重塑客服中心：智能關(guān)懷實現(xiàn)卓越客服體驗

1、談話要點的全渠道體驗過渡?？拖麘糍M互者動正正在在向發(fā)以生消變息化傳遞為第一選擇變?yōu)樘峁┙ㄗh。客客服服中中心心亟的需角向色互需動要中從心故轉(zhuǎn)障型排除，轉(zhuǎn)許多企業(yè)正處在基于人工智能 (AI) 的虛擬客服技術(shù)轉(zhuǎn)型的過程中，而疫情就像是“半路殺出的程咬金”。對于這些企業(yè)而言，虛擬客服已經(jīng)在徹底顛覆客服中心的運營模式，使人工客服能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜、更有意義的工作（請參閱“洞察：為客服中心提供幫助”）。然而，仍有許多企業(yè)尚未開始行動。無論是處于 AI 轉(zhuǎn)型過程中，還是起步伊始，企業(yè)的客服中心都很難滿足客戶的需求，因為他們的行動速度還不夠快?？蛻舨坏貌唤?jīng)歷漫長的等待，進而感到失望甚至憤怒。即使是在歲月靜好的日

2、子里，只要經(jīng)歷三次令人不愉快的支1持服務(wù)，客戶就會甩手而去。 在千禧一代中，22% 的受人人機工偕客行服，與事數(shù)半字功客倍服相結(jié)合，能夠產(chǎn)生一加一大于二的效果。嚴(yán)峻的考驗2020 年，特殊的一年。年初爆發(fā)的新冠肺炎疫情作為今年最大的“黑天鵝”，完全打亂了人們正常的工作和生活。疫情之下的封城、旅行限制和強制隔離要求，給企業(yè)按下了“暫停鍵”，考驗著各行各業(yè)。新冠疫情對商場、實體店、影院、餐飲、旅游、線下培訓(xùn)和線下娛樂等行業(yè)的打擊都是毀滅性的，但它也促進了一些行業(yè)的快速發(fā)展，疫情導(dǎo)致的“宅經(jīng)濟”也推動了互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、遠(yuǎn)程辦公、在線教育、直播培訓(xùn)、短視頻、云游戲、快遞物流和人工智能的發(fā)展。簡單地說，疫情

3、嚴(yán)重打擊了線下與顧客密切接觸的業(yè)務(wù)，同時也促進了線上避免直接接觸顧客的業(yè)務(wù)?；诰€上業(yè)務(wù)需求的暴增，線上客服、電話客服以及呼叫中心等服務(wù)也迎接著考驗。訪者表示，一次糟糕的互動就足以讓他們選擇離開。2 此外，一項銀行業(yè)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，當(dāng)電話等待時間超過四分鐘時，客戶滿意度會下降三分之一。3 當(dāng)客戶處于高度緊張或不利情況下時，就像許多人在這次疫情期間一樣，他們可能永遠(yuǎn)無法真正原諒未及時提供服務(wù)的企業(yè)。很明顯，那些尚未開始部署虛擬客服的企業(yè)，需要加快步伐了。在中國，客服行業(yè)隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的迅速崛起，在短短的30 年之間，經(jīng)歷了三個階段的變革：上世紀(jì)九十年代，是通過傳統(tǒng)呼叫中心軟件，以電話溝通為主的硬交換技

4、術(shù)模式；二十一世紀(jì)初始，互聯(lián)網(wǎng)開始普及，基于軟交換技術(shù)的 PC 網(wǎng)頁端在線客服開始大范圍應(yīng)用，配合傳統(tǒng)客服軟件進一步完善了呼叫中心的運營能力；2010 年，基于云計算技術(shù)、SaaS 的云呼叫中心以及云客服軟件開始進入市場。在深度學(xué)習(xí)算法的帶動下，客服機器人也應(yīng)運而生，進入了商業(yè)化應(yīng)用時代。隨著人工智能技術(shù)水平的提高，需求領(lǐng)域和需求規(guī)模不斷上升。新一代科技滲透到各行各業(yè)，改變著各領(lǐng)域的服務(wù)需求方式。為了滿足多元化、現(xiàn)代化呼叫中心的需求，客服行業(yè)開始進行智能化改造或新建，“智能機器人”，“云服務(wù)”， “全渠道”，“全媒體”，“聲紋識別”等新型技術(shù)開始融合到呼叫中心系統(tǒng)中，使得中國智能客服行業(yè)迅速發(fā)

