【年会回顾】张峰：转疫为机，烎爆数智化场景服务
11月20-21日，由中国信息协会指导，中国信息协会客户联络中心分会主办，中国客户联络中心行业发展年会组委会、才博（中国）客户管理机构共同承办的2020第五届中国客户联络中心行业发展年会（以下简称年会）在京隆重举行！大会以“转型·创新·共赢——数字经济与数字化服务”为主题，聚焦行业数字经济时代，共谋发展新篇章、共话行业发展新机遇。大会线上线下同步举行，现场来自各个不同领域的1000余位行业同仁莅临年会现场。
青岛日日顺乐信云科技有限公司副总经理 张峰
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说到2020年，我们觉得大家最记得的2个词，一个是新冠疫情，再一个就是，一个给我们的生活带来了很大的冲击，一个给我们的国家带来了很大的挑战。我相信大家对疫情的感受非常深，很多人的生活和工作都受到了影响，但是在这个过程中我们会发现疫情这只黑天鹅给我们的生活工作带来了很多的变化，在变化中我们也可以找到一些机遇。疫情发生的时候我们发现出不了门，顾客也不让我们上门了，但是很多服务的事情要解决。我们的员工在初一开始不能正常上班，我们重庆的职场，武汉的职场当天都关闭了，以后几天其他职场也陆续关闭，我们在当天的接入量跌到了30%，大量的服务请求无法接起。
我们第一次遇到这么大的一个冲击，我是在公司里面负责数智化运营转型和创新的部门，从初二开始我就把所有的技术小伙伴都调动起来，开始不眠不夜的工作。开始我们部署员工居家的坐席，让不能去上班的员工在家办公，我们把电脑运送到员工家里，后来发现把电脑送到家里还不行，还需要网络接通，有的家庭的网络不通，所以就很忙乱。到了疫情爆发第5天的时候，技术团队开发出一个新的解决方案，这个解决方案就是基于智能手机的居家办公方案平台。初六七的时候，我们就开始把部署在家里面的PC电脑全部都切换到移动端办公，接通率回到98%，高于平时水平。当时团队做出这样的应用也挺Happy的，就想给它取一个名字，由于它的产生是为了应对冠状病毒，就取名叫“冠决”，决战冠状病毒的意思。员工在自己的智能手机上安装了这个“冠绝”应用就可以居家办公，来应对冠状病毒对业务带来的影响。
在应对疫情的过程中，我觉得对我个人的生活带来的最大的变化是很多社交活动被取消了。上班的时间也不能够出差了，就在办公室研究业务，研究服务。公司下班后到6点多钟公司就要清场关门了，回家后又不能外出，所以有大量时间思考。相信在这个期间，很多人都对我们的服务领域做了深度的反思，总结出很多新的方法和实践。
我们这个行业——客户服务是以用户为中心的。每个企业在市场上要是围绕用户来做事情的，都是以用户为中心。究竟什么是以用户为中心呢？海尔讲：用户永远是对的，如果用户不对，请参照第一条，这是海尔以用户为中心的理念；华为说让一线呼唤炮火，因为一线员工代表了客户真实的声音；美团说：第一让问题少发生；第二发生之后最快解决。第三解决之后要用户满意。大家在不同的角度上去诠释以用户为中心的理念。
我们稍微总结一下就会发现，“用户永远是对的”表达的是用户服务的态度；“让一线呼唤炮火”的内涵意思是以用户为中心是要投入一定的资源，要给一线的员工一些授权的，以用户为中心不仅仅是一个口号，更要投入一定的资源去实现。最后美团代表的是什么呢？代表的是你有态度、有资源后，还要有建设能力。所以她（孙媛老师）讲美团围绕用户旅程设计了200多个场景，每个场景里面都围绕用户做了客服入口的改善。所以我们认为要做到以用户为中心要做到3个点，第一要有态度，第二要有资源投入，第三要建设客服能力，这个能力包括人的能力和系统的能力，最后打造一个好的服务，给用户带来一个好的用户体验。
