【场景问题】
伴随互联网多渠道的广泛分布，客户工作较传统人工呼叫坐席客服的基础上多了更多的客户服务的渠道，由于客户个性化、场景化的问题日益增多，对客服工作提出了更高的要求。AI的出现可以通过数字化技术赋能客服提效降本，但在现实工作中仍存在以下问题：
【解决方案】
方案解读：
【参与人员】
本课程适宜于：客服人员、产品研发等
【学员任务】
任务一：客服体系的发展（1小时）
【任务解析】通过了解数字化时代的变化、提出客服工作数字化智能化的必然性。了解当前客服工作中的变化要点，洞悉客服工作的未来发展趋势。
| 一．客户服务——实现更好的客户忠诚和口碑分享 |
| 1.客服，是运营客户体验，实现更好的客户忠诚和口碑分享 |
| 2.客户体验（CX）运营，是贯穿客户生命周期的运营 |
| 3.客服的两大价值：面向客户和面向业务 |
【解析】 1.COPC和4PS国际标准认证解读 |
| 二、数字时代，四大要素之变，开启智能客服新时代 |
| 1.要素一：客户之变，多渠道、个性化、场景化需求要求客服集成化、敏捷化 |
| 2.要素二：产业之变，业务深度渗透，客服+业务彼此渗透，强化CRM成为必然 |
| 3.要素三：技术之变，借助AI技术，人力成本大幅下降，提效降本成为核心命题 |
| 4.要素四：组织之变，“业务+技术+运营”，跨部门跨学科实现新型客服系统落地 |
【案例】
|
| 三、客服工作的业务发展趋势 |
| 1.客服工作从传统呼叫中心到围绕客户体验展开的全方位立体化服务 |
| 2.AI技术赋能实际客服需求，完成客服工作的效率提升 |
| 3.与业务深度融合，围绕客户体验和客户价值，实现协同性发展 |
任务二：智能客服系统（2.5小时）
【任务解析】客服系统的发展从呼叫中心开始，到今天的多渠道集成化接入、坐席辅助、工单、质检等的智能化，以及基于AI语音识别技术的机器人客服、数字人等都一起构成了当下的智能客服系统。
| 一、智能客服搭建的指导思想 |
| 1.全渠道，打通前台所有渠道，实现全渠道集成化接入 |
| 2.全链条，从渠道-客服-CRM全链条，业务数据指导客服工作 |
| 3.数据化，SCRM（来源、标签、画像、交易），实现个性化、场景化服务 |
| 4.集成化，人工坐席+机器人客服+工单+SRCM+质检+培训 |
| 5.智能化，NLU+培训机器人+数字人，实现客服的智能化、智慧化 |
| 二、智能客服系统阶段性技术配置 |
| 1.初期标配：在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心 |
| 2.普及配置：文本机器人与语音机器人 |
| 3.专业配置：智能质检与坐席辅助 |
| 4.创新配置：培训机器人与数字人 |
【解析】 2022年智能客服产品热力图 |
| 三、智能客服体系搭建 |
| 1.多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+... |
| 2.全渠道智能工单：计划工单、批量建单与自定义SLA |
| 3.SCRM系统，搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等 |
| 4.坐席辅助，辅助人工呼叫和坐席客服，实现高效服务 |
| 5.智能质检，借助AI技术实现人工客服的智能质检 |
| 6.机器人客服，人机交互技术，大幅度提升服务效率，降低企业运营成本 |
【案例】
|
任务三：客户服务运营管理（2.5小时）
【任务解析】智能客服系统不能仅仅依靠搭载一套数字化系统就能够解决所有客户服务的问题，往往客户的场景型问题、知识库建设、客服人员沟通技巧及科学管理为客服工作注入了内容。鉴于人工客服和机器人客服的不同特点，对于客户服务来说也不一样。
| 一．人工客服的运营管理=流程设计+知识库+客服团队配置+绩效管理 |
| 1.人工客服的运营流程：全渠道-云客服-智能质检-数据分析-指导业务 |
| 2.场景（FAQ）知识库建设：借助坐席辅助系统为呼叫中心、文本客服提供话术支撑 |
| （1）知识库的建设：架构形式、权限控制、优化使用 |
| （2）知识库建设的误区和注意事项 |
| 3.智能质检：关键词与NLP自然语言处理 |
| 4.人才梯队建设 |
| （1）团队岗位：在线客服、质检和安全 |
| （2）决定客服数量多少的因素分析 |
| （3）明确客服在业务流程中的角色 |
| （4）确定客服岗位 |
| （5）客服工作的品控与绩效管理 |
| 二、客服机器人=流程设计+算法设计+场景问题+知识库+人工智能训练师 |
| 1.客服机器人流程：全渠道-机器人客服-（人工）-数据分析-指导业务 |
| 2.客服机器人核心要素搭建： |
| （1）算法设计：流程结构树设计与行业语料场景性解决方案 |
| （2）场景问题搜集：用于机器人识别问题 |
| （3）知识库：用于机器人搜索出答案 |
| 3.机器人客服的考核指标 |
| 4.搭建客服机器人的三大核心组织 |
| （1）业务部门：客服主管、全渠道客服人员，负责场景问题的搜集整理和知识库建设 |
| （2）产品部门：开发流程结构树、算法规则 |
| （3）运营部分：人工智能训练师，负责场景捕获、问答撰写录入的质检工作 |
| 5.智能客服机器人的落地方案解析：云部署、数字化产品、组织与人才 |
| （1）成立新组织、构建新型创新型文化 |
| （2）进行跨学科、跨部门的自我成长性学习 |
| （3）搭载整体集成化智能客服系统 |
| （4）强化人工智能训练师的培训 |
【案例】 1.百度智能客服体系的架设 |
| 三、客户体验运营和客户价值运营 |
| 1.客户运营的核心指导思想：基于客户生命周期的Arpu值运营 |
| 2.客户运营的主要策略：精细化运营、游戏化运营、MCN化运营和通证化运营 |
| 3.做好客户的主动运营，逐渐降低客户的被动性服务 |
| 4.借助新媒体、私域运营，提升整体客户体验 |
【案例】
|
枫影