原創
2024/07/11 21:04:32
來源：天潤融通
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本文摘要
利用大模型的能力提高服務質量和客戶滿意度，是AI時代客服服務的關鍵。
如今消費者的關注點已經越來越復雜，一條毛巾，關注點就可以包括：
是否嬰幼兒可用，是否兒童成人可用；是否可以直接接觸皮膚；是否無甲醛、無熒光劑、無致癌芳香胺；吸水時間和脫毛率如何；材料是棉還是人造纖維；棉花是否是新疆長絨棉等等。
消費者對細節的關注點越多，對品牌客戶服務的要求也就越多，消費者與企業之間的互動也變得越來越重要。
除此之外，如今企業的營銷方式也發生了翻天覆地的變化，小紅書、抖音、微信、小程序，全渠道運營基本已成為所有品牌的標配。
但普遍成立于2000年前后的傳統零售消費品牌，其客服服務體系建設大多跨越了二三十年的時間。特別是在AI大模型出現之后，由于AI帶來的效率提升，讓這些品牌客戶服務的效率越來越難以滿足消費者的要求。
因此，如何利用大模型的能力提高客戶滿意度，提高服務質量，成為消費零售品牌的一個重要課題。
其客服服務系統也同樣跨越周期，導致不同時代建設的軟件系統都不太一樣。
以天潤融通服務的國內一家日用品龍頭企業為例，其客戶服務早期依靠一套本地的在線客服平臺，依靠硬件語音交換機進行完成接待服務。
后來隨著互聯網的發展，該品牌又陸續基于官網、APP等自營渠道、以及小程序、私域運營等渠道分別構建了在線客服系統和企微客服平臺。
也就是說，該品牌在不同時期、針對不同渠道，分別構建了一套系統，服務各自的客戶，且這些系統互不兼容，而最早的系統已經是上個世紀的產品。
在這樣的背景下，該品牌的客戶服務長期需要依靠座席分組或切換系統的方式來完成工作。
一方面導致各平臺數據流程相互獨立，造成客戶數據割裂在各渠道中，無法對客戶服務行為軌跡進行集中接待、響應及管理。
另一方面，隨著客戶需求的增加，業務高峰期需要對座席規模彈性增擴，但分散的客戶服務系統無法進行統一運營和管控。這導致其服務分散，且極大提高了工作的復雜程度，讓客服人員承受極高的運營壓力，這也進一步導致服務效率低下，并最終影響客戶體驗。
除此之外，由于早期系統AI能力相對薄弱，其對話機器人仍然依賴傳統NLP技術，采用關鍵詞檢索的方式進行對話。
這導致該公司的機器人在客戶服務時表現出刻板、啰嗦、答非所問的情況，不僅沒有提高客戶服務效率，反而增加了客戶的不滿情緒，降低了客戶滿意度。
總而言之，隨著業務的擴展，原有各渠道獨立運營的模式已無法滿足該品牌服務數字化轉型的需要。
這里面，第一個關鍵詞是全渠道。
之前，由于該品牌的渠道分散，常常導致品牌營銷策略無法在第一時間同步上線，出現一個渠道已經開始活動，另一個渠道還沒準備好的情況。
此外，由于渠道分散，各渠道也常常出現資源分配不均，比如在618、雙十一這樣的大促，電商渠道的客服座席就會十分繁忙，無法滿足客戶需求，但同一時間小程序、或者線下渠道的客服座席壓力就相對較小。
在天潤融通幫助構建全渠道之后，該品牌將三個團隊整合到一起，在業務高峰期就可以更輕易實現座席規模的彈性擴容，為客戶帶來更好的保障。
第二個關鍵詞是AI大模型。
一方面，早期NLP的自然語言理解能力有限，對話機器人對客戶問題理解精準度不高，所以在渠道問題分層上也不夠精確，導致問題流轉效率低，客戶等候時間長，問題處理緩慢，客戶體驗差。
天潤融通最新基于大模型的對話機器人，可以更準確地理解客戶問題，處理大多數客戶的聯系請求，提供真正類人的支持體驗。
即使面對產品材料、成分這樣復雜的問題，天潤融通通過為機器人配置專屬的企業知識庫，也可以讓機器人精準、專業、流暢地回答客戶的問題。
隨著對話機器人能力的提升，該品牌原本的座席人員就能夠逐步從一線業務中解脫出來，由機器人負責處理大量基礎、同質化的客戶支持工作，然后由人工來查缺補漏，為機器人提供更高級別的能力支持。最終實現靈活的人機在線耦合服務體驗。
除此之外，大模型可以更好地從客戶會話信息中提煉出包括客戶偏好，產品趨勢，產品問題等內容，以推動市場策略和產品更新。
在全渠道的基礎上，基于大模型的自然語言理解能力，客服系統可以更好地識別客戶問題并進行分類。從而提高客服問題的流轉效率，讓背后的座席人員實現專人專事。
最終讓服務更加專業，效率更高。
改造之后，以天潤融通全生命周期客戶聯絡云平臺為基礎，該品牌可以實現對來訪客戶問題的篩選分級后再分配到座席，通過統一工作臺完成高效的服務響應。
此后，座席人員無需切換多個系統操作，同時實現多個渠道的數據統一、服務統一、流程統一，方便數據業務服務的集中管理。
而通過智能在線機器人提供簡單標準的業務應答與業務受理，品牌也可以有效分流咨詢量，降低人力成本，提高在線服務響應時效及整體服務質量。
最終幫助其在智能化時代，實現新的客服服務革新。
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