5、展。1洞察：為客服中心提供幫助減輕工作量：虛擬客服可以通過以下五種方式，為客服中心提供幫助：客服助手：數(shù)字客服（digital labor）可以處理常規(guī)查詢，無需人工客服干預(yù)。企業(yè)可以立即擴大服務(wù)范圍，自動回答新問題，比如與新冠病毒疫情有關(guān)的問題：營業(yè)時間是否有改變？退貨政策是否有變化？由于數(shù)字客服可以迅速適應(yīng)新的常見問題及解答，人工客服就有時間投身于更有意義的工作，處理更復(fù)雜的客戶查詢。自動化：在客戶看不見的后臺，人工客服可以使用數(shù)字助手來收集更多信息，包括可能的技術(shù)回答、解決客戶糾紛的建議以及追加銷售商機等。預(yù)先篩選：虛擬客服可以利用機器人流程自動化、機器學(xué)習(xí)和光學(xué)字符識別等技術(shù)，采集和更

6、新手寫文檔，遷移工作負(fù)載，甚至完成處理。智能傳遞：在將查詢上報給人工客服時，數(shù)字客服會為人工客服提供收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)，幫助縮短處理時間，減輕工作量。一些企業(yè)使用數(shù)字客服，幫助對客戶查詢進行分類，并決定應(yīng)將這些查詢傳遞到何處。2多任務(wù)并行的數(shù)字員工在某些情況下，客戶會選擇直接與數(shù)字客服進行互動。使用基于 AI 的客服回答常規(guī)問題（例如“商店何時開門”）已經(jīng)很常見了。數(shù)字客服能夠快速接受訓(xùn)練，根據(jù)更新后的信息（例如新的營業(yè)時間或新的訂購流程）回答問題，并且處理在危機期間客服中心預(yù)計會收到的新查詢。這種新型數(shù)字員工可以智能地協(xié)助人工客服，在后臺訪問后端系統(tǒng)以完成處理工作，例如填寫表格、查找現(xiàn)有問題單

7、、更新系統(tǒng)、采集文檔和發(fā)送電子郵件。數(shù)字客服還可以同時與多個系統(tǒng)互動，從而縮短處理時間，改善客戶體驗。數(shù)字客服系統(tǒng)還具備預(yù)測功能，能夠推薦“下一步最佳行動”，例如推薦折扣或忠誠度獎勵。最新調(diào)研表明，使用下一步最佳行動實現(xiàn)廣泛的個性化，可以使每位用戶帶來的平均收入提高 166%。4數(shù)字客服可以整合情緒分析，評估查詢或評論的措辭、情緒和語氣。通過情緒分析，數(shù)字客服可以知道何時不需要人員出面調(diào)解，或者何時需要及時上報。例如，假如某個客戶的通話內(nèi)容提到了一種敏感情況，經(jīng)過訓(xùn)練，數(shù)字客服可自動將此客戶轉(zhuǎn)接給人工客服，由后者通過曉之以理動之以情的方式開展對話。尚未采用 AI 或數(shù)字員工的企業(yè)仍有機會快速采

8、取行動。在很短時間內(nèi)，完全有可能從頭構(gòu)建一個可以響應(yīng)一系列常見問題的系統(tǒng)。人工客服與數(shù)字客服結(jié)合起來，可以產(chǎn)生一加一大于二的效果。從客服中心到互動中心通過采用虛擬客服技術(shù)，同時加強對人工客服的培訓(xùn)，可以促進客服中心的角色轉(zhuǎn)變，從關(guān)注解決問題到關(guān)注客戶互動能夠預(yù)測、了解和滿足客戶需求，并贏得客戶的忠誠度。如果能在整體客戶體驗之旅中引入這樣的客服中心，那么，無論采用哪種互動渠道，這些中心都可以充當(dāng)所有互動的“安全網(wǎng)”（見圖 1）。圖1認(rèn)知型客服解決方案社微信交媒體在線消息Twitter Facebook WhatsappApple Messaging基于認(rèn)知技術(shù)通用客服桌面 的知識庫網(wǎng)公共絡(luò)聊和天

