连接智能与商业-阿里巴巴智能服务实践 | 学习笔记

简介: 快速学习连接智能与商业-阿里巴巴智能服务实践

开发者学堂课程【阿里巴巴智能服务 - 打造数字化企业:连接智能与商业-阿里巴巴智能服务实践】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/539/detail/7362


连接智能与商业-阿里巴巴智能服务实践

 

内容介绍:

一、对集团客户体验事业群的期待

二、大部分客服场景需求

三、服务发展大事件

四、智能服务产品架构

五、智能客服整体方案介绍

六、客户价值/智能服务

七、最佳实践

 

一、对集团客户体验事业群的期待

—切业务数据化

CCO 要做到全集团前几位的数据化运营。根据经验来看,现在可以做到所有的服务数据以及用户延伸的公司并不是特别多,但是阿里巴巴现在可以做到每一位用户的通话以及录音都可以沉淀下来,并且通过数据智能的方式,反馈到业务部门,通过体验驱动神经网络的方式可以让用户的声音直达业务部门,驱动业务部门做出改进。

Empower 商家

将我们的服务标准化,产品化输出,赋能商家。

●Cover 经济体

未来有新公司加入,第一个就要去看服务。比如盒马、阿里音乐、饿了么这些公司被阿里巴巴全资控股之后,它们的服务会被CCO直接去看,去看它们服务的质量以及一些可以优化的地方。

围绕会员来做

会员信用越高,享受的服务越大。要把阿里的客服打造成高质量团队。

 

二、大部分客服场景需求

1.用户体验

渠道一致性的用户体验,以接起率为保障,接起率即电话打过来可以接通就可以,不关注服务的质量。

此阶段以用户的体验和满意度为保障,就是电话不仅要接起来,而且在用户接了这个电话之后还要感到比较满意。

之前和天猫国际开过会,提出了一个问题,天猫国际和网易的考拉进货渠道大部分是一致的,但是为什么会有人觉得天猫国际上的假货可能比网易考拉上假货更多?

这个时候分析出来通过长时间的服务和潜移默化的用户满意度,最终可以塑造出品牌美誉度。最终通过服务可以让用户觉得在平台上消费比较合适,即尖叫服务。

2.客服压力

智能服务对人工服务的分流,对高频服务场景的覆盖能力。智能化后问题预判的主动服务能

力和布防能力,随着阿里收购的部门越来越多,服务的范围越来越大,所以对服务人员的诉求越来越高,如何提高服务人员的能力,降低客服压力,也是需要关注的问题。

3.服务容量

业务高峰的高并发服务能力。此阶段是现在正在做的一个阶段,通过服务去提高整个品牌的美誉度。每年的双十一对阿里是一个挑战,对于这样的挑战对于服务如何去做到弹性扩容,业务高峰的高并发能力的服务能力也是需要去进行思考的。

4.知识采编

智能高效的知识构建工具应对业务的快速更新迭代

5.知识维护

高智能、轻维护的高效运营模式

 

三、服务发展大事件

1.创建(2014年)

2014年之前,阿里巴巴几乎所有的服务都是包含在业务部门,比如天猫、淘宝有自己的服务团队,当时的每一个业务服务实际上没有办法被拉齐来看,因为有点像既做运动员又做裁判员的样子,2014年的时候集团做了很大的决策,就是把子公司的服务全部收编起来统归起来收归到集团客户服务体验群来管理,这个阶段做的第一件事就是把阿里巴巴的所有会员账号体系打通,建立阿里巴巴诚信模型。

在阿里巴巴诚信模型的基础上,才敢给品质更好的会员提供更好的服务。当年在阿里巴巴上面被问到最多的问题是,淘宝作为一个平台,消费者要求商家退货,商家不进行退货怎么办?

