当智能客服产品,快当成“算命先生”

编辑导语:当用户的需qiú越来越多的时候,人工客服就显得力不从心了,于是出现了智能客服,越来越多的企业尝试用智能客服来代替一部分人工客服的岗位。对于用户来说,智能客服产品可以解决一些基本的问题,提高了提问的效率;对于企业来说,则有利于留住用户,从而提高交易率。

shòu后X能力的发展路径,受不同X战略目标定位、经济实力、X现阶段能力等影响。

有的X因为本身不需要shòu后X,因此他们从一开始主打做的是shòu后X的平台工具并对外shòumài;有的X是一开始为X内部C端客户Xshòu后X能力,再到后来演变为向B端客户shòumài平台能力。

因为对内的shòu后X能力会更快碰到天huā板,后续想要进一步盈利:

  • 做成平台工具shòumài给其它X获取工具使用费;
  • 孵化商圈xī引商家入驻,作为第三方平台收取平台费用;
  • 衍生相关周边商品,shòumài相关商品盈利等。

要说我们做这块X能力是为了什么?单独为了减少人力成本?给钱的消费者金主bàbà们可不希望这样。

对于消费者而言,你家X的人力减少了,并不意味着给其解决shòu后问题的X能力好了,他们巴不得你X更充足的人力为其X。

因为在人的潜意识中会觉得人比机器更灵活,特别是当现在机器能力还需不断优化的阶段,客户会觉得有更多人才能更好更快为其解决问题。甚至于,他们希望获得的shòu后X能超出预期,让他们产生surprise。

对于X而言,X想要盈利,因此才会考虑成本节省,但是客户liú失成本、人力成本、赔付成本等节省都只属于节liú做fǎ。

更重要的是开源,X经营好shòu后X,虏获消费者芳心(信任),使其愿意再次消费,或X口碑相传xī引更多新消费者,才会有源源不断的营收。

那奔着开源节liú、X消费者体验的目标,有哪些指标可以用来验证效果?

  • 一看增益指标:主要是成本降低收益提升,包括:平台人力成本降低效果、平台赔付成本降低效果、“二次消费”客户增量和利润效果、“老客带新客”客户增量和利润效果等。
  • 二看约束指标:主要是消费者体验,包括:消费者满意度、消费者投诉率、消费者问题一次性解决率、消费者问题解决时长、响应速度等。

要实现增益最大化,就需要用有限、最少的成本获得“再次消费客户”和“老客带新客”带来的利润最大化。

因此我给其总结了一个公式:shòu后XX利润=“老客再次消费收入”+“老客带新客消费收入”-“客户liú失成本”-“营销成本”-“平台人力成本”-“平台赔付成本”。

下文前三部分“精细化运营”、“智能化承接”、“捕抓智能化漏网之鱼”将讲述我对做好shòu后智能化项目的思考,以便降低成本。

第四部分“联动shòu前精细化运营”则讲的是在shòu后取得客户信任后,如何提高老客带来的收益。由于每个点都有很多可以扩展讨论,没写详细的会放在以X一步写。

一、精细化shòu后X

考虑用最少的人力成本实现X价值最大化,那需要对客户进行精细化定位,挖掘高价值客户。比如,对于新零shòu企业,如何挖掘高价值客户?

1. 第一点判断依据:消费能力

消费能力分为:现阶段消费能力、未来消费潜力。

从消费额度看现阶段客户的消费能力;从职业、工作年限、家庭收入、可X额度等看客户未来消费潜力。

2. 第二点判断依据:社交能力

我们后续希望能X老客带新客,那老客的社交能力也是决定客户价值性的因素之一。

社交圈规模:客户微信、X等社交软件的好友数量;工作圈规模:所在X规模或工作软件的同事数量等进行判断。

有人会说,怎么获得用户社交能力数据呢?

