全面剖析与深度探讨智能客服体系的搭建和运营
- 引言：
- 数字化转型在各行业的普及
- 呼叫中心行业的数字化转型必要性
- 从技术、业务、运营角度探讨智能客服体系
一、智能客服体系的核心关键词
大家好，现在，各行各业都在谈论数字化转型，呼叫中心行业要不要数字化转型呢？大模型赋能百行千业，那如何赋能呼叫中心这个行业呢？在今年10月份，客户世界赵主席组织行业内专家、学者齐聚西安，共同商讨呼叫中心行业的重定位、再发展，会议最终倡议呼叫中心这个行业也要顺应时代、顺应潮流，从呼叫中心、智能客服转型为数字运营、数字服务！
基于此，我一直想写一点东西，分享一下个人的理解和思考！这段时间，我经过深思熟虑和反复推敲，最终确定了全面剖析、深度探讨、智能客服体系的搭建、运营和人才培养这来作为这次分享内容的核心关键词。
这些词汇不仅凝聚了我的理解、实践经验和思考，而且我希望通过分享这些内容，与行业同仁们共同探讨和交流。
作为一名技术出身的业内人士，我曾涉足软件开发和产品经理角色，而我们公司也是一家智能客服行业的软件研发型企业。过去，我总是从技术视角和产品角度出发，分享我对智能客服产品的见解和创新。然而，这一次，我打算转换思路，从业务视角、运营视角以及客户（甲方）的视角，来探讨我对智能客服体系构建和运营的一些见解和思考。
二、呼叫中心的发展历程与现状
呼叫中心的发展可以追溯到20世纪90年代初期的中国，当时随着经济发展和企业对客户服务重视程度的提高而产生。最初主要是企业自行建设运营，采用传统电话系统和人工服务。
随着技术进步，如今呼叫中心已逐步融入各类新技术。从早期单一的电话接入服务，到现在的多渠道接全媒体接入服务，从早期的呼叫中心中间件系统到现在的在线客服、文本机器人、语音机器人、智能导航、智能质检、坐席助手、智能陪练、智能工单、视频客服等庞大复杂的系统。呼叫中心在这个过程中也曾被叫做联络中心、客户接触中心、再到现在的智能客服系统，每一次名称的变化都蕴含着系统的更新迭代，运营理念的提升变化。
随着AI的到来，智能客服系统与AI紧密联系在了一起，尤其是当下热度最高的大模型，而AI客服也被认为是大模型在ToB应用领域里的最佳落地场景之一。
一时间，呼叫中心行业沸腾了，大家又看到了新的机会，不同赛道的企业都涌入进来，甲方客户也组建了自己的大模型研发队伍。我们从互联网上可以看到各种版本的AI客服机器人，除了本身在智能客服体系赛道的企业外，有基础大模型厂商研发的智能体客服机器人，也有一些应用开发厂商提供的大模型+知识库的问答机器人等等……
但是，到现在为止，大模型在智能客服领域里实际的落地效果怎么样呢？应用场景有哪些？落地成本如何？ROI如何？这些有谁知道呢？
我也是带着这样的问题和答案，在这里谈一谈我的一些实践和思考，也期待更多的朋友给予批评指正、联络交流，我们不能坐井观天，有一点成绩就坐在家里自嗨。今天丰富的互联网自媒体给了我们公开发声表达的机会，能够让我们的声音传播出去，同时也能让我们收到不同声音的回馈，从而我们可以不断的修正自己，更好的成长！所以今年我也尝试做了视频号和抖音的直播和短视频运营，视频号叫做“乔哥AI创业圈”，目的是希望与各行业的人互动，不做盲目自大的坐井之蛙！欢迎大家关注，互动交流！
三、智能客服体系的实际落地与挑战
