开放下载 | 《智能时代的客服中心变革与发展》

简介: 对于企业而言,客户体验及客户满意度对其业务的发展至关重要,出色的客户体验是留存老客、获取新客的加速器。但很多传统企业的客服中心都面临着沉重的成本和资源压力。随着AI + 服务的深入应用和快速发展,客服领域正在成为AI技术的重要应用场。越来越多的企业开始使用创新的智能化数字技术将为客服中心实现降本增效。更重要的是,基于数据的海量用户行为洞察,客服中心完全可以逐步超越成本中心的枷锁,通过数据技术为业务部门提供业务优化、业务设计、数字营销到个性化消费的全流程营销。这一切都将促进客服部门的自我升级,也将渐进改变整个行业的景观与格局。

点击下载《智能时代的客服中心变革与发展》

摘要:对于企业而言,客户体验及客户满意度对其业务的发展至关重要,出色的客户体验是留存老客、获取新客的加速器。但很多传统企业的客服中心都面临着沉重的成本和资源压力。
随着AI + 服务的深入应用和快速发展,客服领域正在成为AI技术的重要应用场。越来越多的企业开始使用创新的智能化数字技术将为客服中心实现降本增效。更重要的是,基于数据的海量用户行为洞察,客服中心完全可以逐步超越成本中心的枷锁,通过数据技术为业务部门提供业务优化、业务设计、数字营销到个性化消费的全流程营销。这一切都将促进客服部门的自我升级,也将渐进改变整个行业的景观与格局。

也可以PC端点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=769 下载

文章导读

image.png

对于企业而言,客户体验及客户满意度对其业务的发展至关重要,出色的客户体验是留存老客、获取新客的加速器。但很多传统企业的客服中心都面临着沉重的成本和资源压力。

2018年,中国呼叫中心座席总规模达到230万个。以某大型运营商为例,其全国客服座席数量经过这几年的发展已经接近6万个。一方面客服中心面临着座席不断扩张、成本不断上升带来的压力,另一方面除了应对用户咨询的话务峰值以外,客服中心还需要不断适应市场变化,随时上线新的业务和配合市场促销活动,各种资源捉襟见肘。

随着AI + 服务的深入应用和快速发展,客服领域正在成为AI技术的重要应用场。来自阿里客服的数据显示,2018年双11当天,阿里智能客服机器人小蜜,承接了淘宝天猫平台98%的在线服务需求,相当于10万名人工客服小二的工作量。不仅在阿里,越来越多的企业开始使用创新的智能化数字技术将为客服中心实现降本增效。

更重要的是, 在技术越来越深的渗透到业务中、技术和业务密不可分的今天,客服行业正在发生更大的变化。基于数据的海量用户行为洞察,客服中心完全可以逐步超越成本中心的枷锁,通过数据技术为业务部门提供业务优化、业务设计、数字营销到个性化消费的全流程营销。这一切都将促进客服部门的自我升级,也将渐进改变整个行业的景观与格局。

9.27号阿里巴巴云栖大会分论坛上,阿里巴巴智能服务事业部资深总监空无隆重发布了《智能时代的客服中心变革与发展》白皮书(想要阅读报告全文,可关注“阿里研究院”微信公众号,并回复“智能客服”,限时放送!)。这份白皮书由阿里云研究中心经过长达数月的实践分析调研后完成,包含了大量人工智能在金融、电信、政府等行业客服呼叫中心的真实案例和应用模式,提出了未来客服中心向以数据分析为基础的客户智能运营中心变化的方向,还首次总结发布了传统客服呼叫中心智能化转型的四大路径。

(一)智能应答:深耕用户需求和体验,构造知识图谱,实现降本增效

智能语音应答/导航,就是通过语音识别和语义理解技术的综合应用,让客户不用传统按键模式而是用语音说话的方式完成需求的交互理解,系统实现客户需求的最优分发或问题解决。在 2018年 12月 2日举行的世界神经信息处理系统大会上(注:NeurIPS大会,此会议是全球人工智能最大的年度盛会),阿里巴巴展示了其物流公司菜鸟的 AI 客服对话能力,其精准性在业界引起轰动,目前菜鸟AI客服每天已为数百万客户提供服务。

