面上客户服务所接触到的人群只是所有找到我们寻求帮助的客户群，但这些服务量背后所有遇到同样问题的人群，才是实际的服务量。

图2：客户体验旅程图

我们拿外卖配送业务客户体验旅程的示意图（图2）来看，图中的曲线是在各环节上用户、商家、骑手的服务比例。我们会发现在不同的环节上，由于设计误差和执行误差的大小不同，可能会造成客户前来需求服务支持的比例不同。服务量的衡量非常有助于我们了解一个产品究竟在哪个环节上匹配了用户的需求，在哪个环节上离用户的诉求有重大的差异。同时，我们会衡量在每一个环节下面接受过服务的人的满意或者不满意程度，知道比例和痛度的大小，从而可以知道在整个体验旅程上客服能够为企业贡献出来的价值有多少。

二、客服的设计路径和设计思考

图3：五GAP图

结合服务设计的GAP图（图3）来看，之所以称为服务设计，是因为所有的产品和服务其实都是从认知中来，到客户中去。从企业的设计认知到客户的体验，我们要经历设计、执行、传递，直到用户的期望满足。在整个过程当中有五个GAP，这五个GAP的满足其实是服务设计的关键，也是客服设计的关键。如果把它看成宏观的整体产品设计，那么客服这个行业来源于这五个GAP永恒的存在。所以，永远需要去倾听客户的声音，理解客服所接收到的问题，从而知道自己的设计误差、执行误差、传递误差，以及设计和客户体验之间的误差到底有多大。

因此，客服虽然不是整体的体验旅程，但是在整个体验旅程当中无处不在。

图4：服务旅程图

在整个服务设计过程当中（图4），客服其实也不是只有人工客服这一条线路。它是从服务入口开始的，你要寻找渠道、进入到渠道。让用户能够在需要你的时候瞬间找到你，本身是服务者设计的关键，然后才是能不能够智能解决。不用问用户开不开心、满不满意、高不高兴，而是要看他的脚是离开你并且回归到了正常渠道，还是点击了转人工或者放弃你。如图4，就是客户服务旅程的设计样例，在这个旅程图中，服务设计者要追求整体的服务费力度最低，其中既包括了每个环节的服务费力度，也包括了整体的服务费力度最低。

三、客服设计追求的是解决

图5：客服的解决

在用户的心目中，遇事不要慌，万事找客服，客服什么都能够解决。但事实上通过这么多年的服务经验，我很客观的评价客服和医生差不多。鲁特多医生有个著名的三段论（图5）：“偶尔能够治愈，时常能够缓解，总是能够抚慰“。这句话套到服务行业里其实也是一样。少部分的问题是能够真正解决的。真实的解决对于用户来说是如果到店无房，你能有房，今天送餐超时，你能准时送餐，这才叫绝对意义上的解决。但是由于这种场景本身占比不高，加上复杂的环境变化，我们并不能100%做到解决。但是由于我们有流程、规范和套路解法，我们时常可以让事情变得比原来更好一点。比如餐可以更快一点，或者在等餐的时候你的心情能够更好一点。总是有抚慰，我的专业和我的存在使得你只要进来，不管你拿走的答案是什么，你会发现这是一次有温度的交互，这就是我心目当中客服能够解决问题的思路。

带着这个解决的目的，我们来看一下当下对智能解决率和用户对智能的不满意度的认知有什么差异？机器人和人工解决问题的方法到底有什么不同？

我们不难发现，机器人和人工解决问题的方法的不同在于机器就是预判与厘清提供方案，不一定能够解决问题。而人工客服真正的价值在于需求追原因，方案求共识，流转有交代的这个环。当我们把人工设计跟机器人一样，收集需求、提供方案，他获得的就是直男型的评价。如果整个流程和辅导让员工用探索性的方式不断在收集事实、判断理论和可行方案中间做探索，我们的员工就可以给用户提供有温度的解决方案。如果这个探索本身还能够有一个有价值的联络信息焦点，也就是说不见得都通过回拨电话来解决，整个服务的温度就会得到最好的体现。

图6：方案共识环

例如，在机器这里我认为的一个让我骄傲的一个解决方案，就是用户进来，我可以预判到他是已下的订单出现问题，他想要退款我问他原因，一键退款成功，是不是就是挺解决问题的？这个场景的不满意度竟然达到了10%以上，我就想你凭啥不满意，你要退款我给你退了。后来，我们新招聘了一拨员工，让他们经过方案共识环（图6）及系统培训之后上岗，我发现了较大的不同。

举个例子，一个哺乳期的妈妈下了一单外卖，但是没有骑手接单，于是找到了客服。她的诉求表达出来是我要退款，但是通过我们的客服挖掘原因之后，会发现她是因为不能吃凉的，所以这位客服主动跟商家协商能不能持续加热做好保温，得到商家认可之后他再持续跟进这张订单，直到骑手配送完毕。我们如果用一个线性的流程，他的解决方案其实是退款，因为到现在为止还没有骑手接单。但是当他用探索式有温度的流程的时候，才有可能探索到真正的诉求，并且寻求到这个中间最稳妥的解决方案，从而能够给用户传递到有温度的解决方案，这个其实就是所谓的解决。

我们一直致力于打造一支有解决能力，有温度的客服团队，在任何环节客户遇到阻碍时，都能为他们排忧解难。以上的解决问题的流程差异，带来了体验上的巨大差异。那么，我们会发现，真正的解决力的区别，不是“智能”、“人工”，而是我们的设计思路。如果我们在设计机器人的时候，也能致力于“需求追原因”，那么我们就会逐渐的训练出体谅型的智能门户。相反，如果我们在人工解决流程中，只强调“线性判断和解决”，那么我们会收获机械执行的人工服务。
以上的探索，与大家共勉。

注：本文根据作者在“客户世界2020:200论坛”演讲整理。