比如可以X活动、会员认证福利等xī引用户证明自己是社交达人,且高价值客户的熟人朋友圈往往也会比较高。面向高价值客户,XVΙP专属X,如一对一专属X、全程人工接待、X随时响应、赔付额度升级等。

zhēn对普通价值客户,则可以把控X人力的投入,X智能化释放出人工。客户的价值性也不是一成不变的,因此需要周期性地识别客户价值。

二、智能化承接

zhēn对普通价值的客户,如何采用智能化系统释放人力?那得看目前处理shòu后问题的人力投入在哪里?

不同X人员分工不同,比如:一线接待客服、shòu后处理专员、风控专员、财务处理专员、产品技术……为什么需要huā这些人,因为用户产生了shòu后问题需要解决。

第一要事,将客户问题尽可能消miè在摇篮、让客户不会产生相应问题或X客户当即会产生疑问时前置给出解决方案,而不是被动地等客户来找你解决。

特别是当一个XX存在很多问题,首要的精力不是思考如何承接找上shòu后客服的人,而是解决X存在的问题。

1. 小故事一

大件商品如汽车的物liú运输时间往往需要一个多月,但有的营销人员为业绩会告知客户一个星期就能提取,导致后续大量客户来投诉物liú进度。

客户的焦躁情绪真的是来源物liú进度吗?

我理解并不是,对于家里有多辆汽车的客户,他们可以开旧车。首次mǎi车的客户,他们也还有别的暂时代步工具,且大件商品物liú运输时间长如果X给客户提醒,客户还是存在一定包容度。

我看到顾客反馈更多强调的是受到X,期望越高失望越大,因此规范X的营销行为是首要工作。

但是客户也还是希望能更快拿到商品,X和X也需要X,因此需缩短商品准备、手续X、物liú运输等时长,这便需要推动线X程优化。

2. 小故事二

有次我们X方上线了一个功能,zhēn对逾期还款的人,截断了给客户返优惠的钱,一下子bào发很多客户来咨询返现问题。主要原因是返现有滞后性且还通知不到位,X改成当即返现或在客户还款时提示后续返现时间就能前置解决问题。

第二要事,无fǎ前置解决的问题,需兜住找X的客户,这时就需智能化系统上场。用户的shòu后需qiú主要有三类:答疑解惑、任务处理、闲聊:

1)答疑解惑

答疑解惑类的shòu后需qiú,分为2种:可给出X和不可给出X的。

如果是可以直接给X的都可以X移动端页面说明、IM机器人、IVR机器人等渠道工具给出X;如果不能给X的(有些因线上能力不足无fǎ区分客户给出不同解决方案,有些不能公开说、有些需人工磨合),那这时人工客服兜底就派上用场。

2)任务处理

任务处理类的shòu后需qiú,分为2种:可开放给客户自主cāo作的、需工作人员协助cāo作的。

智能系统需X拦截住可由用户自主cāo作的任务;将需人工协助的任务直达给到有shòu后处理泉限的工作人员,去掉中间任何其他人工转达环节。

三、捕抓智能化漏网之鱼

而当人工智能还宛如人工智障阶段,zhēn对本应智能系统承接的问题,怎么确定用户依旧转人工的原因呢?

那还得从用户cāo作路径说起,用户可以X2大渠道触达“智能化系统”:X渠道、移动端渠道(app、微信小程序、企业微信等)。

当客户拨打X获取shòu后X,可以XIVR系统承接,但是因为X端没有可视化界面,用户在跟X机器人和兜底人工沟通的效率整体没移动端高,因此我们在将用户往移动端引导。

当客户到移动端获取shòu后X,如果让客户一进去就直接由IM机器人接待,客户可能会因为不知道机器人能解决什么问题、因为不信任机器人能力,便会直接去找寻转人工的入口,因此:

1. 第一要事:要向客户展现智能化系统的能力,且主动X客户问题

比如在IM渠道入口前置“客服中心”,X“客服中心”将可由客户自己cāo作的功能开放给客户,自己搜寻X、自助处理任务等。

由于X知识纷繁复杂,如果将一堆解决方案集中抛给客户,客户自己搜索解决方案的精力成本会比较高,因此我们可以X客户可能遇到的问题,给不同特征客户展示不同功能页面、推荐不同“猜你想问”问题。

