劉振華

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司 客戶服務(wù)中心， 廣東 廣州 510000)

0 引言

客戶服務(wù)作為企業(yè)與客戶間的聯(lián)結(jié)，其質(zhì)量對企業(yè)發(fā)展影響重大。而當前企業(yè)客服中心存在著業(yè)務(wù)系統(tǒng)間信息資源不流通、服務(wù)渠道單一、流程繁冗且客服人員工作量大等問題，降低了客戶滿意度，制約了企業(yè)的發(fā)展。

為解決上述問題，優(yōu)化客戶服務(wù)流程，企業(yè)在客戶服務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等數(shù)字化技術(shù)具有重大價值[1-2]?；诖耍疚姆治隽藬?shù)字化技術(shù)在解決客戶旅程各關(guān)鍵節(jié)點現(xiàn)存問題的方法和預(yù)期成效，并以電網(wǎng)企業(yè)為例，深入探討了數(shù)字化解決方案在幫助企業(yè)打造流暢的客戶服務(wù)全流程體驗上的價值。

1 現(xiàn)狀與問題梳理

通過識別客戶與企業(yè)的高頻互動環(huán)節(jié)，可在客戶服務(wù)全流程中提煉出六大關(guān)鍵接觸點：接入、代理、受理、處理、回訪和預(yù)期，企業(yè)通過分析服務(wù)現(xiàn)狀與客戶的行為、訴求和評價，梳理現(xiàn)存服務(wù)痛點及改進方向，挖掘引入數(shù)字化技術(shù)的契機。

1.1 接入

接入是客戶服務(wù)流程的開端，是客服中心傾聽、挖掘客戶需求的關(guān)鍵。由于客戶對互聯(lián)網(wǎng)社交平臺的不同偏好，單一的消息推送、報障和解決渠道已無法適應(yīng)來源多樣的客戶需求。因此，企業(yè)需要拓展客戶接入渠道，提供主動服務(wù)或引導(dǎo)客戶自助解決問題。

1.2 代理

傳統(tǒng)的人工客服模式存在著服務(wù)需求量大、客服業(yè)務(wù)水平參差、轉(zhuǎn)接流程繁冗等問題，導(dǎo)致客戶等待時間長且滿意度降低。代理工具在此環(huán)節(jié)的引入，能夠全天候為客戶提供標準化服務(wù)，實現(xiàn)簡單問題線上閉環(huán)及客戶分流，減輕人工渠道的壓力。

1.3 受理

在受理階段，人工客服通過詢問明晰客戶訴求將客戶分流，普遍耗時較長。且渠道變化帶來了客戶信息跨渠道流轉(zhuǎn)不及時甚至信息遺失的問題，降低了診斷效率。數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用不僅能實現(xiàn)各時期及各渠道間的信息互通，還能為預(yù)判客戶行為和提供后續(xù)服務(wù)提供參考。

1.4 處理

問題的診斷和解決是落實客戶需求的基礎(chǔ)，需要人工坐席與客戶溝通發(fā)現(xiàn)問題、規(guī)劃解決方案，是需要企業(yè)重點把控的環(huán)節(jié)。而傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢發(fā)現(xiàn)問題不夠及時全面，需要通過引入智能質(zhì)檢技術(shù)實現(xiàn)實時、準確的監(jiān)控。

在問題解決階段，人工工單分派模式存在問題定位不準確、不能迅速匹配歷史信息等問題，降低了工單流轉(zhuǎn)的效率和問題處理的質(zhì)量?；谝?guī)則的數(shù)字化工單處理模式則能實現(xiàn)快速、精準的問題診斷和工單分派，有利于解決傳統(tǒng)模式的弊端[3-4]。

1.5 回訪

客戶回訪為企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量提供了重要信息源，但海量的回訪要求為客戶服務(wù)工作帶來巨大壓力。智能回訪系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動及時及定期的多渠道回訪，幫助形成完善的服務(wù)滿意度調(diào)查機制。

1.6 預(yù)期

企業(yè)需重視客戶預(yù)期、挖掘客戶需求，基于回訪和服務(wù)分析進行流程自檢，提升人員服務(wù)能力，為客戶提供不同業(yè)務(wù)場景下的主動服務(wù)。

