聯想之星 - 315被投訴？AI幫商家把日常功夫做到位

Mar 19 Sat 2022 19:01
聯想之星 - 315被投訴？AI幫商家把日常功夫做到位 | 星特寫

TMT

每年「315」前後，商家的神經變得異常敏感，面對可能出現的投訴如履薄冰。其實，提升客戶滿意度不應只在「315」臨時抱佛腳，日常功夫做到位，客戶滿意度自然也會不斷提高。而隨着技術的不斷發展，藉助更高效的AI提升客戶滿意度，也成為不少企業的首選，智能客服行業的市場規模正在迎來突破。

智能客服市場規模迎來突破

在人工智能技術不斷發展與客服行業轉型升級等背景下，中國智能客服興起並迎來了快速增長，未來智能客服有望成為行業實現新增長的突破點。

iiMedia Research(艾媒諮詢)數據顯示，2020年中國人工智能客服核心產業規模達到1500億元，預計2030年將達到1萬億元，平均年增長率為33.3%。智能客服作為企業人工智能應用的重要分支，保守估計占比20%。艾媒諮詢分析師認為，2021年中國智能客服行業整體市場規模預計將超過400億元，在技術不斷升級迭代下未來還將迎來新的規模突破。

目前，人工智能已經被廣泛運用到企業生產製造(57.3%)、物流供應(37.1%)、銷售拓展(33.7%)等多個業務環節。其中，在客戶服務領域應用了人工智能的企業比例達到20.2%。截至2021年9月，中國智能客服相關企業數量已經超過900家。智能客服的全天候服務、低成本優勢是其被企業廣泛採用的關鍵因素。

iiMedia Research(艾媒諮詢)數據顯示，智能客服用戶比例高達98.1%。手機業務辦理是用戶智能客服使用的最常見場景(62.4%)。其次則是在電商平台購物(42.3%)、辦理銀行業務(40.0%)與違章等交通業務(36.4%)。智能客服已經嵌入人們日常生活，用戶人口基數大，如何留住客戶、保持黏度是智能客服企業競爭力的關鍵。

痛點方面，回答千篇一律是用戶智能客服使用過程中遇到的最大痛點(59.1%)。其次，重複循環操作(50.6%)、答非所問(47.3%)、聽不懂需求(31.2%)、回答滯後(17.9%)也成為困擾用戶的幾大問題。因此，智能客服可以通過擴充自動回復內容存儲庫，針對客戶常見需求設計更為多樣化的回答範本，提供更有針對性的反饋，以改善用戶體驗。

總體來說，未來中國智能客服行業發展前景看好，多方位打造智能系統，智能客服將與人工客服相輔相成，智能化、個性化將成為核心競爭力所在。

客戶滿意度提升，面臨這些痛點

智能客服是為了克服傳統客服中心存在的痛點而出現的。這類客服中心的痛點主要集中在從業者團隊運營與管理、按量數據處理兩個方面。

從業者團隊方面，根據不完全統計，傳統客服的從業者對相關工作的不滿意程度高達 51%，不滿意原因集中於工作強度大（夜班、輪崗、加班等）、工作內容枯燥、重複性機械勞作（重複性問題多、耗費精力時間長）、心理壓力負面情緒積累（投訴、刁難等）等。企業團隊運營也備受煎熬，坐席離職率高、成本受限、質檢業績不合格、表單填寫粗略等都是顯而易見的問題。

另一方面，因為數據相關技術的不成熟，客戶交互數據價值挖掘問題也是傳統客服需解決的核心問題。根據調研結果，目前大多數傳統呼叫中心無法統計一天內用戶到底問了多少問題、問題占比多少、哪些任務存在失調。

正是由於這些痛點，導致企業提升客戶滿意度存在諸多障礙：

1、無法建立影響企業提升滿意度關鍵面的標準定位流程

在企業與客戶的日常互動中，面對客戶給出的「差評」，管理者往往會陷入「不明白問題出在哪」或「推測是某某問題導致」等不確定情形，多數企業並不能建立影響企業提升滿意度關鍵面的標準定位流程。

2、只是基於管理者自身的經驗對影響滿意度的因素做出判斷

傳統管理模式中，企業更傾向於憑藉自身積累的一貫經驗對影響客戶滿意的因素做出判斷，但這些經驗中，由於受到個人主觀因素與客觀數據資源等外在條件的限制，往往可能包含「噪音」，從而對決策產生誤導。

