双11“累死”客服？看智能客服如何颠覆传统！

2020-11-10智齿科技智齿零售行业解决方案智齿案例零售服务

双十一来了，又一年购物狂欢季，消费者享受消费快感的同时，各路商家全线进入“备战”状态。这场购物狂欢，是对消费者钱包和定力的考验，也是对商家服务能力的极致“挑战”，双11“累”死客服？看智能客服如何颠覆传统，助推双十一。

一、电商服务需求的变迁

1.用户体验至上

伴着服务越来越多元化，人均可支配收入不断提高，消费者对购物的关注点已经不再局限于价格便宜，或者品牌大，会更注重对消费过程的体验和感受，所以，我们首先要改变的服务理念是回归人性，回归到以消费者为中心，打造消费者高满意度的服务，让满意促进粘性，粘性拓展口碑，口碑带来新消费。

2.营销权重提升

电商服务的边界在变大，也越来越模糊，我们很多电商行业客户都在将客服中心渐渐向利润中心转化，为什么要这么做？很核心的理由有三个：

第一个，电商企业有较多的用户存量，这些存量客户有非常大的消费潜力，去主动营销这部分存量客户，会为企业带来更多附加值。

第二个，消费者需求是需要被激活的，我们需要基于对场景的深刻理解，主动挖掘消费者的需求，然后向消费者主动营销，不再是被动的解决消费者问题。

第三个，阿里，京东等大企业的客服报告显示，客服团队离职率居高不下，直接的理由，要么就是钱赚的不多，或者是岗位没发展。我们思考下，如果客服部门一直作为成本部门，做的都是问题解答类的事情，工资就很难持续性增长，能力也不会持续性的提升。如果我们增加营销在客服团队的比重，将客服部门向利润部门转化，就可以通过考核客服利润转化量，或者转化率，来增加客服的奖励。另外，岗位职责更大，客服人员的机会更多，成长空间更大，对未来充满了憧憬，这种通过客服体系的变革，将会在很大程度降低离职率。

3.长期价值运营

“用户短期带来的消费流量”向“运营用户，实现长期价值”的转换。通过线上为线下引流，线下向线上导流，利用公众号吸粉、小程序裂变、app留存，来经营掌握自己的私域流量。商户低成本、反复地和消费者接触，亲近和培养，研究消费者心理，提供个性化服务，达到持续稳定地销售、复购的目的。

4.智能引领服务升级

目前有两个非常确认的事实，第一：人工智能的技术过了探索期，已经可以在具体的场景下得到很好的发挥和使用，他不像区块链，还在探索和寻求场景的时期。另外，未来，谁拥有数据资产，谁就拥有了核心的竞争力。所以，通过大数据和人工智能，去优化产品、提升服务、去辅助管理决策，会成为未来激烈竞争中取胜的关键点。

二、用户购物全景

我们从上千家与智齿合作的客户中，拜访比较有代表性的新零售电商客户，去洞察行业的一些变革和服务理念的升级。

我们构建了消费者购物全景，梳理出7个消费动作，包括：“用户接入、商品浏览、咨询客服、下单购买、物流运输、客户收获、运营复购”。这些场景，可以概括分为“购物前、购物中、购物后”。

如果我们用心去研究消费者心理，会发现，消费者越来越弱化对产品和品牌的认知，却可以记住服务体验过程，所以，提供一套高满意度的消费者服务体验系统，会更好的增强和消费者之间的粘性，提高成单和复购的比例，更好的帮助企业加速品牌建设。

消费者在整个购物场景里，每个细分的购物交互点上，都会产生大量的数据，这些数据为提升服务质量，明确服务战略定位，提供了非常可靠的支撑，所以，我们会把这些数据汇总到“客服数据中心”，数据经过结构化、质控环节，形成优质数据，用于完善机器人知识库，内部知识库，以及自训练机器人等，从而实现“智能驱动，数据转化“，达到持续运营和商品复购的目的。

三、智能客服如何颠覆传统

下面我们看一下智能客服是如何在用户购物全景中颠覆传统客服，助推双十一购物节的。

1.购物前：全渠道覆盖、近转化页面优先接待

（1）分层服务优先接待

为消费者提供“不一样”的分层服务，为质量越好的用户提供更加优质的服务。消费者质量的分层，不再单纯的通过消费者花了多少钱来划分，会充分地考虑消费金额、消费者诚信度，以及触发服务需求的界面与交易界面的距离，综合分析权重，以提供不同层级的服务。若消费者是从商品首页咨询的，我们会分配侧重营销的客服，为消费者推荐商品，做主动营销。如果消费者是从订单结算界面进来的，客服会优先推送优惠券等，真正实现不同特性、层级的用户，匹配不同技能和层级的客服，让服务和效率最大化。

