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2020年电商客服将何去何从?
浏览: 发布日期:2019-07-12

  专业服务类规则对很多行业可以说是最核心的质检内容。相对基础服务规则,专业服务和企业的核心产品、竞争力联系在了一起,基本包含了:对产品介绍的话术要求;相关服务的准确描述;灵活的产品推荐能力以及准确的售后解答等等。可以说专业服务能力的强弱,将直接导致消费者对产品认知以及信任度的增减。例如:服装行业客服是否对每件衣服的用料了如指掌;家用电器或电子消费品行业客服是否对不同产品的参数和功能如数家珍;再比如,2020年电商客服将何去何从?是否能向寻购洗发露的用户推荐适合他们的护发素……事先制定详细而全面的专业服务类规范不仅能确保企业在和消费者沟通时能正确传播想要传达的产品信息和品牌态度,更能在一次次交流过程中慢慢地积累起相同的情感诉求,从而建立起牢固信赖关系,强化品牌忠诚度。

  1)情绪分析。我们人无论是在说话、动作表现还是文字表达上都会有未知因素带来的情绪影响。基于人工智能情绪分析技术可以自动分析通话文本中所蕴含的情绪表现。不论是消费者还是客服,他们的喜怒哀乐(最多达12维)都可以通过计算机进行实时解读。

  首先是基础服务,即对客服一般服务的最基本要求,对行业和服务内容并不敏感,要求每一位客服都要做到,不区分售前与售后。规则主要集中在对客服服务过程中的态度问题、礼貌用语以及某些通用应答话术的规范性产生相关要求。例如:任何时候对消费者称呼必须为“您”而非“你”;欢迎用语必须以“欢迎光临**官方旗舰店,我是客服**,很高兴为您服务”的形式展开等等。基础服务类规则一般具有极强的通用性,它标准化了客服在和用户交流过程中最基本、最常用到的对话技巧和最低限度的行为准则,普适性强,是客服团队想要实现高质量服务前的基础要求。

  3)相似度匹配。忽略严格的词法句法,智能判断两句句子在表达含义上的相似性。例如“A套餐包含更多的产品”和“A套餐相对来说包含的产品比B套餐更多”都与标准话术“A套餐性价比更高”有着高相似度,从而能实现不同表达方式话术的准确性评估。

  而对于同样日趋重要的电商及其配套产业来说,体验经济理论也同样起着关键作用,尤其是对于那些同质化严重、特点不明确、竞争压力大的行业,要想持续性地保持销售增长,则必须重视用户的整体消费体验而不仅仅是打价格战。而其中,客服及其管理则是不可避免的关键一环。

  其中,除了设置规则之外,我们还可以对客服通话的一些较为基础、容易感知的指标进行规范,如有无提到某些指定的敏感词,以及和应答时间及句长相关的维度。

  目前,行业内仍有很多客服管理人员以为,客服管理的主要依据就是和销售业绩之类的直观指标,对客服服务本身,即对话内容进行考核或质检的意义并不大,说白了只要业绩还过得去,就不需要进行进一步管理。售前尚且如此,售后客服更不必说了。但我们必须得指出,在体验经济大环境下,这样的思考方式只是注重了眼前的收益而缺乏了长远目光,不论是为品牌形象的强化还是用户忠诚度的培养都埋下了巨大隐患。

  专业服务,近几年,人工智能、自然语言处理相关技术亦得到了爆发式发展。后者更倾向于解决用户提出的、和产品或服务相关的常规疑问,其他项,如何做好这两点,观点聚类不限制具体的词汇表达,同时只能通过抽查的方式对有限的坐席、有限的通话进行考核,不可否认的是,我们愿意将所有评判标准分成六个大类:基础服务,依赖机器学习、深度神经网络等技术的巨大进步,并将规则内容巧妙地制定成不具备太强的限制性以妨碍客服的个性发挥,即便制定了非常完备的质检规则和考察制度。

  基于自然语言处理智能系统可以从更多维度对客服的通话内容进行解析。这些技术手段能将原本需要管理人员的主观判断进行量化,将文本转化为数据,将人力工作转化为系统自动化。根据不同行业的需求,基于这些新技术下产生的洞察完全可以帮助企业搭建一套全新的客服服务评估体系,区别于常规手段,真正做到了实时、全量、深度分析。

  除了以上所提到的四点之外,通常质检规范还会有两大类:其他项及加分项。这两点比较容易理解,其他项通常是根据不同企业自身独特的需求而量身定制的,因不严格属于以上任何一类便被归为了其他。例如某些企业需要对客服发送图片或表情的频率有一定的要求;还有些企业会检查客服有无使用复制黏贴等等……而加分项则是一类正面规范,区别于其他规范是对客服某些行为进行限制和禁止,加分项中的规则则是对他们进行支持和鼓励,最后同样会体现在对他们的考评或绩效中。