我们刚才讲到，【好的服务是围绕着用户的体验旅程来设计的】，我们（客服）要伴随用户，我要知道我的用户，他在哪里进入了我们的产品或者服务。中间会经历哪些节点？在哪些地方会遇到困难、遇到障碍？所以我们要做到好的服务体验，是要围绕用户，在我们的产品体验旅程来做，找到可能的断点来设计。如果我们设计了这样的旅程，剩下的事情要提供服务。什么叫优质的服务？我们说优质的服务包括了几个方面，第一个是我们的员工是不是专注于用户？而非专注于流程？我们发现在过去会给我们的员工很多的指标：你要在多长时间内完成用户的通话，在多长时间内完成工单的下达，所以我们的员工聚焦的点，往往没有真正放在帮助用户去解决遇到的问题，而是怎么尽快的完成信息的获取、下达这个工单。所以从这一点上就没有办法做到围绕用户去理解用户：他说的是什么？遇到了什么困难？怎么样给他一个解决方案。
第二个他没有时间聆听用户，因为给他的时间往往只有是3分钟、 5分钟的时间，要做那么多的事情：一边要接听电话或在线上聊天，还要去查询知识找到问题所在，给出解决的方案。员工在这个过程中没有这么多的精力去真正帮助用户解决问题。所以我们要做到用户体验好，其实要给员工更多的时间和更多的资源来做这件事情，而并非只是意愿有一个态度。我们在做一个服务的节点的设计的时候，第一点要给员工留出足够的时间。几分钟的时间里，我们要给他分一个段，处理工单的时间要少于1/3，这样他能够拿出更多的时间去陪伴用户，去聆听他去理解他，去给他解决方案。如果员工要做到这一点的话，他需要有一个工具，那就是人工智能。
接下来我们探讨的就是，员工和人工智能的关系到底是什么？过去我们很多人讲的是，人工智能是用来代替员工的，把他赶回家。其实不然。我们认为在人和机器的关系，人工智能是要辅助我们的员工提供更好的服务。什么叫辅助？人工智能帮助员工把原本需要3分钟、5分钟的时间给员工省出来，让员工可以更聚焦于用户，陪伴用户去解决问题。
接下来讲的是如果我们一线的员工能够聚焦于用户本身，那么我们的系统应该做些什么事情呢？系统应该把其他简单的、重复的劳动都能够替代掉，我们要做到和用户的快速响应、预判用户的诉求，快速路由到应该去处理的那个员工的坐席上，这是一个。第二个是要获取旅程的断点。我们知道进入到客户的入口，他一定是在用户旅程上遇到了断点，所以我们要知道断在哪里，要传递给一线的坐席，要诊断问题的所在，另外能够提供解决方案。我觉得孙媛讲得非常好，她说我们客服不可能解决所有问题，是偶尔治愈，常常缓解，总是安慰。这就意味着，很多用户的问题不是客服的层面上解决，而是要在整个公司和整个产品层面上去解决，所以我们的客服要经常并联内部的节点，产品的质量的问题，产品的服务出现了问题，所以它要去避免。最后要跟踪服务的执行，是不是用户达到了满意，更重要的是说，如果我们要避免问题少发生，我们知道最好的服务是没有服务，但是怎么样做到没有服务的服务？每一次发生的问题，我们都要去做进一步的分析，避免再次发生，当用户第二次过来的时候就不会在遇到这个问题。
刚才所讲的是当我们的员工关注于用户问题本身的时候，我们就要给他一些工具来帮他处理其它的一些事务。我们的人工智能，相当于是我们的客服的一个助手，让客服能够聚焦问题本身。用户接入的时候我们要做到快速的响应。快速的响应大家都知道，是用户来的第一感受。用户和我们联络的时候，响应速度越快，感受越好。每个公司都会制定一些考核指标要求电话铃声响起几声之后就必须要接起；通过APP等的线上的要求多少秒之内必须要回复等。快速的响应是不是用户接入之后随便说一句如“hello”，这就是响应了呢？不是。过去我们的机器人往往都是这样的，为了做到快速响应，给用户发一些不知所云的信息，看起来好像是响应了。从我们的系统数据来看，确实响应很快，在用户一接入的瞬间，一秒之内我们的机器人就快速的响应。但是这样的响应，其实是没有意义的。