9、移動渠道安全聊天全渠道體驗管理主動短信服務(wù)短信服務(wù)語主動音語和音工作項消息中心規(guī)則引擎通歷用史聯(lián)記系錄AI 統(tǒng)籌電子郵件互動中框心架生物特征識別引擎安全消息傳遞（非同步）和身份管理共同瀏覽來電語音全渠道統(tǒng)籌引擎新視頻渠聊道天語音助手ML/NLP 引擎基于物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備主動服務(wù)擬來源：IBM 商業(yè)價值研究院。即便在疫情之前，與客服中心以及其他觸點進行可靠而且有意義的互動，對于客戶來說也正在變得越發(fā)重要。目前，更先進的客服中心已發(fā)展成為互動中心。在這里，隨時訪問、快速響應(yīng)、準(zhǔn)確應(yīng)答和換位思考變得比以往任何時候都更為重要。疫情迫使客服中心轉(zhuǎn)移到遠(yuǎn)程工作，處理大量呼叫，并滿足客戶和員工的緊急需求，給客服

10、中心帶來了更大的壓力。 IBM 建議，要將客服中心從服務(wù)于單一解決客戶問題，轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾涌蛻魠⑴c度的咨詢模式（見圖 2）。假如在緊急情況下仍然表現(xiàn)出色，那么客服中心就能成為競爭優(yōu)勢之源不僅可以提高客戶和員工的滿意度，還能培養(yǎng)忠誠度和信任度。舉個例子：隨著疫情開始在北美地區(qū)蔓延，在 Facebook Messenger 和 WhatsApp 上向西捷航空公司尋求幫助或查詢信息的請求增加了超過 1600%。該航空公司通過虛擬客服處理了 87% 的問題，顯著縮短了響應(yīng)時間。5大多數(shù)千禧一代以及越來越多其他世代的人都更喜歡使用自助服務(wù)。事實上，超過 70% 的千禧一代表示，打電話并不是解決客戶服務(wù)問題的

11、最佳方法。6 他們使用頻率較高的并不是配備人工客服的呼叫中心，而是各種信息源，例如常見問題解答、論壇、在線聊天和自動化服務(wù)等。借助這些工具，客戶可以根據(jù)自己的時間安排進行互動，不必?fù)?dān)心被打斷或被束縛在線性對話中。人工客服和數(shù)字員工必須能夠無縫訪問相同的數(shù)據(jù)、工具和知識，而且這些內(nèi)容需要經(jīng)常更新并且跨渠道整合，這一點至關(guān)重要。借助這些工具，客戶可以根據(jù)自己的時間安排進行互動，不必?fù)?dān)心被打斷，或被束縛在線性對話中。人工客服和數(shù)字員工必須能夠無縫訪問相同的數(shù)據(jù)、工具和知識，而且這些內(nèi)容必須經(jīng)常更新并且跨渠道整合，這一點至關(guān)重要。3面影響的問題?？s短通話時間，改善服務(wù)效果 目前只有 17% 的客服中心

12、可以發(fā)現(xiàn)對客戶體驗產(chǎn)生負(fù)10企業(yè)在運行大型客戶互動中心時，無論是希望增加收入、削減成本，還是提高客戶滿意度和改善客戶體驗，都是通過節(jié)省時間來實現(xiàn)的。哪怕平均通話時間縮短 5 秒鐘，也可以為企業(yè)節(jié)省數(shù)千萬元，可以想象一下那些已經(jīng)將平均通話時間縮短了數(shù)分鐘的企業(yè)所能獲得的效益。7數(shù)字客服技術(shù)所依賴的 AI 能力，是現(xiàn)代客戶互動中心的牢固基石。它可以幫助企業(yè)縮短等待時間和解決問題的時間，并且有助于提高所提供服務(wù)的一致性。技術(shù)取得了長足進步，不僅能夠通過自動化助手完成所有這些任務(wù)，同時還能顯著提高客戶服務(wù)的水平：如果能夠更有效地訪問數(shù)據(jù)，可以解決超過 60% 的客戶支持通話失敗的問題。8 如果協(xié)同使用

13、人工客服和虛擬客服，并實施自動化技術(shù)，就能夠接近實時地將合適的信息呈現(xiàn)在客戶面前。9在提供多渠道體驗的客服中心中，只有 36% 對體驗個來電者進行分析，評估是否成功解決了問題。虛擬客服技術(shù)還有潛力提高客服員工的工作滿意度，降低人才流失率。更快樂的員工所帶來的經(jīng)濟效益可以對盈利產(chǎn)生重大影響。11 對于擁有 50 名員工的客服中心而言，每年 30% 到 45% 的流失率所產(chǎn)生的成本可能超過 700,000元，因此降低流失率可以節(jié)省大量資金。12無縫的人性化觸感：我們認(rèn)為，智能化工作流可以幫助實現(xiàn)卓越的智能客戶服務(wù)：專業(yè)可靠的客服代表：通過增強數(shù)字渠道，24x7 全天候服務(wù)于客戶選擇的渠道，將自動數(shù)