總體而言，傳統(tǒng)客戶服務(wù)模式的各環(huán)節(jié)均存在一些不足，影響了客戶體驗和內(nèi)部運營。針對存在問題，企業(yè)需積極探索和推廣數(shù)字化技術(shù)在上述服務(wù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用，解決服務(wù)痛點，提升客戶滿意度。

2 數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用

客戶服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能大幅減少服務(wù)過程中的人工干預(yù)，不僅提升了客服響應(yīng)效率，更能優(yōu)化內(nèi)部運營管理機制、降低成本[5-6]。數(shù)字化技術(shù)在客戶服務(wù)全流程各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用可能性，如表1所示。

表1 數(shù)字化技術(shù)在客戶服務(wù)全流程的應(yīng)用

后續(xù)章節(jié)將對所列舉的部分重要技術(shù)進行展開描述。

2.1 接入

(1) 社交響應(yīng)：企業(yè)通過監(jiān)測主要的互聯(lián)網(wǎng)社交平臺，迅速發(fā)現(xiàn)、介入處理簡單問題，完成簡單服務(wù)的閉環(huán)；對于重大投訴、業(yè)務(wù)辦理及變更等復(fù)雜問題，可引導(dǎo)客戶查找支持內(nèi)容或交由人工客服處理，以社交渠道響應(yīng)分散人工渠道的壓力，縮減無效等待時間。

(2) 埋點數(shù)據(jù)采集：將設(shè)置 “采集器”埋至互聯(lián)網(wǎng)社交平臺頁面中，追蹤并記錄客戶操作痕跡，將數(shù)據(jù)實時回傳至后臺數(shù)據(jù)倉庫，通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果全面了解客戶的行為特征，智能預(yù)判客戶行為及目的、完善企業(yè)知識庫和輔助業(yè)務(wù)決策[7-8]。

(3) 自助服務(wù)：集成多渠道的在線自助服務(wù)平臺可引導(dǎo)客戶在線自主辦理基礎(chǔ)業(yè)務(wù)和獲取資訊，協(xié)助企業(yè)實現(xiàn)客戶服務(wù)從線下至線上、從依賴人工到智能支持的轉(zhuǎn)移。

2.2 代理

(1) 聊天機器人：機器人使用分詞、語義解析技術(shù)分析客戶提問，在后臺知識庫中為客戶檢索問題解決方案。對于復(fù)雜問題，機器人依據(jù)對話模型和預(yù)置規(guī)則明確客戶需求并引導(dǎo)至相應(yīng)坐席處，簡化了顧客和企業(yè)間的溝通。

此外，聊天機器人還能在服務(wù)過程中積累應(yīng)答語料和為知識庫收編新問題，并通過自主學(xué)習(xí)功能不斷豐富應(yīng)答場景，提高應(yīng)答準確度。

(2) 智能IVR：智能IVR利用自然語言與客戶進行任務(wù)式對話，自動匹配數(shù)據(jù)中心所儲備的問答數(shù)據(jù)，打造集業(yè)務(wù)辦理、咨詢?yōu)橐惑w的機器人自助服務(wù)模式。其語音主導(dǎo)的特點打破了有限按鍵數(shù)量對按鍵式IVR的限制，實現(xiàn)“業(yè)務(wù)承載量多”和“業(yè)務(wù)查找高效”雙收益。

(3) 語音語義分析：人工智能通過識別模型判定來電的語種和邏輯，利用自然語言處理和詞法分析對語義和情緒進行綜合分析并提取核心觀點，支撐與客戶的多輪對話。企業(yè)可通過完善語音語義組件功能持續(xù)提升人工智能的服務(wù)能力。

2.3 受理

(1) 智能知識庫：智能知識庫收錄了包括國家政策、企業(yè)通知、客戶服務(wù)相關(guān)的制度規(guī)范和客戶高頻提問答案等內(nèi)容，兼具庫內(nèi)知識的自主分類、聚類和深度學(xué)習(xí)功能，可將知識采編成支撐坐席與客戶對話的業(yè)務(wù)應(yīng)答語言[9-10]。作為管理知識采編信息的重要工具，如圖1所示。