我们所期望的快速的响应是什么呢？是对用户有意义的响应。首先我要知道用户是谁？用户在接入的零点几秒的时间里知道用户是谁？他是从哪一个APP的哪一个场景遇到了什么问题进来的？从接入的瞬间要做到快速的响应，要预判用户的诉求是什么？要知道用户可能的想法是什么？是在某个订单下达的时候支付出现问题，还是在产品的浏览的过程中有什么问题，我们要知道。知道这些事情以后，系统有一个正确的路线。我们知道通常我们内部的分工是非常细的，有人处理浏览的问题，有人处理购物车的问题，有人处理售后的问题，所以我们判断了用户的诉求之后要给他一个正确的路由连接，把我的用户链接到正确的服务坐席上去，坐席基于这些信息做出的快速响应才是有意义的。
在这里大家看到一个简单的流程图，不管是从哪一个渠道，从热线电话还是从微信上还是APP的接入，第一件事情就是要判断用户的身份，然后知道他是在哪一个场景上接入进来的，他是在处理购物车的时候进来的，还是在支付的时候进来的，第三个事情是遇到了什么问题、是哪个点上出现了问题。所以我们这样处理之后，我们整个接入的路由路线从后台就变的复杂了，但是提供给用户的体验是非常好的。
我举一个发生在自己身上的【例子】。2016年的时候我搬了一次家。当时家里拆了几台空调下来，其中有二台我觉得还挺新的，准备留下来用。那时新房还没有装修好，就把搬家的东西都存放到我同事的空屋子里。到2019年的时候新房装修好了，就准备把空调装上。这个时候我就打了热线电话，我说：“我想要咨询一下空调的移机。”然后客服马上就说：“你是要移哪一台机器呢？”我说：“你怎么知道我要移那一台机器？”她说：“我看到你在2016年的时候，拆下来的2台空调，这2台空调都要移机吗？”我说：“不要。”她说：“要移一台？柜机还是挂机呢？”我说：“挂机已经送人了，我要移这一台柜机。”她说：“好的。你原来的地址是在这个地方（省略地址）吗？”我说：“对呀。”他说：“你新的地址是在哪里呀？”我就告诉她新的地址，她接着就给我安排了。然后告诉我相关的服务政策，告诉我哪些是额外的配件，多余的管路是要收费的，哪些服务是免费的等。我就感觉体验很好，这个是在我们2019年上线的时候的事情，我都没有意识到这样的一个服务，是我自己一手设计的，竟然给我一个小小的感动。我觉得这样的快速的响应和服务接入，用户的感受是比较好的。我们刚才讲在接入的时候我们要判断用户的身份。
接下来分享一下【智能辅助坐席的应用】，也就是我们的客服人员在后台处理用户接入的平台界面。字有点小，我在这里给大家做了一个标记。前面讲的是用户端的感受，这个是坐席端的感受。这个屏幕分为2个区域，左边是用户的交互区，用户交互区不管是电话还是在线的交互，都是在左边的这个区域进行的，也就是用户和我的员工是在左边一句一句的聊。如果是语音，会即时翻译成文本，如果是在线会是文字在聊天。在用户接入的时候，系统告诉我这个用户来自于智家电商购物场景的入口，这样我的坐席第一时间就知道这个用户在我的旅程的哪一个点上进入的，这家APP是海尔集团的一个官方的APP，坐席端就知道了用户在那个点上进入的。接下来的两个框之间会告诉这个用户是谁？电话是多少？地址是什么？是身份的识别。接下来的第二个框就是用户进线意图的预判，在这个场景里找到了这个用户有一个未完成的服务工单，用户多数是为这件事情来的。坐席的第一句话就会问他：“先生，是不是因为上次空调维修没有处理好而来的。”而我们传统的问法是：“先生，我有什么可以帮你的呢？”然后你就告诉他，我的家里有一个空调坏了，修了几次没有修好，大家交谈了很长时间还很不愉快。在这种场景下，他直接问的是：“你是不是因为上次的空调维修的事情来的？”