（2）个性化标签画像

基于智齿科技人工智能技术，给来访客户进行标签化客户画像管理，每一位消费者无论是首次登陆店铺还是老客户复购都会被记录购物习惯、浏览轨迹等画像特征，以便客服提供更加个性化的贴心服务。

a.用户标签：用户在产品里呈现的姿态是千百种的，为用户打上各种标签，可以让他们具象化的显示在客服面前。有了这些标签具像化的数据支撑，可以为服务策略提供精准的分析依据，以及制定有针对性的方案。打的标签越多，越详细，用于服务分析的依据就越多。

b.业务标签：商家每天开展的业务种类繁多，且单一业务咨询的问题量高，若能为每个业务做标签管理，就可以精细化到每个业务的数据统计，更直观的分析消费者行为，从而改善服务，调整业务投放。

c.商家标签：通过给商家打标签，更好的对商家做分类管理，绩效考核、服务质量监测等

2.购物中：个性化服务、智能推荐、询单转化

（一）千人千面客服机器人

场景一：猜你想问

在售前环节，可以为消费者提供商品的推荐，这些推荐的内容，可能是消费者曾经多次浏览，一直没有下单的商品。

在售中环节，针对客户可能关心的问题，我们提前推送，第一时间打消消费者顾虑。

在售后环节，可以推送高频咨询的问题，做到服务直达。

场景二：个性化智能推荐

“个性化推荐”的场景，基于客户标签画像，针对不同偏好的用户，我们可以个性化推荐不同的商品。如：消费者在过往浏览记录或消费记录中，被标记为小米产品爱好者，那么，当消费者提出“推荐一款耳机”时，系统优先推送小米产品。

场景三：用户咨询

“差异化回答”的场景，消费者做问题咨询的时候，系统会基于用户数据构建的用户画像，精准判断消费者身份，完成千人千面的回答。

（二）购物卡片沟通效率爆棚

场景一：商品定位

比较常见，我们在淘宝上购物咨询的时候，也经常会碰到，如果在访问的商品界面登陆发起客服咨询，会自动弹出商品的卡片，点击“发送客服”按钮，发送过去，这样可以快速建立消费者和客服之间的沟通基础。

场景二：商品推荐

消费者说：“帮我推荐一款手机”，系统会综合评估过往消费者的消费能力，消费者的品牌倾向，进行智能推荐。比如，曾经买过华为的耳机，那么在咨询手机推荐时，会优先推荐华为的手机。另外，我们在这些卡片上还可以做到细节的自定义，比如：推荐的时候，价位档次的比例，商品推荐数量等。

场景三：产品介绍

如果客户购买商品后，咨询“商品不会用”，那么，卡片会根据消费者的订单，自动推送设备型号，让消费者确认，并发送对应的使用说明。如果不能判断消费者设备型号，可以进行多品类的推送，供消费者灵活选择。

场景四：订单明细

消费者说：“我要退款”，机器人可以将付款且支持无理由退款的商品罗列，供消费者选择、操作。

我们在订单的卡片上，不仅有信息的点选，更配套有业务操作按钮，比如：“付款、取消订单、咨询客服”等。消费者不需要退出界面，就可快捷完成服务。

如果我们在服务中能够增加这些便捷化、人性化的服务体验，并且这些服务恰好命中了消费者此时的需求，那么，它将会降低至少50%的转人工率，一定会让消费者感受到我们很懂他，从而消费过程留下非常深刻的印象。

（三）聚焦“询单转化率”

转化率目前已经成为了很多电商企业非常核心的、用于衡量服务质量的标准。我们从数据中可以看出，消费者日常购物中，有60%的消费属于静默消费，即：有了明确需求，访问商品，查看商品详情，浏览商品评价，符合需求会直接下单。这种场景下，客户对客服的依赖并不是刚需的。

那么还有40%左右的客户是比较徘徊的，消费者可能没下定决心买，或者是在不同商家之间做比较。为了深入了解，一般消费者会主动咨询客服，这种主动询单，是非常重要的销售机会，对服务，甚至于营销的能力，要求比较高，所以，提供令客户更满意的服务，更快、更便捷的触及客户的需求，成了拿下这部分订单的重要决定要素，这部分询单转化量，也成为了业绩增长的关键点。

3.购物后：主动通知、精准营销、自动化运营

（一）智能外呼机器人

其实，行业里有很多的客户，已经积累了大量的客户存量，只是发挥这些存量的复购，就能创造非常大的价值。但是，因为客服人员有限，分身乏术，在完成售前，售中、售后的服务的情况下，很难再有多余的精力去做老客户的回访，企业增加客服，成本太高。而且，一个客服，一天工作八小时，外呼的量非常有限。如果，能通过增加外呼机器人，将完全解决这个问题，因为机器人可以7*24h工作，而且永远不会有情绪，绝对是营销的必备产品，以下是针对已成交客户或存量老客户的三类场景：

场景一：主动营销

场景二：主动服务

场景三：自动化运营

四、多商户平台电商运维管理

1.平台电商自营版

自营版平台电商的方案，商家拥有最上面的一级平台，往下是自己运营的主商户，也有入驻的子商户，无论是主商户还是子商户，都由平台统一管理。自营版平台电商的特点是“强管理”，就是把核心的“管理权限、监测权限、数据统一分析权限、接口对接权限”统一在平台进行设置、查看。而主商户和子商户，仅可以对自己的客服体系进行管理、监测、也仅可以对自己的数据进行查看和分析。子商户主动将客户咨询一键转接给主商户，客户无感知。

另外，主商户和子商户之间，可以协同工作，比如像工单的互转、即时通讯沟通。发挥组织合力，更快的解决消费者问题，例如使用工单在子商户和自营主商户间流转，例如“投诉、发票申请”等业务。