「數字客服」：如何實現從成本到價值的轉變
- 2019 年 10 月 6 日
- 筆記
當前，互聯網及新技術的發展正逐漸改變中國消費者對客戶服務的期望，企業「智能客服」的出現使得「客戶服務」這一常規工作正在由「成本中心」轉化為「價值中心」。消費者希望被技術賦能的客服工作能夠普惠自身，比如，能夠通過智能自助的方式解決問題，期待企業通過更具創造力的方式與其互動，真正了解自己並為之提供定製化服務……
數字客服的需求與技術
在新客戶和新企業對客服行業新需求的拉動下，以新技術為核心驅動力的數字客服行業正在臨近爆發拐點據業內專家估算，數字客服潛在市場可達數千億級，其中金融、零售電商、旅遊出行、政務、教育、電信運營及文娛傳媒等行業是數字客服重點細分領域。
以金融行業對數字客服的訴求為例，龐大的數據積累使得金融行業對數字化升級的需求極為迫切。據不完全統計，目前中國大型商業銀行和保險公司的數據量已經達到100TB以上。此外，由於金融機構通過大面積觸達客戶生活場景，積累了大量的非結構化客戶數據及運營數據，技術的進步使這些非結構化數據向結構化數據的轉化成為可能，進一步加大了具有可分析價值的數據量。與此同時，金融行業同客戶多樣化的生活場景息息相關且涉及到的金額有時較大，因此從客戶角度出發，其對金融機構服務的需求量及服務質量的要求就會比較高。從金融機構自身出發，一方面國家對服務質量有監管規定（如保險行業），另一方面金融機構客戶交易產生的業務凈值非常高，為了提升客戶黏性，金融機構自身也對自己的服務質量提出了很高的要求，願意投入成本優化自己的客戶服務體系。基於以上原因，金融行業已經成為對數字客服發展的重點發展行業。
在不同領域，指數級增長的數據和不斷進步的技術是客服行業發展的重要驅動力。大數據分析、對話機械人、雲、RPA（RoboticProcessAutomation，RPA）以及AR/VR等技術的應用，正助益各方滿足對客戶服務的新需求。
- 大數據分析：通過大數據分析，企業能夠更深入地洞察客戶、預測客戶行為並提供定製化服務。此外，基於大數據分析結果，企業對自己客服體系及不同產品的運營情況也能建立更加清晰完整的認識，為未來做好準備；
- 對話機械人：隨着ASR（Automatic Speech Recognition，自動語音識別技術）、NLP（Natural Language Processing，自然語言處理)等技術發展，機械人可以在更加多樣化的場景下完成擬人度更高的對話，在減少客戶等候時間的同時，為客戶提供更加優質的服務；
- 雲技術：實現按需供應計算資源，使得技術和資源能夠以彈性靈活的方式得到充分利用，並同時降低客服運營成本；
- RPA：快速、自動完成客服運營體系中標準化程度相對較高的流程，且操作準確率高、服務質量穩定性強，更多客服人力和時間將被釋放，將利於幫助客服人員轉化定位，為客戶提供更複雜、專業的服務；
- AR/VR：儘管目前在我國客服行業應用有限，但AR/VR技術的持續發展為企業和客戶之間的互動形式提供了無限的想像空間，讓企業能夠為客戶提供更加靈動、真實的可視化服務。相比於傳統的語音/文字應答，AR/VR技術為客戶提供的答案往往更加易於理解。
行業的發展與突破一方面技術的進步促使數字客服行業得以持續發展，但行業卻也存在很多問題，如，客戶的期望難以得到全面性的滿足、企業內部管理依舊有待提升、技術難點等問題都在一定程度上限制了行業發展，數字客服行業同樣面臨著新的轉型升級。 數字客服的升級需要以數字化、智能化技術作為核心驅動力，實現對服務管理模式的整體升級，通過打通用戶、服務、業務之間的鏈接，重構服務價值鏈，最終實現數字經濟下的用戶價值最大化，相比於傳統客服，升級後的數字客服具有數智驅動、全程洞察、管理升級三大特色。
- 數智驅動：在大數據分析、雲、人工智能等技術的驅動下，對內，新客服可實現傳統客服無法達成的「無人駕駛」式服務運營和內部資源協同；對外，可實現對客戶的全渠道觸達，並為客戶提供更加高效、優質的服務；
- 全程洞察：將客戶體驗延展到業務價值鏈和客戶全生命周期。通過分析客戶特徵、洞察客戶痛點來定位服務訴求，並基於多渠道獲取的客戶之聲對業務產品及服務進行持續優化，為客戶提供更加智能化、人性化、個性化的服務體驗；
- 管理升級：加強對客服中心的管理投入，着力打造具備網狀綜合能力的前、中、後台協同驅動組織，輔之以配套管理機制。打破客服中心同業務部門間的屏障，對業務流程、部門職能等進行調整，同時號召全員共建客服體驗。
升級後的數字客戶將時刻基於客戶視角，以多渠道、多維度的客戶聲音驅動產品和服務升級，提升客戶體驗，為客戶帶來極致的產品與服務體驗為終極目標。體驗運營通過不同來源的客戶聲音收集、關聯分析，建立覆蓋圍繞產品全生命周期體驗的管理體系，幫助業務更全面地感知用戶、理解需求、定位問題、改善產品並評估效果，進而形成客戶聲音對業務的指導迭代，反過來，持續升級的產品和服務又會進一步提升用戶體驗，最終形成良性的體驗運營閉環。在這過程中，需要組織具備真正強大的數據能力，了解行業的相關數據應用場景，能夠真正做到數據推動運營，通過數據分析推動產品及業務創新。
如在金融行業，目前傳統金融機構正着力建立普惠的金融服務生態環境，從生活場景、到客戶需求、再到銀行產品，服務正日益深入到客戶的真實生活。與此同時，從售前到售後，客服中心的職能定位也日益複雜，這就對客戶服務提出了新的高要求。新客服將助力傳統金融機構加速渠道融通、升級自助服務能力、優化客服中心效能並持續提升營銷與風控管理精度。
不僅是金融行業，隨着中國各類行業市場正從「忠誠度」進入「關聯度」時代，打造超高消費者關聯度是實現企業可持續增長的關鍵，而要想提高關聯度，企業需要能及時地感知客戶需求，並能以敏捷的身段持續滿足不斷變化的客戶需求，而客戶服務與數字客戶則是其中最為核心的環節。