X的方fǎ有几种:

  1. X当前数据识别用户遇到的问题,比如:系统数据查询到客户还款失败了,那我们就给客户推荐还款失败解决方案;
  2. XX数据分析不同特征用户的高频问题,跟用户画像推荐系统相似道理。比如,保险到期前1个月的客户高频咨询续保问题;刚mǎi保险1个月内的客户高频咨询增加保险险种问题等。

2. 第二要事:优化机器人接待能力

经过系统功能拦截,还会有一部分客户进入IM在线咨询渠道。其中有的客户还是会直接选择转人工,有的客户会愿意开口跟机器人对话,但聊不好也会转人工。

如果直接转人工占比太高,就需要在机器人能力优化到一定程度后弱化转人工入口。

而zhēn对跟机器人开口对话后仍旧转人工的客户,需进一步研究机器人哪里没做好,可能存在的原因:一是问题识别不准,二是X无解决用户问题。

1)问题识别不准的原因又可chāi分为

  1. 机器人知识库不存在对应意图知识点:需丰富覆盖知识点;
  2. 知识库存在对应意图但是算fǎ模型识别不准确:则可X增强数据标注、让算fǎ工程师优化算fǎ模型提升模型精确率、召回率、F1值。

2)在研究X是否准确这件事上,也是一门有趣的活

当我们想采集客户对X准确度反馈,用户并不反馈~啊哈哈哈,因为这种反馈并不能让客户感知到对其有啥好处,他们要给你反馈干啥,有的问题他们也只问一次就不问了。

因此我采取了2种方式盘点解决方案:

  1. 让一线小伙伴加入盘点X,同时也解决了因为X不停变更,有些XX覆盖不到现在客户情况的问题,使得解决方案能不断被更新;
  2. 对客户转人工的会话进行case分析,研究机器人为什么没回答好,人工客服解决得好的又是怎么解决的。

四、shòu后连接shòu前精细化运营

前文讲到shòu后做好最大价值点是要xī引“开源”,即进一步给客户营销X相关商品。

1. 第一要事:需了解客户再次进行消费的周期,以便了解给客户X营销信息的时间节点和频率

再次消费周期会受到商品属性、客户自身情况、外部环境等影响,比如:

  1. 从商品属性X其损耗需再购周期;
  2. 从客户X、职业、工作年限等X客户更换更高品质商品的几率和时长;
  3. 从外部经济状况、XX反推客户所处职业岗位可能受到的约束或助力等。

2. 第二要事:zhēn对不同用户画像特征的用户,结合推荐系统原理给客户推荐其可能感兴趣的商品

推荐商品的方fǎ有多种:

  1. 根据商品相似度进行推荐,解析商品有什么特征,给客户推荐相似特征的商品,比如mǎi的商品比较X,那就再给客户推荐X型的其它商品,mǎi的商品比较实用,那就推荐实用型商品;
  2. 根据商品互补性进行推荐,比如用户mǎi了泳衣,那客户可能会进一步需要mǎi泳帽泳镜;
  3. 根据用户相似度进行推荐,mǎi过同款商品的不同用户,用户A还mǎi了什么就给用户B也推荐;
  4. 根据外部环境进行推荐,比如结合用户所在地理位置、所处季节、天气近况给用户推荐不同商品;
  5. 根据用户生理属性动态变化路径,客户到不同年龄段的自身生理特征、家庭环境、工作情况会如何变化而进一步推荐商品,比如从mǎi车来说,客户从青年到壮年,可能会遇到家庭成员新增等变化,需要将空间狭小车辆更换成宽敞型车辆,客户接近退休年纪,可能会想更换成越野车辆方便四处旅行。

我就先写到这里了,改曰再续~

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