本次分享主要分為三大部分：
企業如何理解“全年服務客戶”的理念與價值；
客服能力數字標準化驅動的3大模型案例：業務-系統-體驗；
從產品架構與組織出發，看客服產品落地的工作方法。
一、 企業如何理解“全年服務客戶”的理念與價值
我之前在京東待過，京東的客服平臺是智能服務客服中心，它的痛點主要體現在體驗、成本、效率三座大山上面，會重點考慮體驗怎么提高？成本怎么降低？效率怎么去提高？
這種情況下，就會去考慮很多智能化的能力。例如：自動機器人工輔助問答，能減少客戶成本、提高效率及體驗度。也會集成關鍵的AI 技術，如：意圖識別，實體識別，多輪對話等，從而形成呼入型的呼叫中心。
我之前也在瓜子待過，瓜子的客服平臺是線上銷售服務中心，它側重點在于“車怎么去賣、電話怎么去承接、銷售轉化流程、線上交易流程”這些方面。這種銷售服務中心也有很大的業務痛點，那就是其銷售限度很大，清洗線索的人工成本也很大。
這種情況下，可以去考慮自動化線索清理的手段。比如：智能外呼，能降低人員成本，促成線上交易，促成客戶。
從瓜子、京東這兩家的情況來看，即便都是客服平臺，所產生的業務價值是不一樣，但所用到的智能 AI 技術是相通的。因此你需要通過企業的價值，去判斷我們要有哪些 AI 技術，然后組建我們的客戶平臺產品。
客服承擔的工作，是處理問題。最早的時候都是通過門店營業廳去處理問題，那現在隨著媒體互聯網技術的提高，客戶接觸企業的渠道也變多，包括門店、自動服務機、 iM 、微信、呼入電話、自助 IVR 、App自助服務等， 可以從各個渠道會去找到客服來解決問題。
那我們可以分析出客戶更愿意從哪個渠道去反饋問題。然后再通過產品與技術結合、對每個渠道進行分類等操作，適配對應的客服能力或者服務能力，去解決客戶的問題。
在未來解決客服問題時，應該是面向服務體驗中心的。如果企業認識到，企業應該是以客戶為中心的，而客戶中心是服務客戶的。那企業就會從戰略上、從組織上、從響應速度上，通過客服體系、驅動供應商、驅動產品，進行團隊內部優化，最終會形成一個客服體驗中心。
二、客服能力數字標準化驅動的3大模型案例：業務-系統-體驗
那產品經理要用哪些能力去落地客服的系統？主要從業務、系統、體驗這三個方面進行闡述。
1. 業務標準化案例
如果一個企業想把客服業務提升，它會有三個角色來去驅動的，客戶、業務、團隊。
站在客戶服務角度來說，可以通過錄音質檢，回訪客戶，匯報滿意度，這種形式來驅動客服團隊的提高。
站在業務角度來說，當客服接到客戶的反饋任務時，會產生一些輿情反饋、業務數據報表，投訴建議等，然后再傳遞給對應的業務部門進行優化，從而驅動業務標準化。
站在團隊自身角度來說，會有一些 KPI 、響應機制，平均響應時長、工作時長、數據大屏等來驅動團隊成長。
客戶驅動：客戶驅動下的情況下，一般會考慮設置基礎流程“收集、分配、解決、反饋、歸檔”，每個客戶的處理流程都遵循于這樣的基礎架構。
但這個架構下每家企業的流程又是不一樣的，那我們怎么去規范一個流程？怎么去生產一個流程呢？其實可以會通過這幾種方向去考慮。
第一種方向：通過系統、通過人、通過流程，到流程庫去深化一個流程，然后最終輸出一個流程。那在過程中，我們怎么去定義一個流程是有效的？那在有效的定義里，又如何按照“流程定義、流程制作、流程發布、流程控制，流程審核”這樣的去細化？這就是業務的重要工作之一。
業務驅動：企業應該都有相應的客服人員，而客服應該每天都會有寫服務日報，日報里就會有一些服務案例。我們可以通過這些服務案例，再去驅動我們對應的業務部門進行改造，進行優化，驅動業務去成長。
驅動業務成長時，業務驅動也會有一些業務監控的案例。
