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                      人机耦合进程中的服务运营

                      人机耦合进程中的服务运营


                      近年来,呼叫中心企业纷纷联合知名科技企业进行客服AI机器人的研发。尽管智能客服技术在算法及深度学习方面有了突飞猛进的发展,但?#37038;?#29992;角度看,目前的客服机器人在很多场景下并不能给客户带来良好的体验。在体验为王的时代,这其实是一种进步的悖论。可是一项技术的成熟必然要经历反复的试用和更迭,从人机耦合进程的角度来思考如何在技术进步的同时保障客户体验,是当前做好客服运营工作的前提。在此我提出自己的三点思考。

                      排班管理的变局

                      排班管理是呼叫中心业务管理的开端,而智能客服是人工智能在呼叫中心管理中的一项主要应用,该项应用将会逐步解决7*24小时客服的排班难题。现阶段国内很多呼叫中心企业如电信、移动、联通等在晚间21点后仅保留处理紧急事务的客服,其他均是智能客服代替服务。

                       

                       

                      排班管理的常见问题

                      问题一?#21512;?#22330;人力不足是排班不合理所导致。

                      现场人力不足确实与排班存在关联,但直接原因仍需要根据现场管理的具体情况来判断。在现场管理中遇到因时段话务进线增幅大而造成话务繁忙的情况,智能客服完全可以达到分流客户的效果。

                      问题二:排班轮班不合理。

                      对于排班师来说排班轮班是一件特别头疼的事情,在排班轮班上我们很难做到绝对公平。每月根据班次得分来定员工或者班组次月轮班顺序。智能客服的上线会大幅度减少特早班、中班、分段班、大夜班等特殊班次,同时也会压缩班次时间跨度。基于人工智能的发展趋势,未来的客服岗?#35805;?#27425;将会大部分集中在早8点至晚8点的区域,这相对于传统排班轮班已经是一个巨大的变化。

                      问题三:排班师为什么设计分段班。

                      对于排班师而言设计什么样的班次完全取决于话务进线的情况,分段班的设计就是为了缓解午餐话务压力和晚餐话务压力。当然,智能客服不断发展将会改变客户来话的峰值,不过现阶段对于智能客服的辅助作用褒贬不一,用得好可以培养客户成为产品的最佳使用者,用得不好则会让客户流失。因此,智能客服的上线短时间内不一定能完全取代分段班,但是毕竟已经成为趋势。

                      问题四:排班规划与实际班表差异大。

                      随着人工智能的技术成熟,相信会出现智能排班系?#24120;?#36825;样的系统可以解决排班规划与实际班表的差异,未来排班甚至完全有可能通过系统自动生成,而月度班表的变更次数将会下降。这样我们实际执行的班表就是排班规划,所?#36816;?#20154;工智能将会很好解决我们担心的这类问题。


                      服务的衍生效益

                      在人机耦合进程中,人工智能的发展很容易引发从业者对于服务效益的进一步思考。从服务效益而言,我们可以将呼叫中心的客户服务看做“窗口服务”,有什么事情或者什么问题都可以通过“窗口服务”解决。在人机耦合的过程中,许多基础性且重复性的问题完全可以通过智能客服来完成服务。因此,“窗口服务”将会随着人工智能技术的成熟,在人机耦合的过程中全面升级。因为我们的客服将会处理高?#35759;取?#39640;情商的问题,所以“窗口服务”将全面转变成“?#25918;?#23459;传”。科技会解放生产力,人工智能的辅助会让服务效益插上翅膀。服务的好坏并不是呼叫中心?#36816;?#33258;话,而是要靠客户满意度?#32422;?#24066;场口碑。如果我们抛开呼叫中心的组织架构等一系列条条框框,那么我们不难发现呼叫中心的客服如同云端上的“窗口”,数以千计的电话服务其实早就成为企业在客户心目中的形象。未来呼叫中心客服素?#35797;?#39640;,“?#25918;?#23459;传”将会越到位,市场份额也不会太差。

                      AI思维引发思考

                      对于呼叫中心而言,AI思维如何赋能呼叫中心已经是不可逆转的趋势,全行业都需要面对市场、用户、产品、企业战略等的重构问题;同时我们每年需要提供几千万次的服务,AI思维的?#23616;?#26159;数据的产物,将数据进行大集合,然后进行深度分析,再智能自动地转化成指令,让机器执行。基于呼叫中心得天独厚的数据优势,我们可以分析客户消费习惯,描绘用户群体画像,从而准确定位产品市场,满足客户需求。我们也可以通过AI思维做精确需求定位,让定制服务转变成日常服务。

                       

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