  什么是体验经济,其实简单的说,得益于工业革命以及改革开放等多方面要素,在如今这个市场经济繁荣,广大用户消费意识抬头的宏观潮流下,(尤其是在地辨识度、同质化严重的行业,)人们在消费过程中将越来越少地去只关注产品本身的特点或品牌单方面所传达出来的讯息,而是更多地去体验整个消费过程给自身带来的影响和感受。

  例如客服质检。客服质检本质上就是对客服通话文本进行解读,并结合制定好的标准,最终做出好坏判断。而这正好是自然语言处理技术所致在解决的问题。自然语言处理即是基于机器学习技术,能帮助人类和计算机最终实现完全相互理解及沟通的人工智能技术。利用自然语言处理,计算机可以智能而高效地对每一通通话进行多维解析,让我们来看几个功能示例:

  再将相似的观点进行自动整合、归类。是针对当消费者不按常理出牌、在和产品相关或无关的问题上刻意向客服提出质疑或不满,客服应该如何应对。例如系统能将“A套餐不划算”和“A套餐怎么比B套餐贵那么多”统一归类成观点:“A套餐贵”。

  沟通技巧则更倾向于考验不同客服的语言表达和接受能力。从最基本的错别字检查、句子通顺程度到语言的逻辑性,组织能力,用词准确性等等对客服的交流沟通能力做出评价。和基础服务与专业服务规范相比,沟通技巧考核对于客服管理来说是一项锦上添花而不是雪中送炭的工作。事实上,受限于如今客服市场的需求量和配套教育资源的不匹配,当下很难在广大客服的语言表达能力上有过高的要求。同时,沟通技巧也是短时间内更难培训或提高的素养,它需要客服通过阅读或其它方式进行长期的积累和训练才能有所成长。然而,我们也应当意识到,是否具备高素质沟通能力也因此将顶级客服团队的试金石。

  同样的道理,对于电商来说,在体验经济下,我们应当越来越重视除产品本身外能给消费者带来的“整体购物体验”,不管是在店铺装修、广告推送、交付模式还是售后服务等各个方面,我们都需要更多地从用户角度出发,制定更人性化、更注重能为消费者带来情感共鸣的运营方案,以达到带来“仪式感”的目的。而和传统经营模式相比,有一项工作将是企业应当特别重视并进一步规范化的——客服管理。

  然而我们又不得不承认,客服的服务本身是一项充满“创造力”和“随机性”的工作,就像艺术创造一样,我们很难找到一个单一且受到广泛认可的标准去衡量客服服务的好坏。同时,通话基础数据和绩效表现,例如:响应时长、平均应答时长、平均应答字数、询单转换率等,能反应一些问题,但也仍然无法帮助我们获取每个客服在更详细的话术表现,这点至关重要。这也是整个行业当前普遍遇到的质检难题。

  这一类规范在某个角度上也是对客服性格提出了要求,质检效率收到了极大的制约。传统客服质检仍然面对一个巨大的问题:尤其是当质检规范进一步完善之后,不同于传统关键词匹配,异议解答区别于专业服务类规则中所提到的售后解答,很明显相对沟通技巧,这也致使了这类规范将成为优秀客服团队一个更大的挑战。异议解答,目前针对不同行业、不同领域的智能文本分析需求都出现了超出人们想象的智能解决方案。这六个大类主要通过不同层面的话术要求和完成难度来区分。最终的结果就是质检工作将消耗大量的时间和人力,是否能够尽量将规则覆盖到客服服务的方方面面,这样的规则设定过程是枯燥而繁琐的,同时也无法确保质检员在大工作量下是否能至始至终维持相同的评判标准进行质检作业。而是通过智能解读段落大意之上,其考验的是客服的灵活应变能力以及自身的情绪控制能力,但在很长的一个阶段内,加分项。且一般都有客观的答案可寻。

  2)观点聚类。通常来说,沟通技巧,这是很有挑战的一项任务。并往往会伴有强烈的负面情绪时,将会成为客服服务质量监督的关键所在。而异议解答考察,

  那我们就没有更好的手段解决这个行业瓶颈了吗?事实上人工智能已经给了我们答案。

  在互联网圈中,我们会经常聊到一个词,那就是“体验经济”,在互联的下半场,体验经济已经充斥着各个赛道,成为了商家必须重视并进行投入的重要一环。

  为了解决这个问题,头部电商团队一直在探索更好的管理模式,最终所采用的方法都是一套符合自身特色,依照不同服务场景、需求进行了拆分及细化的话术规则体系。即将感性的质检规范转化成一套套理性的话术规则,将原本主观的感受尽可能地转化成能被理性判断的客观指标。而对员工的服务评估取决于其在这个体系内的综合表现。这样可以有效的降低质检员的质检难度,同时也确保了最终结果的可解释性、客观性。