自2022年12月OpenAI发布ChatGPT以为，我们实际落地了不下10个大模型的应用项目了，有保险公司的、有教育的、有生产制造的、有连锁零售的，有做客服的，有做营销的。部署模式有公有云的，也有私有云的。也许有的公司落地的项目更多，但我也听到一些声音就是大家对大模型在智能客服行业的应用还是持怀疑态度，这也是我做这次分享的主要目的，一方面是希望能对我们的成功案例做一些分享，让大家知道这个行业已经有客户在使用了。另一方面也是希望更多的有成功案例的人能够站出来分享，大家相互学习，共同进步。
我相信有不少公司有了大模型落地的成功案例，但说句实话，大模型项目落地还是很难，项目签约前交流沟通难，大家顾虑很多，担心训练、担心幻觉，担心成本，不知道怎么算并发。项目签约后交付更难，因为每个人对大模型可以达到的结果预期不一样，价值标准不一样，大模型的特性能力理解不一样，尤其是企业内部缺乏AI应用思维的人，缺乏对企业内部流程全面掌控和了解的人来参与大模型的落地实施，不知道大模型怎么用，怎么解决实际工作中的问题，所以我一直强调大模型在企业内部的推行落地是一把手工程，需要企业最高决策人的参与才行。当然了，在智能客服体系里要好一些，对一把手的依赖不会这么高。
这种现象在智能客服时代就有，只是不太明显，因为智能客服时代的机器人更多的场景型的机器人，能做的事情很固定，大家期望值也不高，而现在大家对大模型的理解是无所不能，期望值很高，AI1.0时代可以说是让使用者做的是填空题，AI2.0给使用者的是一张白纸，自由度是高了，能力是变强了，但是对使用者的要求更高了，尤其是会出现企鹅宝宝出现在北极熊面前的这种逻辑性的错误被编排在了一起。
所以，大智能客服体系实施落地的挑战不是技术，而是在应用：
1、智能客服体系实施落地需要大模型应用型人才，复合型管理人才
企业内部要有可以梳理客服、业务转办、数字运营流程的人才，能够根据大模型的特性找出来哪些场景适合大模型，哪些场景不适合大模型，同时可以对不合适大模型的业务流程进行优化改进，变成适合大模型应用场景的复合型管理型人才。这样的人才既要懂大模型，又要懂业务流程，还要有创新思维，还要有愿意推动企业发展变革的魄力和动力，你们说是不是很难？是不是个一把手工程？所以企业大模型方案的实施首先需要做方案咨询，做业务流程的梳理。
2、智能客服体系实施落地需要具有AI应用思维
一些呼叫中心企业，尤其是传统的、运营多年的企业，存在传统观念的束缚。他们习惯了原有的运营模式，对数字化转型的必要性和紧迫性认识不足。例如，一些企业认为传统的电话呼叫模式已经足够满足客户需求，没有意识到客户需求已经随着数字化时代的发展发生了巨大变化，仍然侧重于人工服务，忽视了自动化、智能化技术的应用。
四、某大型车企智能客服的案例剖析
在这里，我举个例子，大家可以从车厂老板、车厂客服中心总监、车厂客服主管、车厂客服人员，车主用户这几个视角，来评价一下这个车企客服中心怎么样？存在哪些问题，如何解决，AI在这个过程中可以发挥哪些作用？
我讲一讲自己的亲身经历，下面是案情过程：
在今年11月份的时候，我们南京公司的商务车打不开车门了，由于有两周时间没有到南京，车一直停在地库，我以为是车钥匙没有电了，就上楼又重新拿了备用钥匙，但是车门仍然打不开。
没有办法，我就在网上查了一下别克通用汽车的客户中心电话，然后打了过去。
电话响几声后接通了，接电话的是一位女性客服，问我需要什么帮助？
我说我的车门打不开了，是什么问题？
这时候客服问我车是什么时间买的？车有没有泡水，有没有碰撞?