圖1 智能知識庫應(yīng)用邏輯圖

智能知識庫具有下列三大核心功能。

1) 提供坐席搜索應(yīng)答的文檔；

2) 支撐機器人服務(wù)一問一答過程用的FAQ；

3) 支撐基于多輪對話的業(yè)務(wù)流程操作。

(2) 客戶畫像：營銷系統(tǒng)、客服系統(tǒng)等多個原始業(yè)務(wù)系統(tǒng)所收錄的海量數(shù)據(jù)為構(gòu)建客戶畫像體系提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)建模的方法，分析客戶行為特征并構(gòu)建標簽?zāi)Ｐ?，輸出客戶標簽并將標簽跨系統(tǒng)共享。業(yè)務(wù)人員可通過客戶標簽信息及全景畫像，識別客戶身份，為客戶提供個性化服務(wù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)對業(yè)務(wù)優(yōu)化的反哺[11-12]。

2.4 解決

(1) 智能質(zhì)檢：智能質(zhì)檢以智能語音識別、自然語言處理和大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)為支撐，實現(xiàn)對語音內(nèi)容的100%全覆蓋文本轉(zhuǎn)化，通過文本分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對通話內(nèi)容進行合規(guī)檢查、風(fēng)險預(yù)警、趨勢分析和商機挖掘，準時、批量地輸出質(zhì)檢結(jié)果，有效提升質(zhì)檢效率，降低了質(zhì)檢成本。

(2) 故障診斷分析：智能工單系統(tǒng)在收到客戶需求后自動生成工單，提取工單關(guān)鍵信息在企業(yè)知識庫中檢索診斷問題，通過預(yù)設(shè)字段及規(guī)則進行工單分類及分派。智能工單處理具有批量化、標準化、規(guī)范化的特點，能夠顯著提升故障診斷和工單分派的準確率與工單流轉(zhuǎn)效率。

2.5 回訪

(1) 全渠道回訪：企業(yè)在收到客戶服務(wù)閉環(huán)請求后，結(jié)合具體服務(wù)內(nèi)容，生成針對性服務(wù)滿意度調(diào)查，通過電話、短信、郵件或互聯(lián)網(wǎng)社交平臺等多渠道觸達客戶。對首次未成功回訪的客戶，系統(tǒng)會將其自動編入“未回訪”分類，并通過其他渠道發(fā)送回訪邀請。多樣的渠道為客戶參與回訪提供了更靈活的時間和方式選擇，降低了因客戶的某項聯(lián)系方式缺失而無法完成回訪的概率，同時也避免了人工延遲、遺漏回訪的問題。

(2) 評價分析：客戶回訪結(jié)果以語音和文字的方式被錄入企業(yè)知識庫，通過分析反饋信息，自動標注客戶投訴案例，實現(xiàn)追蹤服務(wù)及后續(xù)回訪。此外，數(shù)據(jù)挖掘有利于企業(yè)了解客戶對各項具體業(yè)務(wù)的評價，及時發(fā)現(xiàn)服務(wù)痛點，優(yōu)化服務(wù)策略。

2.6 預(yù)期

(1) 主動服務(wù)：企業(yè)可根據(jù)客戶行為特征、對現(xiàn)有產(chǎn)品和服務(wù)的評價等信息，預(yù)估客戶可能感興趣的服務(wù)和潛在需求，結(jié)合該客戶的畫像信息，通過營銷系統(tǒng)向客戶主動推送個性化服務(wù)。

(2) 仿真培訓(xùn)：基于對客戶反饋以及服務(wù)運營現(xiàn)狀的分析，及時發(fā)現(xiàn)客服人員在服務(wù)過程中處理不當?shù)膯栴}，運用智能仿真培訓(xùn)系統(tǒng)真實還原具體的服務(wù)場景開展仿真應(yīng)答練習(xí)，切實提高客服人員業(yè)務(wù)水平，滿足客戶的實際需求。

綜上，數(shù)字化技術(shù)在客戶服務(wù)流程各重要節(jié)點的應(yīng)用有利于電網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建人機協(xié)同的新型服務(wù)模式：多渠道、社交化的客戶接入方式使企業(yè)能夠更加全面、敏銳地響應(yīng)客戶需求；聊天機器人、智能IVR等代理工具能夠逐步替代部分人工在解決簡單、標準化問題中的角色[13-14]；靈活流轉(zhuǎn)的客戶信息為客戶標簽與客戶畫像技術(shù)的精準化奠定了基礎(chǔ)，客服人員能夠更全面地了解客戶特征，預(yù)判需求。在服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)控方面，智能質(zhì)檢技術(shù)與全渠道客戶回訪實現(xiàn)了企業(yè)對服務(wù)流程的自檢與“他檢”?？v觀企業(yè)客戶服務(wù)全流程，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用在協(xié)助優(yōu)化內(nèi)部運營的同時改善了客戶的服務(wù)體驗。

