支付宝|如何让企业服务管理智能化?

支付宝|如何让企业服务管理智能化?

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为顺应时代发展潮流 , 企业需进行技术革新和智能化转型 , 服务管理也成为转型的重点 。
那么 , 如何利用全媒体客服和AI技术在客服场景应用 , 让企业服务管理更智能化呢?
“全渠道接入 , 服务窗口统一”

大部分企业的客户服务体系都过于简单和混乱 , 主要依靠手机、固话接入热线 , 或是QQ、APP等移动端来接待客户咨询 。
随着企业业务不断扩展 , 接入的客户越来越多 , 这种服务方式就显得力不从心 。
客服要对接多个渠道 , 当咨询量激增时 , 遗漏接听时有发生 , 导致响应处理不及时 , 影响公司业务运作 。
由此看来 , 打造一个集全媒体渠道接入的客户服务系统是解决以上问题的关键 。
对于客服而言 , 无需切换平台 , 在一个工作界面即可处理来自语音、APP、网页端等多渠道的会话消息;
对于客户而言 , 享受一对一专属服务 , 不用担心因消息过多而冲散了自己的服务请求 , 促使服务质量和客户体验有了质的提升;
对于管理者而言 , 各渠道会话数据、信息数据、工单数据实现全平台统一 , 辅助企业管理决策 。
“智能客服接待 , 服务请求过滤器”

忙碌是客服的固定标签 , 他们每天都在为一些简单、重复的咨询问题忙碌 。
比如 , “在哪里改密码?”“帮我查一下单号到哪个环节了”“系统故障 , 无法打开 。 ”……
客服一般要回应很多系统操作、信息咨询类问题 , 它们通常以不同的问法形式反复出现 。
客服需要使用大量时间为不同客户解答同一个相似问题 , 在很大程度上造成了资源的浪费 。
其实 , 这些问题都具有简单化、流程化、规则性的特点 , 可以通过智能客服进行接待 。
通过机器人自动接听过滤大量高频、重复、简单问题 , 将剩余少量的复杂问题交由客服解决 。
智能客服系统通过语音识别、语音合成、意图识别等技术 , 引导客户自助完成服务请求 。
“AI知识库 , 知识沉淀与传播”

在服务过程中 , 有价值的经验没有规范地记录保存下来 , 经验的传递和分享也只是小范围传播 。
遇到人员调任、离职 , 服务知识很难接续沉淀 , 导致企业做了多年却缺失相关领域的知识积累 。
当遇到问题时还是只能靠个人经验来判断事件性质、重要优先级 , 很大程度会出现误报、漏报、延迟上报的情况 。
因此 , 企业创建知识库是非常必要的 , 知识库打造主要包括问答库、案例库、知识图谱三部分 。
问答库用来记录服务过程中会遇到的问题 , 这些知识是一问一答式 , 在实际应用场景中通过相似度匹配模型完成与客户的单轮对话交流 。
案例库用来记录事件处理案例 , 一方面可以将服务会话中有价值的知识形成案例入库 , 另一方面可以将已完结工单作为案例入库 。
知识图谱是将企业相关业务系统问题解析成对应本体的知识 , 将这些知识信息变成网状图谱 。
企业知识库和智能客服是相互关联 , 相辅相成的 , 智能客服需要依赖于丰富的知识库 , 不断优化使得智能客服越用越智能 。
“智能服务助手 , 客服辅助工具”

客服在接入客户请求后 , 要从分析事件性质、优先级 , 再上报问题 , 处理问题 , 回复客户 。