所以接下来就这样聊天过程中会有人工智能的算法跟随分析上下文，根据聊天的记录来【判断用户的意图】，之后就会去做意图的提取，并行知识查询。大家看到右边的这个窗口，我们有4个步骤，这4个步骤实际上就是我们坐席要处理它的日常工作的4个逻辑。第一个逻辑叫识别用户，第二个是了解诉求，第三是提供方案，第四是派单执行。也就是说我们所有的坐席，在给用户去处理问题的时候，都是按照这个思路来的。第一要知道用户是谁？除了刚才所讲到的几个基本信息之外，有一些标签有一些历史的记录、购买的记录和所拥有的产品，过去参加的活动等等信息。第二个信息要了解用户的诉求，他要知道用户是来干什么的。用户的诉求判断是随着客服和用户之间对话的深入，大家会看到这些标签逐一的去打上，逐渐的判断，这背后是一个问题解决的算法模型，它告诉我用户用的是什么样的产品，是一个什么样的类型？以一个空调的报修的类型，场景的大类是什么？故障的现象是什么？这些都会随着我们的用户和用户交付的过程，逐渐的把信息自动的丰富起来。同时这个模型，还会提供一些话术，全程的提供参考话术给我们的坐席，坐席可以根据话术去跟用户交互询问，判断故障原因，这是一个故障诊断的模型举例。
最后通过这几轮对话下来之后，就会【找到问题的所在】，我们通过对话深入的诊断标签结合知识库找到相应的解决方案出来，所以第三点就是解决方案的处理。最后会自动的生成工单，坐席在整个过程中就非常简单，大家会发现，当这些声音的转译和声音的判断和话术的提供都是由机器人来辅助人工完成的时候，坐席就有大量的时间、充足的精力去跟用户去做交流和陪伴，能够更深入的去挖掘用户问题和提供个性化解决方案。通常客服需要做的是，点一下派工下达，工单就下达下去了，所以这是一个智能坐席的辅助，所以整个过程中要获知用户旅程的断点，诊断问题，获取方案，来解决用户的问题。
刚才讲的是，我们在每一个用户旅程的断点上去提供一个优质的服务给用户。其实更好的服务是什么呢？更好的服务是我们的产品、服务是完善的，没有问题。谁都不希望在购物的过程中不顺畅，遇到卡点，谁都不希望我买了一个产品回家之后出故障，所以最好的服务是没有服务的。怎么样做到呢？整理要分享大数据分析的工具，去把我们遇到的所有的问题做一个数据的分析，避免问题重复发生。
我们举一个【例子】来说，拿海尔集团全线的产品来做一个分析我们知道这些产品里面问题最多的是那一些？这些问题发生在什么产品型号上？哪些区域？哪些渠道上有问题？这些渠道上又有哪些产品的故障？发生在哪些顾客的身上？当你从这个体验地图追溯下去以后，可以找到我的所有的大的出现问题最多的TOP1的问题，从TOP1的问题里面找到我产生这个问题的具体的情况是什么？找到这个问题之后可以知道这个型号出现的问题发生在哪个顾客身上，这样就可以深入到具体的案例上，这样就能够从问题的现象找到具体的案例，甚至都可以约用户去做一个调查访问，找到问题的所在。这个对产品的服务的改进是非常快的。过去我们一个产品出了问题，到市场上出现了市场的反映到跟踪结束没有半年是很难完成的，现在非常快，现在我们报表上一显示这个产品可能出现了批量的问题。找到根本原因就在1个星期之内，根据这个问题做出产品的改善，再到重新的推到市场就可以控制在3个月之内，对市场用户的感受提升是非常大的。