14、字服務(wù)與人工協(xié)助無縫融合；賦能客服快速、準(zhǔn)確、一致地在首次與客戶溝通時解決問題，在每次交流中啟用受信任的客戶數(shù)據(jù)構(gòu)建的客戶統(tǒng)一視圖；主動的個性化參與： 通過主動預(yù)測和滿足客戶需求來減進行跟蹤。 架構(gòu)設(shè)計合理的互動中心能夠?qū)黼娹D(zhuǎn)少被動參與，在客戶偏好的互動方式中的“重要時刻”接給最合適的客服?；?AI 的客服中心可將重復(fù)的來電轉(zhuǎn)接給以前處理過相同來電的客服。AI 還可以使用開放請求中的數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶的需求，在對話一開始就提供多種選項，從而縮短解決問題所需的時間。2圖客服中心的角色需要從故障排除，轉(zhuǎn)變?yōu)樘峁┙ㄗh與客戶進行個性化交流。通過對于智能客服的轉(zhuǎn)型以及升級，幫助企業(yè)在疫情的挑戰(zhàn)下，提供特

15、定的應(yīng)對方案、針對性的政策提示、服務(wù)有關(guān)的問題的解決方法，并使用戶能輕松尋求到所需要的幫助。通過機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，可以對每從故障排除客服主要負(fù)責(zé)交流溝通的服務(wù)主要基于電話一次性事件無并發(fā)事件，每次通話成本高在咨詢高峰時質(zhì)，量很難保持工作在指定時的間客發(fā)戶生滿的意、度基于調(diào)查到提供建議客服處理自有動業(yè)化務(wù)服價務(wù)值交的互交，互體驗全渠道對話持續(xù)參與高并發(fā)性，每次聯(lián)系成本更低扁平化的人員配置模式實時情緒分析4簡化客戶操作，優(yōu)化客戶體驗對于許多企業(yè)而言，客戶服務(wù)的秘訣在于簡化客戶在各個方面的操作步驟，比如下單、退貨或者尋求幫助。以通信行業(yè)為例，IBM 商業(yè)價值研究院的一項調(diào)研發(fā)現(xiàn)，評估并簡化客戶操作

16、步驟的服務(wù)提供商，其市場份額的增長比同行高出 250% 以上。13借助基于虛擬客服的在線消息和聊天技術(shù)，傳統(tǒng)的電話和自助服務(wù)內(nèi)容可以變得非常高效。AI 系統(tǒng)可以同時監(jiān)控?zé)o數(shù)個網(wǎng)站和應(yīng)用內(nèi)的活動，發(fā)現(xiàn)不理想的指標(biāo)，確定遇到問題的客戶，并且根據(jù)客戶的喜好或最有幫助的方式將問題轉(zhuǎn)接給最合適的客服資源。這種能力有助于減少在解決問題的過程中，客戶需要執(zhí)行的操作步驟。如果能夠在問題升級之前解決客戶面臨的問題，就有很大可能降低購買周期中的“購物車”放棄率，減少客戶投訴，提高客戶和客服的滿意度。將人工客服與虛擬客服技術(shù)結(jié)合起來協(xié)同工作，可以為客戶和員工都帶來更好的結(jié)果。總部位于意大利的銀行集團 Creval

17、同時使用人工客服和虛擬客服。Creval 表示，后臺人員需要處理的話務(wù)量減少了 80%。因此，工作量也隨之減少 40%，這就把人工客服解放出來，可以專注于更高價值的活動。此外，與 AI 系統(tǒng)進行互動的客戶所提供的反饋超過 90% 是正面的。14借體驗助人工智能營造人性化客戶香港的銀行業(yè)是世界上競爭最激烈的市場之一，為了搶占和保持市場占有率，良好的客戶服務(wù)是核心競爭力。為了提供更好的客戶體驗，香港某銀行開啟了個性化服務(wù)的提升之旅，推出了人工智能虛擬客服來處理來自于網(wǎng)站和移動 App 的個人和商業(yè)銀行客戶的咨詢。項目團隊采用了設(shè)計思維方法論來全面理解目標(biāo)受眾的行為，并以這些知識為基礎(chǔ)，幫助虛擬客服

