营销型客服的价值以及医疗行业在线客服的问题与解决之道
编者按：在企业级营销服务快速发展的2017年，传统在线客服“强推销、弱分享、高成本”的时代特点似乎越来越不适合企业的营销战略，传统客服会不会被取代？
营销型客服的出现，无论是在售后还是系统层面，都将大大提升员工的工作效率，降低企业成本。在在线客服领域，有一家公司 —— 快商通，已经将人工智能客服技术应用到了实际场景中。
同时，在医疗行业，快商通在线客服市场份额达到了近80%，且深知医疗行业对到诊量、对话量和转化率等各项指标的严格考核。那么医疗行业对在线客服有哪些使用痛点？营销型客服对医疗行业的价值究竟体现在哪些方面？
近期，我们对快商通联合创始人刘晓葳进行了专访，我们来听一听他的专业解读。
音译：钱锦
整理：刘梦洁
校对：臧海、林红瑜
九枝兰：首先请科普下营销客服的分类，从售前、售后两个方面。
刘晓葳：我先简单介绍下客服的生态。大部分人对客服的认知还停留在售后阶段，并且认为客服是成本投入而不会产生利润。事实上，无论在售前还是售后阶段，客服始终都在服务客户，然后为公司带来更多的利润。售前和售后的很多工作是可以通过建立一整套完整体系来完成的。
营销客服的出现，对整个客服体系有很大的帮助，售后智能化的主要目的是帮助企业节省人力成本、提升效率，但凡工具类产品，聚焦于效率蛮吃亏的，除非带来成倍的效率提升，否则大家对这方面优点并不敏感。营销客服的目的很简单：促成订单，售前与售后的最大区别在于，售前人员使用营销客服系统的时候，能为销售人员提供直接支持，这个支持包括以下几个方面：
1、系统层面：通过系统，能看到客户的来源。当我们掌握了客户的初始特征、自然属性以及对话属性和广告来源之后，才能开展针对性的营销，也就是精准营销，并通过系统反馈以及数据标记来辅助售前人员工作。
2、智能化层面：大部分企业都有售前团队，而团队人员中能力最大的区别是在沟通能力上，那么是不是可以通过人工智能的方式，比如智能语音，去识别用户遇到问题时的情绪和意图，或是能够提供其他优秀客服在面对这类问题时的回答。这些都是技术难点，但一定是未来的发展趋势。
3、售后层面：营销客服的工作更多的是提供二次开发、二次维护，以及销售和服务策略。客服行业的全球领军者Freshdesk提出了售后客服应该解决的一些列问题，包括第一次销售没搞定的**是否可以保留；是否可以以一个工单的形式表现出客户的特征，转交给适合追踪他的销售；同时还能运用一些智能化的手段对用户做分析，对用户的意图和特征，访问时间、渠道、历史咨询产品、未成交理由等等各种行为特征，提供销售策略。
九枝兰：营销客服在使用过程中，有哪些常见的坑？
刘晓葳：目前的营销客服还停留在理论阶段，能够帮助企业营销的一站式营销客服还没有出现。所以有很多贴着营销客服外皮的工具，新瓶装旧酒，有很多潜在的大坑。
第一个坑：其使用场景仅仅为客服人员准备了一个基础的数字统计模块，去捕捉部分用户的相对完整的轨迹，但该数据与用户的支付记录对接不起来，数据拼接并不完整。一开始我们做SaaS，是想把产品做得通用，但通用之后就会觉得很鸡肋，帮助不了使用者的工作。
第二个坑：一些工具跟工作流程无法对接，主要是数据拼接不完整。即使拼接完整，也没有解决有效数据的输出问题，这仍是一个概念大于内容的阶段。数据拼接不完整还来源于一个问题：客户想要数据完整，但担心数据完整形成闭环之后，面临着数据安全性的问题。
第三个坑：人工智能仍处于相当早期的阶段。客服产生的最丰富的数据就是沟通对话数据，但针对自然语言处理，尤其是中文自然语言处理的任务，比如推荐、任务驱动的多轮对话，还有机器人的问答生成，有很多技术难点，所以我们经常觉得机器人客服答非所问，娱乐大于实用，这是最大的坑。
九枝兰：具体到医疗行业，又有哪些坑需要注意？
刘晓葳：大多数医疗行业其实有两面性：一方面，医疗行业特别适合使用营销客服。据2016年的数据，医美行业整个市场估值接近八千亿，所以营销的欲望是非常非常强烈的。受搜索引擎流量红利下降的影响，他们也在寻找新的渠道；另一方面，对医疗行业来说，客户的隐私数据是很敏感的。比如某大型医疗集团，他们不愿意使用广告平台方提供的客服系统，不愿意将自己的数据在一个平台全部暴露。
医疗行业对整个团队的到诊量、对话量和转化率考核非常严格，因为他们要考虑投入产出比。因此目前人工智能不适合他们，机器人客服可能回错一句话就导致大损失。所以他们宁愿使用人力成本，主要是人数众多的数据分析团队。总的来说，核心是数据问题，他们不愿意用智能营销去替代人工营销，觉得风险太大。
九枝兰：营销客服在医疗行业有哪些新的发展趋势？未来有哪些新的发力点？
刘晓葳：如果能找到一个合理的部署方式，营销客服可以成为很好的销售助手。正因为医疗行业紧紧抓住了PC浏览器的红利，导致其转型移动互联网迟钝缓慢。如果营销客服的体验足够好，在客服层面与用户形成一套完整的使用习惯，可以大大提升工作效率，那医疗行业还是很乐意接受的，虽然他们对数据很敏感，但还是需要完整数据。