當顧客進入我們的客戶平臺，登錄平臺之后，會給我們的客服人員反饋一些問題。有些問題可能客服服務側可解決，有些問題可能客服服務側無法解決的。
如果是客服服務側可解決的問題，應該去考慮我們的客戶平臺怎么去解決顧客行程，分析其質量、原因、采用對應改善措施等等。那如果是解決不了的問題，我們會把這個問題通過業務監控的形式，傳遞給對應的前端業務平臺或者是后端的一些供應鏈平臺，然后讓他們去解決。在解決過程中，就能形成業務流程的一個閉環，實現多方面優化驅動。
隨著這類的問題逐漸增多，就會逐漸去形成一套服務流程，最終完成客服業務監控的體系建設，這就是業務驅動。
團隊驅動：團隊驅動是業務標準化的第二個指標，在團隊驅動里，可分為“客服團隊內部績效驅動、質量管理、現場運營報表、知識管理”四個案例。
① 團隊驅動案例一：客服團隊內部績效驅動
客服團隊內部績效驅動，這里又有“ copc 服務標準、場內管理、人員管理”。
copc 服務標準，其實在百度上都可以查到對應的一些結構。像京東，聯想，美團，這些企業都已經支持了 copc 的一些服務標準，這已經是形成了一套標準體系。而對于產品來說，只需遵循這樣一套體系來建設對應的指標即可。場內管理，也就是當前接線人數、電話高峰，錄音質檢這些場內管理，從而驅動我們內部團隊成長。人員管理，也就是通過人員績效、知識培訓，知識認證這些來提效，來提高業務方面的增長。
② 團隊驅動案例二：現場運營報表
內部團隊里，也會有一些大屏，一些服務報表，一些實時監控報表，幫助各個環節的驅動。
③ 團隊驅動案例三：質量管理
團隊驅動的質量管理，可以通過一些監控手段進行監控，包括質量管理手段，現場監控、遠程管理標準化。通過對應的一些服務標準化的要求，然后對應評分，然后完成團隊自身的服務能力
④ 團隊驅動案例四：知識管理
知識庫的管理。知識庫之前，我們需要做準備知識的工作，比如售后服務標準這些；同時知識管理里還包括培訓開展，員工認證，最終搭建形成知識庫，完成整個閉環。在這個過程中最核心的要完成一個認證，在這個認證體系下，完成一個知識庫的管理。
2. 系統標準化案例
接下來是系統標準化的案例，包括系統化建設，怎么去建設智能客服中心。對于產品來說，這是重要的一個環。
舉個例子，我之前搭建過一套“智能客戶中臺”，這個智能客戶中臺最基礎的部分是構建是共新能力、包括話務能力、IM能力、短信能力、企業微信能力、服務支撐等。在這套能力體系下，我們會去構建各種系統支持每個業務垂直平臺，包括對于售前的、售后的、門店銷售系統、客戶物流系統等。從而形成每個業務垂直線一套標準的工作臺、工作流、知識庫，最終完成對業務系統搭建業務場景的支持。
在這個過程中，最基礎的就是我們要去搭建客服業務中臺的邏輯框架。而第一步，我們先找到業務場景，第二步再去看到垂直的業務平臺，然后去分析出哪些是共性率，來進行支撐，在這個共性率支撐下，再跟對應的數據進行打通，形成一整個模塊體系。
在模塊體系下，就會考慮智能客服中心功能。如果你是做客服這一塊行業的人，這個客服中心功能，可以重點關注一下。如果你企業沒有的話，可以往這邊去發展。如果有的話，我們也可以加強，因為它是一個比較標準的行業智能服務應用。
那客服中心功能對應的服務案例，有在線機器人云應答、自動質檢，智能營銷導購，智能決策分析，智能工作臺的等等，通過這些最終完成對應的場景支持，實現智能客服人機交互流程自動化，完成了對人的提效，人和智能的結合打通。當然，在這個過程中我們也會用到一些共性的 AI 能力，包括模塊化/工廠化/自動化的 AI 組件搭建。
智能服務案例一：支持全渠道、全流程、全場景