那一年解决的方案是除了上线了诚信模型以外,还上线了极速退款模型。当会员的信用度高于所购买商品退款的数额,对于小额的进行退款,不需要商家去做退款的决定,直接去用平台的资金去给会员做付款,从而提升会员的服务体验,成为一种极致服务。这种极致服务的基石是建立一整套的诚信模型,如果没有建立这种诚信模型,那么涉及到与金钱相关的这种退款的交易很可能被一些灰色产业或者黑色产业拿来利用。

2014年面临了非常大的挑战,彼时阿里巴巴还是以热线服务为主,于是双十一就爆线了,接起率在40%多、50%多左右,是一个蛮低的数字。同时在双十一之后就是维权,维权就是买家与卖家之间的纠纷案例很多,需要平台去做判决的案例也很多,所以当年的维权 case 在积压,积压到一个维权的客服人员在一年都处理不完。

务文化:

●有温度的服务-阿暖

技术驱动:

●诚信模型+极速退款上线

面临挑战:

● 热线服务,双十一爆线危机

●维权 case 积压

2.数据化(2015年)

针对于2014年的问题,2015年做了两个技术的改变,第一个是在阿里巴巴的客服的渠道上面上线了智能客服机器人,叫做阿里小蜜,开始试运营。

第二个是发现热线服务还是一对一的服务,如果想要提高服务的效率的话,就需要去实行一对多的服务,随着手淘移动端的发展,慢慢的把服务入口从热线端的电话号码引导用户去使用手淘端这样一个在线入口上去咨询阿里巴巴的客服寻求服务。

服务文化

●客户服务转型为客户顾问

●9点电台和拉铃上线

技术驱动:

●阿里小蜜试运行

●客服无线化︰无线占比从15%到70%

3.智能化(2016年)

因为做了阿里小蜜这样一个部门,这个部门也慢慢成立了阿里巴巴从 CCN 里面,集团客户体验部里面孵化出来智能创新的中心,同时针对于维权的 case 挤压的问题,提供了一个叫维权判决的助手。

根据商家的信誉度一些列的决策因子以及买家的一些决策因子,包含比如说退货单号、扫描件等文件、聊天记录等一系列决策因子,让机器人帮助维权助手做一系列判决。通过这样的手段,最后做到了维权三个月没有积压的场景。

服务文化:

●店小蜜赋能外部商家。

●服务能力大比武,服务也能出大师。

技术驱动:

●智能创新中心成立。

●交易纠纷智能化,维权连续3个月无积压。

4.体验升级(2017年)

中心升级成智能服务事业部,同时孵化出数据智能,数据智能就是把所有用户的问题沉淀下来,在双十一当天的时候可以实现提前做好布防。

比如双十一期间可能出现一个问题叫“我的购物车为什么没有办法付款?”提前让运营做好应对措施,把提问和问答配置在知识里面,等到这个问题真的在线上大规模爆发之后,可以做到在1秒内自动把问题生效,做到秒级布防。

同时上线呼叫中心和在线客服中心智能管理工具,同时上线服务助手,帮助服务助手提效的工具,做到了客服人员的效率提升了一倍,首次实现了在消费者维护权利的智能化。

今年将在更多的领域进行尝试,例如智能外呼、智能语音机器人等一系列服务场景。现在 CCO 大概2300人左右,2300人中大概有不到600人进行一线客服的工作,其他都是在做服务运营商加运营、人工智能训练师以及产品技术相关的工作。

同时考虑到当做了很多智能化的方法后会有很多人失业, 所以同时在内部也做了员工成长的一系列体系,让以前做一线客服的人员去慢慢能够去做人工智能训练师、服务运营、外包运营或者客服运营等。

 

四、智能服务产品架构

image.png

橙色部分是小蜜会话机器人,里面集成了开放的 API,也有机器人的开放平台,以及智能知识库和算法知识的回流工具、对话管理系统、知识图谱等一系列新的技术。

浅色部分是目前还没有正式走出去但是如果有用户需要的话,也会针对于现在的数据的构建能力以及数据的情况来提供定制化的解决方案,其中包含了智能辅助以及智能决策终端自动化、智能服务路由、智能质检以及数据智能等一系列产品方案。

