乙亥庚子之交,
荊楚大疫,染者數萬余,
牽動每一個國人的神經,
這是一場沒有硝煙的戰爭。
縱觀歷史,我們是一個多災多難的民族,也是百折不撓的民族,我們有決心也有能力從各種困境中走出來,從沒有例外。所以,我們這個國家每一次大苦難,都會倒下一批人,重新再站起來一批人!這是歷史的鐵律。
2003年的非典,中國GDP是12萬億人民幣,那年我們扛過來了。現在,這個數字是17年前的10倍,所以,這一次我們的抗風險能力,是當年的10倍!正是基于此,我對中國的經濟未來充滿了希望:無論這次的疫情最終結果如何,都不能夠對中國經濟發生根本性的沖擊,只能是帶來局部的變化。或許,是把中國經濟原本就處于大調整之中的態勢推向更加利好的地方。2003年的非典,劉強東把中關村的實體店鋪搬到了線上,馬云看到了C端購物的需求,順勢創立了淘寶!這次疫情事件,不止關系人們的身體健康,更是深刻地改變了人們的思維認知、行為習慣和消費方式。
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那么,對于有600億的市場規模,從業人員達400多萬廣大的客服中心行業而言,又會帶來怎樣的變革呢?
1更強客戶體驗
消費者的需求,已經從對產品交流的滿意度升級成了精神層面的滿足感。呼叫中心需要營造出一種全新的交互體驗,需要構建更多能夠把消費者帶入到某種場景的交互方式!
2分布式坐席\移動坐席
可以預見,疫情結束之后呼叫中心的出勤率將會大幅下降。封閉的辦公環境不利于疫情的防治,而大量習慣于在家里辦公的客戶希望多元化的交互體驗,年前返鄉的員工同樣可以在家通過更有效的手段連接到呼叫中心。當年的電子商務,一開始只是因為非典無法購物,但時間一長發現這是一個更有效率的行為方式,慢慢地,帶來了萬億級的電子商務產業的二十年黃金發展期。
3更短的培訓周期
通過智能平臺的圖文/短視頻/音頻等各種形式自助服務后,客戶更加希望坐席回答能夠更加及時而準確,而熟練的員工培訓周期實在太長。亟待通過系統化的工具為坐席提供快速上手的支持。
4更細化的質量管理
移動互聯網時代,各家產品為了搶占用戶關注拼盡全力,高昂的獲客成本,強大的監管壓力,呼叫中心運營管理越來越以提升客戶體驗為主導。質量管理工作如何能夠在監聽打分等傳統工作內容之外提升整體質量管理工作的價值,起到幫助整體提升運營效果和客戶體驗,是質量管理工作的終極目標。
5更優化的客戶行為分析
通過大量的客戶交互數據來分析產品問題,并通過交互數據來給前端產品提供決策依據,通過數據分析結果進行人員輔導提升服務質量。管理者根據業務場景的核心指標,在第一時間改變服務策略來滿足隨時變化的客戶行為。
疫情必定是一個加速淘汰和加速升級的過程,免疫力強的個體/企業,會被加速升級,反之就會被加速淘汰。
強者愈強,弱者恒弱,是歷史不變的規律,也是人類系統的自我升級。這次疫情將以摧枯拉朽之勢,讓本該3~5年才能完成的變化,在短時間內席卷而來,這是每一個人/每一個企業的一次全面大體檢,催促我們全面調整自己。
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那么在疫情之后的呼叫中心該通過什么方法來提升自己的應對能力呢?
1打造智能化的服務平臺
構建一套全渠道智能客戶聯絡中心,通過將智能服務模塊與人工進行協調合作,協助企業減少人工壓力,提升生產效率。管理端則可通過可視化數據展示途徑,更準確的調整和把握運營方向。
近年來,我們看到金融、電信運營商等行業的客服機器人越來越智能。但行業的現狀是,頭部人工智能公司服務頭部客戶,大公司通常會耗費上千萬元建立一個智能客服平臺,而中小客服中心則還沒有享受到人工智能客服的便捷,從而造成競爭力相對落后。通過低成本的本地化服務方式,可以更好的幫助中小型客服中心逐步實現智能平臺的應用。

2利用分布式遠程管理工具
通過智能客服平臺和移動式終端的互聯,讓坐席在任何地方都可以完成客戶服務工作。無論是手機端還是電腦端都可以通過網絡方式進行遠程訪問智能客服中心,讓閑置在家的員工可以隨時完成客服任務,從而減少成本支出。
通過進一步配置工作手機的方式可以實現通話記錄、錄音自動上傳云端,外勤定位拍照簽到,全程記錄銷售軌跡。同時實現號碼隱藏,銷售看不到客戶號碼也能聯絡溝通,銷售離職、手機丟失可一鍵解綁,防止數據外泄。

3人機結合讓坐席更高效
有研究顯示,客服行業解決問題的重復率是76.3%,100條核心知識的場景覆蓋率達81.2%,而行業離職率卻是40%。也就是說,客服每天要解決的問題有八成是相同的,而且經過短期培訓,快速掌握100條核心知識,便能夠應對八成客戶的咨詢,但公司每培養出10位成熟的客服,就會有4位跳槽離職。
隨著人工智能及深度學習技術的發展,客服機器人也越來越聰明。一個優秀的智能客服機器人,要在長期的交互過程中不斷學習和自我完善,達成對接收到的語句進行更精準的語義分析,能夠通過上下文關聯、場景管理、個性化推理等過程對自然語言進行準確理解,同時更需要積累龐大的知識庫,特別是在相關專業知識方面進行長期學習。
使用AI+人工的方式來提升效率,把在客服工作過程中許多簡單的、重復性的勞動交給機器人前期篩選,讓人工負責監督,形成AI前期過濾——人工解決核心問題——AI數據分析的工作閉環。

通過語音的識別來提升員工作效率,進行100%的全量質檢, 并提供實時監控、輔導,從而提升客戶滿意度,減少高風險投訴率,提升坐席工作效率。
通過機器采集的交互數據來進行智能分析,制定新的營銷模式,定義客戶行為模式,對客戶需求進行精準定位。同時可以做到優化電銷座席話術,推廣成功營銷經驗,并通過細分客戶群,制定針對性的營銷策略,提升成功率。
03 寫在最后
當挑戰來臨的時候,對于有頭腦的人,對于有準備的人,很可能是一種機會。 但是未來的商業,兩級分化是不可避免的,就像《圣經·馬太福音》里的那句話:凡有的,還要加倍給他使他多余;沒有的,要把他剩下的也奪走。 所以,疫情期是一個機會,需要深度思考自身企業的未來。決定一個人最終高度的,往往并非起點,而是拐點,機遇都在拐點!
本文作者:盧磊
美國索菲亞大學 FMBA
深圳市一號互聯科技有限公司 大客戶總監
一位客服中心智能化領域的行業老兵