我说没有！车一直停在地下车库里，属于自然放置的就出现故障了。
客服让我提供一下汽车的唯一序列编号后8位，虽然很着急，但我也理解客服工作的不容易，我都一一配合提供了。
这时候，客服说给我安排救援，问我在什么位置，一听她就是全国集中的客服，对南京不了解，我需要提供省、市、区等位置信息，我想她要把我分派给南京区域离我较近的救援人员，经过一段等待后，电话直接转给了负责救援的人员。
求援的人员接起了电话，一样问了我前面的问题（虽然我觉得系统在转接电话的时候应该可以把我与前面客服的对话记录带过去的，这样就不用重复问我了，但是我以想，也许救援人员不在公司，在外面，所以没有办法在转电话的时候推送更多的信息，我没有说什么，仍然是耐心的配合了），
最后仍然是问我具体在什么位置，我想他们是要找最近的4S店或者救援人员（说明上面的救援不是救援人员，可能是个救援的外包服务团队），这些我也接受了，又重复了一遍。最后告诉我，让我等电话。
大概过了有10多分钟，救援人员的电话打过来了，一听公司名称应该是4S店的，4S店的人员问我的车什么时间买的？
我说去年的5月份。
问了跑了多少公里？
我说车现在打不开，不知道具体数，但是应该在1万多公里，不到2万公里。
这时候4S店的人员告诉我说，应该是电瓶没有电了，电瓶质保是2年，或者1万公里，不管哪个超了就过质保了。建议我打保险公司的电话免费救援，如果是他们救援需要花钱。
我问要多少钱？
他说上门200元。听完这个回复以后你是什么感受？反正当时我是气炸了。抛开车的质量品质不说，包括过保收费我也接受，这是你们的规定。但是这样简单的两句话回复需要我等这么久，走这么多的流程才能告诉我吗？
我挂了4S店的电话，然后给别克客服中心把电话打过去，这时候换了一个人接听，没有分配到最近一次接我电话的客服，接通以后仍然问我需要什么帮助？我说你看不到我上一个电话反应的问题吗？这个时候客服才去查询(这种不自己判断客户的来电诉求，直接问询客户的服务方式已经成为了一种习惯）
我说我这个车是商务车，是公司接待用的，一旦使用，肯定是有时间要求的。像电瓶过保以及收费策略这样的事情你们客服中心的人回答不了吗？非要经过这么多的环节，等这么长的时间让4S店的工作人员来告诉我？你知道这前后浪费了我20多分钟的时间，如果你们直接告诉我，我的电瓶过保了，建议我找保险公司的人，这个时候他们已经快到了。
但是客服中心的人听不懂，可惜我本着帮助别人成长的思想费了半天口舌，她一直在跟我道歉，道歉的内容是给我造成了不便感到非常抱歉，请我理解他们，然后就没有其他了！不管我采用什么样的语气，什么样的沟通方式，总之她可以永远态度平和的给你道歉。
我气愤的挂断了电话，然后让行政去联系保险公司，我不能在这上面再耗时间了。
通过上面这个案例我们全面剖析，深度探讨一下，上海通用别克客服体系存在问题：
- 也许有人会说，乔总，你应该理解客服，她们工作不容易！还有人会说，乔总，你要求太高了，不就是等待了20多分钟吗？如果是这样，好吧，这条建议我接受了！但是这样的客服体系有问题吗？对于这家公司来讲，你办企业是要靠别人的理解来生存，来发展，来挣钱吗？
- 我们站在客服这个视角分析，但是大家想一想，如果一个客服做成这样，那她一辈子也就只能是个客服了，不要怪命运不公，不要怪客服工作没有前途，不要怪客服工作辛苦，因为她没有脑子。也许有人又会说，做客服怎么了，挺好的啊。但是也许用不了多久，这份客服的职位她也保不住。因为这样的基础工作AI会替代他们，就算AI不替代他们，年轻的客服会替代他们。这个公司如果有这样的一群客服，还能在这里一直工作下去，说明这个公司有一群不作为的高管。如果高管这样，那这个公司离死恐怕不远了，这样的结局不是别人造成的，是自己造成的（大家有兴趣可以查一下12月5日通用汽车的新闻，上海通用汽车已宣布将减记与上汽集团合资公司价值，并关闭部分工厂和产品线，除了关闭工厂，上汽通用也准备取消多款“不赚钱”的产品）。