因此目前我们采取的方式：第一、我们是第三方中立厂商，对待广告、咨询、转化数据的态度一定是充分中立的；第二、用户需要数据，我们把数据给你。但我觉得最好的是从中立的角度对可得数据做一系列数据加工和可视化，这样会节省掉数据分析团队的工作成本。
关于快商通的产品，有重要的两点：第一、实现了工作流程的完整性。让所有营销行为都发生在产品相关的地方，工作流程都可以通过这一套产品完成，这点极其重要；第二、实现数据流的完整性。营销客服从概念走到落地，必须要数据流程的相对完整或逐步完整，客服解决的是前端数据，后端是结算数据，中间用工单代替数据中间层，就相当于我把前端数据对接到中间层，后端数据对接到中间层，那么就可以了解到广告投放的收益、二次挖掘的客户以及深入联系的老客户等等信息。前端后端需要中间层做一个传输引导，未来结构化的数据量会越来越低，客服产生的数据，包括文字信息、语音信息、图片信息会越来越多，能够很好地体现出用户的用途。
关于营销客服在医疗行业的未来发展，我有几点理解：
第一、营销客服会从概念走向落地，会有一个完整的营销生态出现，前端后端数据形成一个闭环。
第二、在数据闭环中解决医疗用户的使用习惯以及使用效率问题，这本身就是一种数据的整合。
第三、营销客服用人工智能的方式教营销人员如何和客户对话，营销客服用用户分析数据告诉你用户的购买意图、消费习惯、老客or新客和智能路由——一个访客进来要过一个路由，路由把该访客分配给谁，这个也是有讲究的。
第四、智能工单。输入用户属性，用户属性自动生成用户画像，此时营销客服会判断该用户的购买意图、留存意愿是怎样的，会给客服人员提供是否优先处理、用何种渠道处理的建议，从而实现智能化的数据和工作的统一，可以在医疗营销领域有一个提升。
九枝兰：在快商通服务的所有客户中，有哪些客户做的比较好？有哪些特点？他们是如何科学利用工具的？
刘晓葳：举一个医美行业的案例 —— 美莱。美莱除了广告内容做得比较吸引人以外，美容整形又是用户的强需，且不受医疗大事件的影响。他们主要能从快商通工具中获得：
第一、追踪并监测对话量是否下降。
第二、高的转化需求。转化率跟很多客服工具有关，客服工具是否不掉线、不丢包，访客端的体验度如何，都是及其重要的。目前70%以上的流量都转向了手机访问，客服工具也可以通过不断优化手机端的体验，以提升用户体验度，提高对话量，从而提高转化量。
第三、后台数据分析。通过客服系统可以获得访客端的信息，明确每个访客是从哪个搜索关键词来的，访客的IP是多少，可以锁定他的机器码等等。体现出访客的消费习惯和地区特色，快商通会根据这些数据来分析后台的营销诊断模块。除此之外，美莱有非常成熟的数据分析团队，可以获取原数据，核算活动的推广成本和收益，针对浏览器的获客成本和收益进行核算并且优化。
未来的数据分析团队会减少人力投入，一些基础的分析工作可以通过工具来实现。不过话说回来，工具是很难完全替代人的，人工智能在量化投资方面的应用还是脱离不了人。
九枝兰：围绕AI人工智能，谈一谈AI在营销客服领域将发挥哪些价值？
刘晓葳： 客服未来不只是客服。
营销客服每一个地方都有AI的发力点，包括线路的分配、接待时的人机互助、后端的营销体系，数据分析等等。现在成功的人工智能分两种：第一、落地在营销方面，不管是对用户的分析，还是对供应链的分析，还是对销售模式的分析，人工智能都很擅长。第二、人工智能能改变人们的生活 —— 智能家居，生理摄像头，智能机器人，家庭机器人已全面进入消费者家庭。正如同未来的客服，将不只是客服。人工智能也是如此，在即将到来的智能时代，它们将不仅仅是工具。人工智能的终极形态体现的是一种陪伴，人类在不断向前孤独发展的时候，可能更加需要陪伴。
快商通目前的AI发力点体现在三个方面：
第一、对语音技术的深入研究。快商通天津分公司是语音界的大牛带头成立的，对语音接触的探索不可谓不深。语音的转换纯粹是介质的转换，就是从语音转换到文字，但同一个词语气不同，表达的态度是不一样的。
第二、随着语音与自然语言处理技术的相结合，以及应用场景的深入扩展，将来商场的售货员可能也需要质检，例如挂一个胸牌，胸牌上有一个收录声音的介质。首先通过介质来完成用户的登录识别和身份，其次在噪音环境下要准确的识别他和顾客对话的内容情感中的关键点；又如公安方面，我们可以通过声音来登录一个人的身份信息，当声音二次发生时，可以及时捕捉到这个人的信息。
第三、做平台，也就是最近比较火的AIaaS（AI技术即服务）我们希望在技术洞察上有纵深，比如一个所有自然语言处理或者语音开发者都绕不过去的技术点，我们深耕并开放部分技术，为开发者提供便利，同时吸引大量优质的开发者，进入社区化运营。具体是哪个技术点，请允许我卖个关子。