從下圖就可以清楚看到，智能客服會在哪個環節上會去產生作用。當客戶通過一個電話、小程序等多渠道的方式，進到我們的客戶平臺上，就會有產生對應的用戶畫像，從而可以判斷出來這個用戶大概的年齡，喜好；然后通過調度能力到對應的智能在線機器人，增加機器人實現接待；接待完成之后轉人工或者是隨時進行人工支持。
在人工系統里面會有一些智能工作臺，自帶挖掘能力，創建工單。創建好工單之后然后對應的場景、對應業務系統，然后去支持服務。那過程中也一些也會有一些自動決策分析，比如說輿情洞察、熱點分析，全渠道預警，智能質檢，全量質檢，實時質檢等。
智能服務案例二：IM對話營銷導購
客戶通過 IM文本形式的聊天進來，進行一段組織對話，你需要什么東西，就可以推薦一些東西給你。推薦之后進行商品的成交，成交的時候也會給你發優惠券，幫助客戶盡快完成成交。這就是一個 IM 的咨詢導購案例。
智能服務案例三：智能呼入 ivr語音問答
ivr語音問答應用很廣泛了。比如，打 10010 電話，說我要交話費，我要查什么東西，就已經可以實現自動查詢了，基本上每個省都可以實現這個功能。這個就已經基本通用成了標準案例，當然還包括語音導航、語音應答等智能化場景。
智能服務案例四：智能外呼
大家會收到的一些電話，聽著又不像去人聲，那它其實就是智能外呼。智能外呼的話，主要應用于場景，主要是解決人工成本問題，它可以批量進行外呼，可以通過模擬人聲或者人聲錄音，然后進行語音交互。當你在交互過程中，說我想要或我不想要，它就會通過語音識別及對應的知識庫，對應的客戶資料，然后完成對應的語音交互，最終實現轉人工。
然后它就會把客戶的意向或意圖傳遞給人工客服，然后由人工客服來轉化該客戶?？梢钥吹?，這條鏈路上會有一個很大的變化量，如果人工來處理的話，一次只能外呼一條或者一次只能訪問一個客戶，如果那用自動外呼，它就會實現批量功能。
智能服務案例五：人機協同智能工單輔助填寫
客服人員的工作過程遇到的問題之一，就是工單信息填寫，需要填寫很多內容。當咨詢電話進來之后，客戶有訴求、要求、甚至投訴，都會形成一個工單，而工單上就要選填很多內容。那這時通過智能客服，就會識別一些關鍵詞，會彈出一些常規的話術，然后幫助工作人員去輔助填寫。填寫的雖并不一定是對的，但人工是可以去修改，可以去確認，這樣的話就人的工作就只需去確認就好了。
智能服務案例六：智能質檢
智能質檢方面，它是可以幫助客服體驗的整體提升的。智能質檢可以去質檢通話的錄音，服務態度，對于傳統人工的話，就只能參加抽檢一部分。而對于智能質檢平臺，它可以實現把錄音轉寫成文字，再通過文字、智能模型質檢出對應的服務、對應的風險，然后再進行反饋和處理，這樣的話就完成了一個自動自檢的操作。
智能服務案例七：統一客服工作臺框架
當大家處理一件事情時，遇到需要頻繁的切換頁面或者切系統就會很反感，其實客服也是這樣。如果在處理一個訂單問題，就要登錄訂單系統。如果在處理一個投訴問題，就要登錄投訴系統，其實對客服來說是一個很煩的操作。
這時，就可以做一個統一的框架，框架可以是瀏覽器這種框架，會把一些常用的功能，比如 IM 聊天能力，電話組件、工單組件等這些東西集中到一起，然后去提供給每個業務線，每個業務線會在自己的工作區或業務區會去嵌入對應的鏈接，對應的跳轉、對應的業務按鈕。也就是說，客服只需要在一個界面上就可以完成對客戶的所有服務，這就是統一工作臺。
智能服務案例八：工單閉環
當客服完成客戶問題處理之后，就要對工單進行處理。而在工單處理上時，也會有智能手段，工單體系手段，然后來完成對應的工單分配、工單流轉、工單及時提醒、工單提效，最終把重要的事情進行處理，進行狀態反饋，這就是靠工單系統來支持的。下圖是我當時做的一個工單中臺，里面包含計時器、觸發器、節點通知等，來幫助每條業務線的對工單的訴求。