这个客户的问题是，她没有听懂我是在给他们提建议？而且我在电话里强调，我说你们流程可以优化，这样的判断不是技术问题，这是你们的售后政策，4S店也是根据你们厂家的政策在执行，你们在安排救援之前就可以告知我，甚至可以严谨的告诉我说，初步判断可能是电瓶坏了，但是过保了，问我愿不愿意等4S店人员上门排查，如果是电瓶坏了，会生产费用，如果不是，就会正常质保。
可惜，她仍然在跟我们解释公司流程，仍然在道歉，她只是一个机械的执行者，不懂得聆听客户的心声，不知道向上反馈客户的建议。她只知道他的工作就是安抚客户，让客户接受她的理念，而客户的理念她们却一概不听。
- 我们站在客服中心管理者的视角再来分析一下，或许有人会说，这一个坐席不能代表全部坐席，其他人是好的，会听取客户的建议的，出现这个问题是我的运气不好。
但是也许是因为职业病的原因，我特别在电话里强调我要投诉，而且是通过投诉按键转入人工的。对于一个客服中心运营管理者来讲，确实不能保证所有的坐席认知都很高，不能保证所有的坐席都愿意给上级提建议，不能保证所有的坐席都有一种主人翁精神，那怎么办？
这个时候就要看智能客服系统的价值了，请问这个系统里有没有质检？如果说对于投诉的录音都要做抽检的话，你们说这个公司对待客户服务是个什么态度？难道对于所有用户的投诉录音不应该全部收听吗？如果这些流程都不足以让客服运营中心的管理者发现问题，大家说这个客服中心的管理者合格吗？
咱们接下往下捋，我们说这个管理者也是特殊的，认知不够，这个公司的高层领导还是可以的，只是他们不知道这个事情。
- 站在智能客服中心的运营总监视角我们再来看一下，大家觉得这样一个全球知名汽车品牌，客服系统运营管理还是靠人吗？连智能质检系统都没有吗？不能通过AI自动发现其中的一些关键问题吗？比如：用户心声，服务流程问题反馈、服务态度强烈不满的情绪识别、对产品不满意，对服务不满意，对人不满意，对流程不满意等自动化的质检指标吗？如果说这样的一家公司都没有智能质检系统你们信吗？
咱们再接着往下剖析，如果说没有上智能质检系统，这说明什么？现在有这么好这么智能的系统，这样的公司竞然不上，不上的原因是什么？是没钱？还是不重视用户？还是领导的AI认知不够？不相信AI？相信这时候他们都会否认，会承认上了智能质检系统，我也相信他们是上了的。
- 如果对方上了智能质检系统，那为什么没有检出问题？我记得是第二天还是第三天他们客服中心的人给我回了电话，我想这也是流程上的回访吧。客服人员问我车门打开了没有？把我给气笑了，你有没有想骂人的欲望？我说你们不上门我这车还不开啦？两天了还一直等着你们来给开门？还是你们觉得只有你们能开这个车门？
我说保险公司已经把问题给我解决了，针对这件事你们的处理意见是什么？这个客服又开户道歉解释模型。我说你们给我造成了这么大的影响道个歉就完啦？客服说那你要什么赔偿呢？我无语了，我果断挂断了电话，我不想再跟这样层次的人废话，这简直是在消耗我的生命。
这就是这个案例的完整过程，到这里大家还觉得这是体谅一个客服人员的事情吗？百行千业都需要有客服，客服是企业重要的服务部门，是企业与用户联系的纽带，每家企业都对应着成千上万的员工，数万个家庭，一家企业的存活直接关系着这些员工和家人的生计。这是一种社会责任！
没有过多久， 在12月5日消息，据彭博社报道，通用汽车已宣布将减记与上汽集团合资公司价值，并关闭部分工厂和产品线，除了关闭工厂，上汽通用也准备取消多款“不赚钱”的产品。虽然这两件事并不能直接产生联系，但是，千里之行，始于足下，千里之堤，毁于蚁穴，任何事情都是刚开始从一点点小事情日积月累，最终造成不可挽回的损失！
为什么车企老板都在抱怨汽车行业难做，却有人愿意花5个月的时间去等待小米汽车呢？你们是否体验过小米汽车的客服服务呢？
五、智能客服体系搭建和运营的问题与挑战
通过上面案例的深度剖析，我觉得目前企业智能客服体系的搭建和运营存在着以下问题，这也是当前这个行业存在的痛点难题：