18、構(gòu)建基于情景的會話能力。新的虛擬客服能夠識別英文、中文、中英夾雜，甚至能夠理解香港日常對話中常用的粵語短語。項目團隊使用香港粵語對虛擬客服進行了培訓(xùn)，以模擬常見的客戶查詢并模仿真實客戶服務(wù)代表的響應(yīng)。作為香港第一家推出人工智能虛擬客服的銀行，該銀行借助虛擬客服提供的 24X7 的服務(wù)，能夠為客戶提供更快捷、更高效和更完善的服務(wù)體驗。該解決方案將 Tier 1 呼叫減少了20，從而減少了27的人工座席； CSAT 提高了 5-10，處理時間減少了 20。5洞幫助察各：行虛業(yè)擬實客現(xiàn)服客和服客中服心助轉(zhuǎn)手型技術(shù)銀行業(yè)：基于自然語言處理的虛擬客服某大型銀行最初的客服機器人使用的是一種基于定義關(guān)鍵詞的

19、傳統(tǒng)技術(shù)，該技術(shù)在識別客戶的問題與意圖方面的正確率并不高。同時，由于關(guān)鍵詞定義的過程具有一定復(fù)雜性，隨著機器人可回答問題增多，維護團隊工作量急劇上升，面臨著巨大的挑戰(zhàn)。因此，銀行存在著改善客戶體驗、減少維護團隊壓力的緊急需求。通過基于認(rèn)知計算能力的智能虛擬客服，銀行的維護人員可以讓機器人用收集語料的方式進行自動學(xué)習(xí)，而且不需要再次定義關(guān)鍵詞。同時，由于智能虛擬客服可以正確識別客戶問題的意圖，客戶體驗有了顯著提高。成果：基于 NLP（自然語言處理）的智能虛擬客服：與依靠關(guān)鍵詞的傳統(tǒng)機器人達到的 60%-70% 正確率相比，意圖識別正確率超過了 90%，取得明顯提高；極大提升了維護效率，工作量減少

20、了至少 30%。維護人員只需要收集相關(guān)語料，再無需人工定義關(guān)鍵詞。保險業(yè)：基于圖知識庫的智能客服保險公司的產(chǎn)品條款復(fù)雜，投保和理賠的要求條件較多，用戶的問題需要針對保險產(chǎn)品本身的情況進行多個條件的查詢才能回答用戶，傳統(tǒng)基于問答的客服機器人無法滿足這些復(fù)雜的需求。通過基于知識圖譜的機器人，可以識別用戶提問中的實體、關(guān)系，并基于知識圖譜進行推理，最終精確回答用戶問題。可以回答例如“給我的 5 歲的女兒投的健康險可以理賠發(fā)燒嗎？”等復(fù)雜問題。成果：基于 NLP（自然語言處理）和知識圖譜的智能客服 ：不僅可以識別用戶提問的意圖，還可識別提問的實體、關(guān)系等復(fù)雜條件；基于知識圖譜回答用戶的復(fù)雜問題，提升用

21、戶體驗。6汽車業(yè)：智能 HR 助手某主機廠生產(chǎn)線員工眾多，崗位眾多，有大量外籍員工，且全國有多個廠址，每個城市各類社保、公積金政策不一。人力資源部門每天疲于回應(yīng)大量重復(fù)問題的電話，工作效率低下。公司在總部設(shè)立人力資源中心以辦理線下業(yè)務(wù)，但由于業(yè)務(wù)量大，希望將部分咨詢交由現(xiàn)場的實體機器人，并且需要這些機器人的功能和其他自助渠道保持一致。IBM 為客戶提供了整套虛擬助手解決方案，用以應(yīng)對現(xiàn)場實體機器人、在線虛擬客服等多個渠道接入；基于提問者身份、地理位置提供不同答案；基于提問者語言習(xí)慣提供中文或英文交互方式。成果：該解決方案大大降低了人力資源部門后臺和前臺接待壓力。汽車業(yè)：智能知識庫某汽車制造商的