3 數(shù)字化技術(shù)在電網(wǎng)企業(yè)客戶服務(wù)中的應(yīng)用價值

隨著以云、大、物、移、智為代表的數(shù)字化技術(shù)在各客戶服務(wù)場景中的應(yīng)用，企業(yè)服務(wù)效率和客戶滿意度得到了顯著提升。以電網(wǎng)企業(yè)為例，2017年廣東電網(wǎng)公司成立了客戶服務(wù)中心，打造貫通全渠道的、可全面感知和監(jiān)測客戶動向的集約型客戶服務(wù)平臺，進一步探索客戶服務(wù)數(shù)字化、智能化、信息化發(fā)展。

3.1 客戶端數(shù)字化賦能

目前，廣東電網(wǎng)公司客戶服務(wù)中心已實現(xiàn)網(wǎng)上營業(yè)廳、微信、APP等多個互聯(lián)網(wǎng)社交平臺的聯(lián)動，通過一體化營銷管理系統(tǒng)和集合19個地市業(yè)務(wù)的95598語音服務(wù)平臺等多個信息系統(tǒng)的支持，形成匯集多接入渠道的客戶服務(wù)平臺。

客服中心逐步推進95598客戶服務(wù)熱線IVR的智能化進程，已涵蓋包括故障報修、電費查詢和繳費等9類常用服務(wù)，通過提升人工智能的自主學(xué)習(xí)能力，增強智能IVR的靈敏度[15]。在線上端，智能聊天機器人通過學(xué)習(xí)企業(yè)知識庫內(nèi)容，應(yīng)答客戶日常咨詢、解決簡單問題，完成線上服務(wù)閉環(huán)，還能夠?qū)⑻岢鰪?fù)雜問題的客戶自動引流至人工客服處，減輕渠道壓力。

為了支撐智能客服代理的問題處理，客服中心持續(xù)探索營銷系統(tǒng)語音語義組件的功能迭代與優(yōu)化，通過加強語音識別、語義分析、分詞分析和觀點抽取技術(shù)的準確度，提升智能客服代理識別客戶需求、推送問題解決方案等操作的效率和精準度。

此外，在服務(wù)閉環(huán)后，客服中心正積極完善客戶回訪和回訪分析機制，為優(yōu)化運營流程和客戶體驗提供參考。以停電服務(wù)為例，客服中心可通過分析客戶停電報障頻率和原因，歸納常見停電原因，整理簡易可行的解決辦法和用電建議主動推送給客戶，想客戶所想且行在客戶之先，以主動的、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)提升客戶的忠誠度。

由此可見，貫穿客戶旅程各環(huán)節(jié)的數(shù)字化技術(shù)顯著改善了電網(wǎng)企業(yè)傳統(tǒng)服務(wù)模式中的客戶痛點，打造流暢的服務(wù)體驗。

3.2 坐席端數(shù)字化賦能

對于客服人員而言，數(shù)字化技術(shù)為問題診斷和處理的方式帶來了顯著改變。廣東省電網(wǎng)公司客服中心已初步建成了企業(yè)級智能知識庫，收錄了國家政策、電網(wǎng)公司的通知、涉及到客戶服務(wù)制度、常規(guī)回答等內(nèi)容，已覆蓋大部分業(yè)務(wù)服務(wù)場景，支撐坐席的日常應(yīng)答[16]。

此外，通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對全省超過3 000萬用電客戶的數(shù)據(jù)進行分析挖掘，客服中心開展了停電敏感主題和投訴傾向主題的客戶畫像應(yīng)用研究，并取得了一定成效，如圖2所示。

客戶畫像體系的應(yīng)用有利于企業(yè)更準確地把握客戶個性化需求，提供精準營銷與增值服務(wù)。以客戶來電傾向標簽的預(yù)判和客戶來電IVR操作行為的應(yīng)對策略為例，如圖3所示。