回顾到大会的主题“转型.创新.共赢“，创新点就是我们正在做的数字化的运营体系。之所以能够做到用户进线体验的提升、用户的预判，产品的改善，就是因为后台有一个有效的大数据的体系，它能够把我们跟用户之间的每一次沟通，每一次交互、每一次问题的解决方案的提供都记住到大数据系统里面来，有了大数据系统之后，我们来进行用户数据的关联和提取。
我这里讲的是一个后台提取出来的一个【用户的视图】，这个用户视图里有用户基本的信息，用户曾经跟我们发生过的交易的情况，产品拥有过的情况，请求过的服务、投诉过什么，参加过什么市场活动，都可以在这个视图里。这就是为什么我们能够在第一时间内识别用户判断他的诉求，因为我们在用户介入之前，就为这个用户画好了画像，能够在第一时间就能够知道他能够做什么。在全渠道和用户交流过什么，都会记录到我的大数据库里面。
对于海尔的产品来说，它(数据)不仅仅局限于用户的概念。海尔产品方案是以智慧家庭作为未来方向的。所以我们不仅要关注用户，更多要关注到家庭。为什么呢？我们知道家庭产品，像我们的冰箱、洗衣机、空调、热水器，它其实跟我们的手机的性质是不一样的，我们的手机是属于个人用品，1人一个，是不会共有的但是家电产品是以家庭为单位的，我们有时会遇到一个投诉，这个投诉是谁呢？是一个媒体的达人或者某个领导，但是我们识别不出来，这些人出了问题不会自己去报问题的，都是他的家人、亲戚、同事去报，这个时候我们会发现，我有现有的VIP的体系没法还识别，是因为没有家庭关系的视图。所以某一个领导的产品出现问题了，去报问题的是他的父母亲，但是不在我们的VIP的名单里面，因此我们要建立一个家庭关系图，要知道这一家人是什么关系，可能是丈夫买了产品，太太在使用。那么太太是不是VIP？其实真正的VIP是他的太太，有了家庭视图就能识别。这样的视图我们到目前为止已经积累了3.2亿的用户和2.8亿的家庭。当然在做家庭视图的时候发现，还有500多万的企事业的单位画像，很多时候是同事之间所产生的关系。
刚才所讲的就是我们在用户的介入和后台处理的时候是一个基础的大数据的能力。客服行业处于最好的时代，为什么呢？因为我们过去梦想的技术都在这几年不断的成熟了，所以我们有很多的机会去把我们的服务体系提升。在这里刚才讲过大数据了，其实还有社交媒体的渠道的连接，过去我们都是电话通过CTI连接的。现在无论是微信微博APP更多的渠道来链接，这些渠道我们不要各个的去割裂开，我们要把它统一的集成起来，才能够进行用户的识别。否则的话就会出现我的用户上午用电话报修了一个东西，下午我在APP识别不了他，所以我要全渠道的去打通。
下面是【智能知识库和驾驶仓】，我们要知道当我记录了用户的问题之后，我要在我的知识库里面找到解决方案。还有移动端、机器人和数据分析平台，我认为未来客服的平台是一个模块化的组合，因为从目前来看没有一家合作伙伴不能够提供全流程的、一站式的解决方案的。不像过去十年的时候，我们有很多在西方的国家已经实践过的成熟解决方案，现在都没有了，都需要我们自己去创造。有的伙伴在语音方面处理得非常好，有的伙伴在文本方面处理得非常好，有的伙伴在知识的处理上做得非常好，所以我认为要做一个灵活的可配置的平台，把最好的组件集成在我们的客服服务平台里面。
这是我在过去一年里，我自己对服务的思考，以及通过我们的人工智能和数据一些基础的组件，怎么样去达成一个好的服务的分享实践。
最后我们畅想一下智能服务的未来，智能服务不是人工智能去取代人的，而是去辅助人做好更好的服务。未来的方向是智能要工具化，就像我们过去所讲的汽车代替马车一样，不是把人代替了，而是让人有了更好的工具。人要做什么呢？人要提供更加个性化的服务，怎么样去陪伴我们的用户去处理他们的情绪，去帮他分析解决问题，去提供更优质的服务。