最上面一层是服务的对象,在阿里巴巴内部比如物流、健康、手淘、天猫、闲鱼等都是用户,提供两种方案可以用 H5的界面或者让用户的电话、实体机器人结合 API的两种方式来提供服务。同时在淘宝和天猫的商家服务,比如苹果官方旗舰店、优衣库官方旗舰店的服务质量也反映了平台能力。用户也有可能因为商家服务的不满意从而正式离开平台。所以为淘宝和天猫的商家提供了名为店小蜜的产品,现在大部分店铺的客服机器人用的多为此技术。

对于企业提供像钉钉和阿里云的云小蜜的产品,目前已经上线了阿里云,正在公测中,支持共用云部署和私有化部署两种部署方式。

 

五、智能客服整体方案介绍

首先不去关注用户的服务渠道是什么样子,目标是在多个渠道上提供用一个机器人支持多个服务渠道,提供统一化、一致化的服务,不管是微信、APP、微信、电话、web 甚至是线下服务大厅的实体机器人都可以发生人机交互,如果涉及到电话端,还会经过语音识别的智能 VR 技术,加上语义理解调用智能引擎和知识图谱最终实现人机交互。如果有不懂的问题或者用户是公司重要的客户,那在智能客服机器身上也开放了智能转人工入口,判断用户现在如果对公司比较重要,或者用户所说的话有一定的舆论倾向,比如说去消费者协会投诉,这一类的客户是不适合用机器人来服务的,所以自动转入人工服务。

通过智能 VR 快速应答服务需求提升业务高峰的服务弹性,通过智能在线客服提升了服务渠道的覆盖能力,实现了多个渠道一致的连贯的客户体验,通过客服助手来提升人工的效率,加速了问题解决的时效,降低了客服的压力。同时对于很多智能客户机器人感到痛苦的是知识的维护,于是提供了一整套智能化知识的构建,以及根据业务的知识的和用户问法的知识日常回流的一整套智能化算法提升和知识库扩容的工具体系。

image.png

●通过智能 IVR 快速应答用户需求,提升业务高峰的服务弹性

●通过智能在线客服提升服务的渠道覆盖能力,实现多个渠道一致、连贯的用户体验

●通过客服助手提升人工座席效率,提升客服的服务质量,加速问题解决时效,降低客服压力

●通过智能知识库技术构建本体知识库,提升知识构建的效率,降低知识维护的成本

 

六、客户价值/智能服务

●提升客户体验;

●秒极响应:24小时:高峰响应:基于实时需求和障碍预测主动服务

●降低运营成本;

●小蜜对话机器人解决简单/一般问题:智能辅助提升效率和弹性能力

●服务数据化:

●客户原声沉淀与分析;问题与发现、在线服务数据闭环

●提升客服小二幸福感和工作价值:

●智能辅助,提效(蜂槽、瓦力)﹔问题与发现,快速定位客户问题

●提升管理效率

●提升服务团队/呼叫中心管理效率、降低数据安全和资金风险

 

七、最佳实践

1.阿里小蜜

●阿里首款智能助理,以AI和人工结合方式提供智能购物、极速服务的私人助理体验。

●与手机淘宝深度整合·正式上线:2016.4

●当前智能解决率:89%(2016双11:93.5% )

●覆盖阿里巴巴生态圈二十余个业务 BU

●每天服务500万名消费者

2.店小蜜

●店小蜜–阿里首个开放给商家的AI机器人产品,与千牛/旺旺深度整合

●当前:活跃商家数30000+家左右

●根据行业业务特征定制行业化解决方案

3.云小蜜

面向个人和企业的会话式机器人开放平台,针对开发者、企业和组织。

相关实践学习
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