圖2 廣東電網(wǎng)客服中心客戶畫像來電主題標簽應(yīng)用展示

圖3 廣東電網(wǎng)客服中心客戶畫像客戶話務(wù)標簽主題分析

企業(yè)通過分析客戶的歷史來電記錄數(shù)據(jù)，了解客戶致電95598的原因，為客戶輸出相應(yīng)的標簽?zāi)Ｐ?，判斷該客戶屬于電費敏感型或賬務(wù)敏感型。當客戶再次來電時，客服人員便可根據(jù)標簽內(nèi)容了解客戶的特征。客戶來電IVR操作行為預(yù)判標簽和應(yīng)對策略分析主題可實現(xiàn)的應(yīng)用場景如：根據(jù)客戶每次致電95598的習(xí)慣，為客戶針對性配置話務(wù)菜單流程。如客戶A一共有5次電話來訪記錄，其中4次為電費咨詢業(yè)務(wù)，一次為普通咨詢業(yè)務(wù)，系統(tǒng)即將其定義為“電費關(guān)心客戶”。該客戶下次來電時IVR流程則將優(yōu)先播報“按XX號鍵為查詢電費業(yè)務(wù)”，而后繼續(xù)正常播報。

在服務(wù)質(zhì)量的質(zhì)檢和保障方面，客服中心在2018年引入了基于自然語音處理技術(shù)的智能語音質(zhì)檢平臺，克服質(zhì)檢人員數(shù)量有限、工作效率低的弊端。智能質(zhì)檢技術(shù)實現(xiàn)了語音內(nèi)容的文本轉(zhuǎn)譯，提高質(zhì)檢覆蓋率和精確度，并將逐步實現(xiàn)對客戶來電、在線咨詢和留言回復(fù)的100%“零錯誤”質(zhì)檢，大幅提升對服務(wù)質(zhì)量的監(jiān)管力度。

數(shù)字化技術(shù)的推廣減少了客戶服務(wù)流程中的人工干預(yù)，提升了辦事效率和服務(wù)質(zhì)量，有利于最大程度地發(fā)揮人工和智能在客戶服務(wù)中的價值。

自客服中心成立以來，每年人工服務(wù)規(guī)模約1 500萬戶次，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)規(guī)模則超過4 000萬次，逐步將客戶向線上渠道引流。相比于8.2元/戶次的營業(yè)網(wǎng)點服務(wù)，低至0.05元/戶次的遠程服務(wù)顯著降低了服務(wù)成本，客戶滿意度不斷上升。同時，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用打破了企業(yè)信息系統(tǒng)間的壁壘，大大緩解了“信息孤島”的問題，建立起靈活協(xié)同的數(shù)據(jù)集市，實現(xiàn)了對客戶行為、渠道和服務(wù)質(zhì)量等多方面的綜合分析，挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，探索服務(wù)與營銷的新模式。

數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用和探索是一個循序漸進的過程，廣東電網(wǎng)公司客戶服務(wù)中心計劃于2020年，通過完善大數(shù)據(jù)分析平臺，形成初步支撐智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的能力，在實現(xiàn)技術(shù)更新迭代之余，加強智能回訪、仿真培訓(xùn)等薄弱環(huán)節(jié)的數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用，并積極探索更多數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用場景，為客戶提供更智能、便捷的購電、辦電服務(wù)。

4 總結(jié)

隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展成熟，應(yīng)用場景日益廣泛，客戶服務(wù)單位作為企業(yè)和客戶溝通的窗口，承擔著優(yōu)化客戶服務(wù)感知和建立積極企業(yè)形象的責(zé)任。當下主要依賴人工的傳統(tǒng)客戶服務(wù)模式已經(jīng)無法滿足日益龐大和多樣的客戶需求，為了實現(xiàn)多渠道間的信息對稱和高效的閉環(huán)流轉(zhuǎn)，為客戶提供流暢的服務(wù)體驗，電網(wǎng)企業(yè)通過不斷借鑒國內(nèi)外各行業(yè)、企業(yè)的客戶服務(wù)數(shù)字化成功經(jīng)驗，結(jié)合企業(yè)自身發(fā)展現(xiàn)狀，積極探索客戶服務(wù)數(shù)字化道路。