3、無法對客戶服務的實際執行過程實現最大化監控，完成對影響因素的進一步判斷

對團隊管理者而言，一線人員的客戶服務過程就像一個巨大的黑洞，他們無法通過一些企業現有的方式實現對客戶服務的實際執行情況實現最大程度的監控，即便管理者憑藉自身「經驗」將影響因素定位到某一部分的服務環節，也無法完成由關鍵面推進至關鍵點的進一步推斷。

4、一線人員的客戶服務能力參差不齊，導致服務結果差異較大

受制於客戶服務人員整體業務水平和專業素養等原因，許多一線業務人員的客戶服務能力參差不齊，導致最終服務評價結果差異懸殊，這也是使滿意度難以平穩提升的重要原因之一。

而這些正是智能客服的機遇。

智能客服在服務與營銷兩大傳統場景的優化主要集中於人機協同、機器人問答、人力服務以及數據與服務運營監管四大方向。

近年來，以神經網絡、深度學習為基礎的新一代自然語言處理技術推動了AI交互的突破式發展，以對話式AI技術為核心的新一代智能客服逐步走向成熟。在各種技術的加持下，如今的智能客服技術有着語義識別更準確、問法更靈活、對話更連貫、知識更全面以及學習更主動幾個先進特點。

語憶四步技巧助你逆襲315

「宜未雨而綢繆，毋臨渴而掘井。」某種意義上而言，企業應對輿情危機這件事，事後控制不如事中控制，事中控制不如事前控制。

語憶Usight平台通過前置企業在用戶服務中出現的輿情風險，為品牌築立第一道輿情「防火牆」，增強品牌輿情危機的防禦體系。

STEP1：提煉品牌輿情高危場景，自定義315專項方案

首先，企業可根據自身實際情況，通過Usight平台高度自定義設置，完成企業專屬質檢規則配置方案。

除了常規品牌輿情可能包含的質檢規則的重點設置以外，企業還可提煉社交媒體平台中出現的與品牌相關的高熱度輿情高危場景，將其納入專項質檢規則配置方案中，提升品牌輿情風險應對效率。

STEP2：預警用戶不滿點，精準捕捉客服違規動作

當既定配置方案開始實施之後，平台流程監控也將同步開啟。通過對客戶不滿點及客服違規動作的異常監控，語憶Usight為企業即將產生的輿情危機爭取「黃金挽救時間」，有效控制輿情風險隱患。

當平台檢測到用戶出現不滿點後，將以告警消息的形式自動實時推送至企業外部工具群（如釘釘、企業微信等）。企業管理層接收到平台示警信息時，可通過平台的【對話回溯】模塊，搜索前期設置的規則關鍵詞，快速了解該告警的具體情況。

捕捉客服不符合既定標準流程的執行動作，如過度承諾等將造成潛在輿情風險的違規操作，助力企業加強輿情管控。

STEP3：生成輿情數據分析報告，完善企業服務管理體系

完成整個執行過程的監控後，Usight平台將自動生成品牌的輿情數據分析報告。語憶CSM服務專家將通過對輿情報告的深入分析及解讀，對企業的服務流程管理體系提供優化建議。

STEP4：搭建輿情專項能力模型，開啟客服模擬培訓

根據語憶多年沉澱的案例庫，發現一線客服人員服務能力的增強將顯著提升用戶對品牌的好感度。

搭建輿情專項客服能力模型，將輿情相關質檢規則與能力模型相關聯，是Usight助力品牌降低輿情風險的又一亮點舉措。另一方面，我們將通過收集培訓案例，對企業客服人員進行相關仿真培訓。雙管齊下，多維度提升品牌服務形象。

三月，語憶獨家的質培分析人才孵化體系的正式開啟，並於近日進行了315專題培訓。通過對以上步驟的實操講解，品牌可輕鬆完成Usight平台的提前布局，沉着應對315大考。目前，語憶已助力超過1000家知名品牌有效降低輿情風險，助力企業穩步發展。

參考來源

https://mp.weixin.qq.com/s/oRTalf0lhWdBRDdwN_cSEQ

https://mp.weixin.qq.com/s/2ynGDUmxtjOlOktxagivUg

END

歷史上的今天

▲top

留言列表

禁止留言

文章搜尋

誰來我家

參觀人氣

本日人氣：
累積人氣：

鑽石舞台

鑽石鑽石亮晶晶