22、 4 名客服需要人工處理大量用戶反饋（300+/ 天）并于 24h 之內(nèi)給用戶一個靠譜專業(yè)的回復(fù)。大部分問題已經(jīng)存在于舊的知識庫中，但是難以被搜索到，或搜索結(jié)果太多無法定位準(zhǔn)確問題，導(dǎo)致客服需要重新組織語言回復(fù)客戶，浪費大量時間。IBM 幫助該企業(yè)建立企業(yè)級知識庫，通過 NLP 語義理解的知識搜索可以快速定位正確的問題和答案。成果：通過知識管理平臺智能查詢，AI 可持續(xù)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)其中的規(guī)則，提升客服尋找正確問題的效率。不同客戶通過不同渠道詢問的同一問題可以得到正確統(tǒng)一的解答。電信業(yè)：客戶之聲熱點問題挖掘客戶滿意度是某電信集團的重要考核指標(biāo)?？蛻舴?wù)部希望在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析的方法上，引入 AI 建模

23、，分析挖掘?qū)е驴蛻舨粷M意的熱點問題，并借由滿意度調(diào)研問卷打通熱點問題與滿意度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從根本上提升客戶滿意度。熱點問題分析需基于客服聊天數(shù)據(jù)和投訴工單文本數(shù)據(jù)，通過無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)算法對高頻問題進行抓取，實現(xiàn)有業(yè)務(wù)價值的問題聚焦，以此了解客戶需求和投訴熱點，進行產(chǎn)品優(yōu)化、活動優(yōu)化等。同時，通過建立問卷標(biāo)簽，建立評測問卷與問題標(biāo)簽的映射關(guān)系，將客戶的實際投訴問題應(yīng)用到問卷調(diào)研中，量化客戶投訴問題對某類滿意度的影響權(quán)重，評估影響客戶滿意度的重要投訴熱點問題。成果：該項目為企業(yè)建立了熱點問題業(yè)務(wù)閉環(huán)，監(jiān)控?zé)狳c問題改善情況及其對滿意度影響。行動指南我中心們的認(rèn)運為營，水企平業(yè)（可見以圖同時3）從。短

24、期和中期措施抓起，提高客服客服中心負(fù)責(zé)人首先應(yīng)該做什么：注重保護員工，為遠(yuǎn)程工作和協(xié)作提供支持。確保運營保持穩(wěn)定，包括了解當(dāng)前的客戶需求、問題和機遇。制定或更新遠(yuǎn)程工作戰(zhàn)略。監(jiān)控該戰(zhàn)略是否存在可能的不足或有待改進之處。使用 AI 增強遠(yuǎn)程工作能力。這有助于提高危機應(yīng)對期間人員的可用性。獲得領(lǐng)導(dǎo)層支持，借助虛擬支持技術(shù)增強人工客服的能力，并使該技術(shù)快速投入使用。從小處著手，使用虛擬客服回答客戶和員工的常見問題。思考在哪以及如何引入這種新能力。對客服進行調(diào)研，了解經(jīng)過最低程度訓(xùn)練的虛擬客服可以回答哪些類型的問題。AI如果企業(yè)需要高度專注于核心業(yè)務(wù)，但當(dāng)前缺乏專業(yè)知圖2正常運營 現(xiàn)應(yīng)中斷在對業(yè)務(wù)不在

25、常態(tài)“下不太運正營常”的再通常態(tài)往之另一路種大約 30 天3-6 個月待定經(jīng)濟產(chǎn)出通往另一種常態(tài)之路來源：IBM 商業(yè)價值研究院。建立并采集衡量基準(zhǔn)，評估虛擬客服技術(shù)的有效性及其對客戶和員工滿意度的影響。擴展遠(yuǎn)程工作能力，包含更多增強功能，例如數(shù)據(jù)和表識，難以快速實施或更新基于的解決方案，可考慮單處理，以及工作流程改進。與能夠培訓(xùn)人工客服和訓(xùn)練虛擬客服技術(shù)的合作伙伴進行合作?？头行呢?fù)責(zé)人下一步該做什么：為員工、客戶、供應(yīng)商和業(yè)務(wù)合作伙伴測試虛擬客服技術(shù)并進行推廣。開通更多渠道，例如微信、電話、 App、電商、在線聊天和公司網(wǎng)站。提升客服團隊的技能，接管可能已外包出去的某些工作。探索使用更先進