1、企业内部的管理层和员工可能对新技术存在抵触情绪。对于管理层来说，数字化转型意味着要改变原有的管理模式和业务流程，可能面临着内部权力结构的调整；对于员工来说，担心新技术的引入会导致自己的工作岗位受到威胁，或者需要重新学习新的技能，存在一定的心理压力。
2、如前面提到的，数字化、智能化转型需要大量的资金投入，包括硬件设备的更新、软件系统的采购或开发、员工培训等方面。对于许多企业而言，资金有限是一个重要的制约因素，同时对于投入产出又没有一个明确的量化指标，没有人敢承担投入失败后的责任。
3、在资源方面，除了资金，还包括人力资源、技术资源等。一些企业可能缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才，在获取外部技术资源时也面临困难，如与科技企业合作时可能因为自身规模小而缺乏谈判能力。
4、在供应商选型方面，有的企业特别重视技术，把大部分成本都投入在技术方面，忽略了业务部门的投入，技术部门的工资比业务部门人员的工资高数倍，从而导致业务部门没有话语权，全部听技术部门的，而技术部门对技术的执着导致了在选厂商的时候只选择那些看起来高大上的平台型公司，最终发现这些公司一样重技术而轻应用，最终购买了平台，变成了摆设，业务人员仍然采用原有的流程和习惯在工作。
5、甲方与乙方沟通太少，除了招标时、项目上线前集中沟通以外，项目上线后基本上高层领导之间就很少沟通了，再有的沟通就是甲方与乙方的客服人员在沟通了，这样导致产品选型没有错，但是在运营过程中对产品的灵活运用执行的不好，双方又缺乏沟通渠道，导致花重金买了产品，用的其实是最基本的功能，有些连产品价值的十分之一都没有发挥出来。
我记得我们曾有一个大客户，中间是通过一个集成商签约的，我自从有了产品重在应用这个想法后，今年做了大量的与甲方客户沟通的事情，由于这个客户比较大，我提出来亲自做一次客户拜访，了解一下客户对系统使用情况，看看我们能做什么样的改进。但是竞然被集成商给拒绝了，可能是担心我与客户直接接洽吧。没有过多长时间，集成商就通过销售找到了我，说希望我能给客户做一次咨询问诊，帮助他们解决一下机器人未知问题多，人工优化工作量大，优化不及时导致转人工率高的问题。而我在实际了解了客户的问题之后，发现客户同时上了坐席助手系统，因为坐席助手的话术推荐原理与机器人问答原理是不一样的，机器人问答一定是要精准的，是根据完整语句的语义回复，而助手的话术推荐是要尽可能及时的给坐席推荐，不然就起不到辅助坐席的作用了，所以这里面就会存在有些语义不完整，推荐不准确的情况，而对于推荐的话术用不用是坐席来做判断。当时没有考虑这个因素，我们两个产品的的训练优化是放在一起的，从而导致大量的无效问题而干扰机训师训练，这属于产品需要优化的点，如果靠人工那就是事倍功半，工作量很大，通过AI算法来处理，又瞬间把服务器的资源占满，大家不敢点机器学习的聚类分析功能。回到公司后，我安排研发做了一个很简单的根据产品类型做未知问题分类，同时对于一些无效问题做了忽略设置功能，一下子对于需要训练的数据降了好几个量级，这也是大家常说的机器学习要使用高质量的数据集，不能把一大堆的无效数据交给机器学习。简单的一个产品改进，大大减轻了机训师的训练优化工作，也保证了机器人的问答准确性。这就是双方沟通的价值，我是产品经理出身，对于这样的问题，我可以迅速判断应该通过优化产品来解决，而且我认为这是我们产品的优化改进，不收取客户的开发费用，也许没有这样的沟通，客户仍然通过加班的方式解决，或者坐席没有时间就不做，那机器人的回答效果肯定就不会好。这样的话最终的结果就是对方认为产品不好用，我们认为对方不会用，最终会是一个双输的结局。
六、呼叫中心行业数字化转型的必要性及理由
（一）适应市场需求变化
- 客户需求的演变