26、的“客服助手”技術(shù)（功能不僅限于常見問題解答），支持人工客服回答更復(fù)雜、更具挑戰(zhàn)性的查詢。在踏上另一種常態(tài)之路時，客服中心負(fù)責(zé)人該做什么：對改進虛的擬方客面服。技術(shù)指標(biāo)進行定期分析，以確定趨勢和需要轉(zhuǎn)變?yōu)榛又行?。與銷行售設(shè)、計營思銷維和工客作戶坊體。驗探領(lǐng)索域持最續(xù)杰改出進的機客會，服將及客其服他中員心工通優(yōu)化過遠(yuǎn)更程好工地作平。衡遠(yuǎn)程辦公員工和集中辦公員工的組合，以估設(shè)非計危、機用的法眼和光表看現(xiàn)待?？蛻舴答?，針對另一種常態(tài)重新評7備注和參考資料Crossing The Generational Divide: Providing Customer Service for Todays C

27、onsumers. D. 2015. HYPERLINK /static/ebooks/desk-customer-service-across-generational-divide-report.pdf%0D / HYPERLINK /static/ebooks/desk-customer-service-across-generational-divide-report.pdf%0D static/ebooks/desk-customer-service-across- HYPERLINK /static/ebooks/desk-customer-service-across-gener

28、ational-divide-report.pdf%0D generational-divide-report.pdf同上Direct Banks Earn Higher Customer Satisfaction than Traditional Retail Banks, but Face Call Center Challenges, J.D. Power Finds. MarketWatch. April 2, 2020. HYPERLINK /press-release/direct-banks-earn-higher-customer-satisfaction-than-tradi

29、tional-retail-banks-but-face-call-center-challenges-jd-power-finds-2020-04-02%3Fmod%3Dmw_quote_news /press- HYPERLINK /press-release/direct-banks-earn-higher-customer-satisfaction-than-traditional-retail-banks-but-face-call-center-challenges-jd-power-finds-2020-04-02%3Fmod%3Dmw_quote_news release/di

30、rect-banks-earn-higher-customer- HYPERLINK /press-release/direct-banks-earn-higher-customer-satisfaction-than-traditional-retail-banks-but-face-call-center-challenges-jd-power-finds-2020-04-02%3Fmod%3Dmw_quote_news satisfaction-than-traditional-retail-banks-but- HYPERLINK /press-release/direct-banks

31、-earn-higher-customer-satisfaction-than-traditional-retail-banks-but-face-call-center-challenges-jd-power-finds-2020-04-02%3Fmod%3Dmw_quote_news face-call-center-challenges-jd-power-finds- HYPERLINK /press-release/direct-banks-earn-higher-customer-satisfaction-than-traditional-retail-banks-but-face-

32、call-center-challenges-jd-power-finds-2020-04-02%3Fmod%3Dmw_quote_news 2020-04-02?mod=mw_quote_news“Telecommunications customer experience benchmark report. IBM Institute for Business Value Benchmarking Program. January 2018.”Mehta, Puneet.How AI can save airline customer service teams in times of c

33、risis. PhocusWire. April 20, 2020. HYPERLINK /%20ai-airline-covid-customer-service https:/www. HYPERLINK /%20ai-airline-covid-customer-service / ai-airline-covid-customer- HYPERLINK /%20ai-airline-covid-customer-service serviceSchneider, Christie. 10 reasons why AI-powered, automated customer servic

34、e is the future. IBM. October 16, 2017. HYPERLINK /blogs/watson/2017/10/10-reasons-ai-powered-automated-customer-service-future /blogs/ HYPERLINK /blogs/watson/2017/10/10-reasons-ai-powered-automated-customer-service-future watson/2017/10/10-reasons-ai-powered- HYPERLINK /blogs/watson/2017/10/10-rea

35、sons-ai-powered-automated-customer-service-future automated-customer-service-future8Tips For Reducing Call Center Costs Whilst Improving Customer Service.Cloudtalk. October 27, 2019. HYPERLINK https:/www.cloudtalk.io/blog/tips-for-reducing-callcenter-costs-whilst-improving-customer-service https:/ww

36、w.cloudtalk.io/ HYPERLINK https:/www.cloudtalk.io/blog/tips-for-reducing-callcenter-costs-whilst-improving-customer-service blog/tips-for-reducing-callcenter-costs-whilst- HYPERLINK https:/www.cloudtalk.io/blog/tips-for-reducing-callcenter-costs-whilst-improving-customer-service improving-customer-service”“Cognitive in Call Centers: Enhancing Customer Service. IBM. 2017. HYPERLINK /watson/infographic/discovery/assets/pdf/data_landscape_infographic_6.pdf / HYPERLINK /watson/infographic/discovery/assets/pdf/data_landscape_info