- 在数字化、智能化时代，客户的需求发生了显著变化。客户不再满足于简单的问题解答，他们期望得到个性化、即时性的服务。例如，客户希望在咨询产品时，客服能够根据他们的历史购买记录、浏览偏好等提供定制化的推荐。根据相关数据统计，到2027年，全球呼叫中心市场规模预计将达到4966亿美元，市场的增长与数字化转型、人工智能和机器学习等先进技术的推广和应用密切相关，这也反映出市场对呼叫中心数字化服务的需求在不断增长。
- 客户对服务渠道的多样性也有更高的要求。他们希望能够通过自己熟悉和方便的渠道与呼叫中心进行交互，如社交媒体、APP等。如果呼叫中心不能提供多渠道的服务，就可能会失去部分客户。
- 竞争压力的驱使
- 市场竞争日益激烈，各个企业都在寻求提升自身竞争力的方法。数字化转型能够使呼叫中心在众多竞争对手中脱颖而出，为客户提供更优质便捷的服务。例如，通过数字化技术实现精细化运营，利用大数据分析对客户进行精准画像，提供更有针对性的服务，能够提高客户满意度和忠诚度，从而在竞争中占据优势。
- 竞争对手如果已经进行了数字化转型，采用了更先进的服务模式，如自动化客服、智能语音交互等，那么未转型的呼叫中心就会在效率、服务质量等方面落后，面临客户流失的风险。
（二）提升运营效率和降低成本
- 提高运营效率
- 数字化转型中的自动化运营能够提高呼叫中心的工作效率。例如，通过语音识别和人工智能技术，实现自动语音应答、智能路由等功能。智能语音应答可以快速处理一些常见问题，减少人工座席的工作量；智能路由能够根据客户需求将呼叫快速转接给最合适的座席，缩短客户等待时间。
- 利用大数据分析技术，可以对呼叫中心的运营数据进行深入挖掘分析，找出客户服务过程产品问题、服务问题、流程问题等。例如，通过系统分析出以前需要靠人反馈，靠人提建议来优化流程的问题，而这些问题AI一定会比人做的更好，因为AI不存在人性弱点，不担心说错，不担心会被领导批，不担心提问题会被别人说是出风头。
- 降低运营成本
- AI作为一种新质生产力，是可以代替人工做一些标准化、重复性的工作，同时过去由于没有AI，没有大模型，很多在精细化运营过程中应该做而没有做的工作，现在也可以让大模型去做的，所以AI新质生产力并不是狭义的人工替代，而是在不增加人的前提下，可以做更多的事情，为客户提供更好的服务。
- AI作为一种新质生产力，成为坐席的助手，提高坐席的生产效率和生产成果。
七、AI时代智能客服体系的搭建和运营
（一）优化智能客服系统架构
- 采用先进技术系统
- 呼叫中心需要采用云计算、大数据、人工智能等先进技术和系统，以实现自动化、智能化和高效化。云计算提供了灵活的资源配置和成本效益高的解决方案。大数据技术可以对海量的客户数据进行存储、管理和分析，例如通过大数据框架构建数据中台，存储客户的历史通话记录、购买行为等数据。
- 人工智能技术中的语音识别技术，如语音识别引擎，可以准确地将客户的语音转换为文字，为后续的自然语言处理提供基础；自然语言处理技术则能够理解客户的问题意图，可以对客户的咨询进行语义分析，从而提供准确的回答。
- 人工智能技术中的自然语言处理技术、大模型技术可以更好的理解用户意图，听懂客户语言表达，以前客服中心的人员基本是中、高职业院校人员，因为客服中心招不到本科及以上学历的人员，但是AI客服的综合素质和某些方面的能力是远远超越本科生、硕士生的，也就是借助AI，客服中心相当于可以招到以前想都不敢想的人才了，关键是你会不会使用。
- 整合系统功能模块
- 整合呼叫中心的各个功能模块，做智能客服系统的重构，以算力、AI算法加数据为系统底座，重新构建上层应用模块。例如，当老客户致电时，IVR识别克户号码后，通过与CRM系统交互获取客户的购买历史等信息，AI可以主动预测到客户的诉求，直接询问客户的关切而不是再习惯性的说有什么可以帮您？
（二）利用大数据分析
- 数据收集与整合
- 呼叫中心要收集多方面的数据，包括客户数据（如基本信息、购买历史、偏好等）、呼叫数据（如呼叫时间、时长、呼叫来源等）、交互数据（如与客服的聊天记录、问题解决情况等）。这些数据来源广泛，需要进行整合。例如，将线上渠道（如网站、APP）的客户注册信息和线下渠道（如实体店）的购买记录进行整合，形成一个完整的客户画像。
- 数据整合需要解决数据格式不统一、数据重复等问题。可以采用数据清洗技术，去除无用数据，对数据进行标准化处理。例如，将不同格式的日期数据统一为一种格式，对相似的客户地址信息进行合并和规范。
- 数据分析与应用
- 通过数据分析挖掘客户需求和行为模式。例如，通过聚类分析将客户分为不同的群体，针对不同群体制定不同的营销策略。对于高价值客户群体，可以提供专属的服务和优惠；对于潜在客户群体，可以进行有针对性的产品推荐。
- 利用数据分析优化服务流程。例如，分析客户投诉的热点问题，找出服务流程中的薄弱环节，进行改进。如果发现客户经常投诉订单处理时间过长，就可以对订单处理流程进行优化，提高处理效率。
（三）引入人工智能技术
- 智能语音识别与自然语言处理
- 智能语音识别技术使呼叫中心能够自动将客户的语音转换为文字，提高信息处理的速度和准确性。例如，在客服接听电话时，语音识别技术可以实时将客户的语音转化为文字显示在客服的操作界面上，方便客服查看和记录。自然语言处理技术则能够理解客户话语的含义，对客户的问题进行分类和分析。例如，当客户咨询“我想换一个大一点的手机套餐”时，自然语言处理技术可以识别出这是一个套餐变更的请求，并进一步分析出客户对套餐的需求是容量更大。
- 可以利用预训练的语言模型即大模型，对自然语言处理进行优化。通过在大量的文本数据上进行预训练，这些模型能够更好地理解各种自然语言表达，提高对客户问题理解的准确性。
- 机器人客服与智能辅助
- 引入机器人客服来处理一些常见问题。机器人客服可以24/7全天候工作，快速响应客户的咨询。例如，对于一些关于产品基本信息（如功能、价格等）的查询，机器人客服可以立即给出答案，提高服务的及时性。同时，智能辅助功能可以为人工客服提供支持。当人工客服处理复杂问题时，智能辅助系统可以根据客户的问题提供相关的知识建议、解决方案等，提高人工客服的工作效率和服务质量。
（四）实现多渠道服务
- 拓展服务渠道
- 除了传统的电话渠道，邮件、短信、APP等渠道以外，还要积极拓展社交媒体如微信、企微、钉钉、飞书、抖音、视频号、小红书、京东、天猫等渠道，为用户提供统一接入、统一管理、统一监控服务，为客户提供一站式的服务，包括产品查询、下单、客服咨询等功能。
- 不同渠道有不同的特点，要根据渠道特点制定相应的服务策略。例如，在社交媒体上，要注重与客户的互动和口碑传播，及时回复客户的评论和私信；在短信服务中，要注意短信内容的简洁明了，避免给客户造成骚扰。
- 渠道整合与协同
- 实现不同渠道之间的整合和协同工作。例如，当客户在APP上发起咨询但未得到满意答复时，可以无缝转接至电话客服继续服务；或者当客户在社交媒体上反馈问题后，客服可以通过与企业内部系统（如工单系统）的协同，及时跟进和解决问题，并将处理结果反馈给客户。通过渠道整合，为客户提供一致的服务体验，无论客户从哪个渠道接入，都能得到相同水平的服务。
八、智能客服体系搭建和运营离不开对人的要求
（一）技术能力方面
- 基本的数字化工具操作能力
- 呼叫中心的员工需要掌握基本的数字化工具操作能力，如熟练使用计算机办公软件，能够快速准确地录入客户信息、查询相关数据等。例如，在处理客户订单查询时，员工要能够熟练使用订单管理系统软件，快速查找订单状态并准确告知客户。
- 对于新引入的数字化技术设备，如智能话务设备、语音识别系统等，员工也要能够熟练操作。他们需要了解这些设备的功能、操作界面和基本的故障排除方法。例如，当智能话务设备出现声音异常时，员工要能够初步判断是设备设置问题还是网络问题，并进行简单的调整。
- 对AIGC相关产品的学习和应用能力，比如ChatGPT、文心一言、Kimi等工具的应用和了解。
- 数据分析与解读能力
- 员工要具备一定的数据分析能力，能够对呼叫中心的运营数据进行简单的分析。例如，分析自己的通话时长、接听率等数据，找出自己工作中的优势和不足。同时，要能够解读数据分析结果，根据数据提供的信息调整自己的工作方式。例如，如果数据分析显示某个时间段客户咨询量较大，员工可以提前做好准备，提高工作效率。
- 对于涉及到客户数据的分析，员工要能够在保护客户隐私的前提下，利用数据为客户提供更好的服务。例如，通过分析客户的历史购买数据，为客户推荐相关的产品或服务，但要确保在合法合规的范围内使用这些数据。
- 对AI服务能力和结果的分析，不仅能够看懂人的数据、业务的数据，还要能看懂机器人的数据，把机器人像人一样去评估它的能力和价值。
（二）服务意识和沟通能力方面
- 以客户为中心的服务意识
- 在数字化转型背景下，员工要始终保持以客户为中心的服务意识。无论面对何种渠道的客户咨询，都要积极主动地为客户解决问题。例如，在处理客户投诉时，要站在客户的角度思考问题，及时安抚客户情绪，尽力为客户提供满意的解决方案。
- 员工要理解数字化服务的特点，注重服务的即时性和个性化。在多渠道服务环境下，要能够快速响应客户需求，并且根据客户的个性化需求提供定制化的服务。例如，当客户通过社交媒体咨询时，要及时回复，并且根据客户的历史交互记录提供个性化的建议。
- 客户中心不仅仅是服务客户，做公司服务政策的传话筒，更应该是服务公司，要能从服务客户的过程中采集有价值信息反馈给公司，优化公司的产品和流程，从而提升公司的核心竞争力。
- 跨渠道沟通能力
- 由于呼叫中心提供多渠道服务，员工需要具备跨渠道沟通能力。他们要能够在不同的渠道之间进行无缝切换，保持服务的连贯性。例如，当客户从邮件咨询转为电话咨询时，员工要能够快速衔接之前的沟通内容，继续为客户提供服务。
- 不同渠道的沟通方式和规范有所不同，员工要熟悉这些差异。例如，在社交媒体上沟通要注意语言风格的亲切、简洁和符合社交礼仪；而在正式的邮件沟通中，要注重格式规范、用词准确。
（三）学习能力和创新能力方面
- 持续学习新技术的能力
- 数字化技术不断更新，员工需要具备持续学习新技术的能力。例如，随着人工智能技术在呼叫中心的应用不断深入，员工要学习如何与机器人客服协同工作，如何利用新的智能辅助工具提高服务质量。他们要关注行业的新技术动态，积极参加企业组织的培训课程，或者通过自学掌握新的知识和技能。
- 员工还要有应用新技术的思维，要能够将所学的新技术应用到实际工作中，敢于尝试，勇于创新。
九、结束语：
在这个日新月异的时代，技术的飞速发展和客户行为模式的深刻变化，正引领着我们走向一个全新的智能客服时代。我们必须摒弃传统思维，以创新的视角构建智能客服系统，用前瞻性的思维搭建智能客服体系，同时，我们也需要以全新的人才理念来招聘和培训客服中心的坐席人员。
这是一个充满挑战的时代，也是一个充满机遇的时代。在传统行业格局固化的背景下，我们面临着前所未有的竞争压力。然而，正是这种压力，激发了我们变革的动力。如果我们能够顺应时代潮流，拥抱变革，勇于探索未知领域，那么我们就能够在激烈的市场竞争中开辟出一片属于自己的蓝海，迎来无限的发展希望。
《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2024年玄武辑（总第236期），作者乔素林 是华云天下（南京）科技有限公司创始人&CEO；联络编辑：edit@ccmw·net
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客户世界
这家伙很懒，什么都没写！
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