(二)智能路由:围绕用户需求,智能准确对接服务资源,实现人机协同

客服的智能化实际上就是利用技术实现资源匹配的效率最优化,让每一通客户电话背后隐藏的问题和需求能够和企业的业务资源进行精准匹配,这种匹配一定是全流程所有环节的联动。未来的客服中心,无论客户是通过电话热线,还是互联网渠道接入,都将由智能路由进行导航的自动判别,根据客户的需求自动判断是由智能语音机器人、在线导购机器人、在线业务办理机器人、IVR菜单、还是人工客服来承接,实现资源的精准匹配。同时在不同的关键环节实现话务量的降低以及增加流量销售的转化率。

(三)数据洞察:通过数据洞察反哺业务,优化设计,成为一线业务的有力助手

image.png

目前大部分客服中心的价值挖掘明显不够,客服部门价值普遍被低估。但事实上,客服中心每天与海量客户直接接触,是数据的重要入口之一,客服中心通过将长期与客户接触的数据进行输入,针对大众群体的服务和咨询需求问题,逐渐用数据标签标识时,细颗粒度、微粒化的数据流在智能分析的基础上,可以广泛洞察大众的业务需求和消费习惯,大幅优化企业业务和运营流程,包括用户行为洞察、业务套餐和规则设计的合理度以及营销辅助等等,可以反哺业务部门对业务进行优化,从而变成生产部门的重要辅助。这是未来智能客服数字化转型、智能化变革的核心。

(四)生态联合:客服中心将通过行业生态合作 主动拓宽业务边界

未来的客服中心,基于与客户每天接触的海量数据,除了对内服务以外,对外也将具备与生态第三方对接的能力,将可进一步拓宽业务的边界,例如在了解用户业务需求和行为的数据解构方面,可以与类似高德这样的位置信息平台进行联合,一方面精确了解客户的地理位置和行动轨迹,另一方面可以结合当地场景利用APP进行业务和营销的精准推送;在对外营销的精细化运营方面,除了传统外呼/催缴/满意度调查以外,线上还可以与类似阿里妈妈这样的高聚类互联网流量平台进行合作,实现广告流量的互通;在业务合作领域,可以广泛联合产业链上下游资源,实现业务的富生态;在收费支付方面,适应用户行为习惯,联合支付宝进行扫码支付等。

image.png

随着互联网和人工智能的发展,客服行业面临的外部环境发生了巨大的变化,在技术越来越深的渗透到业务中、技术和业务密不可分的今天,客服行业的创新企业必不可少要进行组织变革。

以前传统模式业务人员和技术人员是分离模式,但未来智能机器人的训练和培育需要业务和技术人员共同参与。技术和业务联合协作,将两者能力沉淀成基础底座,为人工智能知识图谱和机器人训练提供支撑,才能最终提升用户智能服务的有效性,实现降本增效。未来,高素质的技术和业务的复合型人才以及数据技术人才将成为客服行业人力构成的主流。

image.png

阿里云研究中心重磅报告

让你先人一步看清行业数字化转型的新路径 新增量
数字经济时代,各个行业都面临着巨大的挑战和机遇,如何用新科技来发现和驱动新的商业场景和业务增量。

阿里云研究中心,致力于“用科技探索‘新商业’边界”。研究领域既涵盖云计算、人工智能、区块链、大数据、物联网、量子计算等前沿科技的演变趋势及产业应用,更进一步积极探索在前沿科技的推动下,新零售、新制造、新能源、新金融等产业数字化转型的方法论和路径。

经过大量的案例调研和深度研究,阿里云研究中心完成了零售、数字政务和城市治理、制造、金融、传媒、教育等多个行业数字化转型路径和方法论的思考和沉淀。在此基础上,通过扎实的workshop微咨询服务等产品形态,阿里云研究中心已经成为很多企业数字化转型的“战略顾问”。

开发者社区整理

相关文章
|
1月前
|
自然语言处理 机器人 API
解锁电商直播新纪元:无人数字人客服如何在直播间掀起智能革命,重塑顾客服务体验的未来?
【10月更文挑战第7天】随着电商直播的兴起,客户咨询量激增,传统人工客服难以应对,无人数字人直播机器人客服应运而生。本文介绍如何使用Python、LangChain和ChatGPT搭建高效客服系统,包括安装库、设置API密钥、定义问答流程、构建FAQ知识库、集成实时聊天界面及部署上线,帮助企业自动处理客户咨询,提升用户体验。
37 2
|
4月前
|
自然语言处理 搜索推荐 机器人
云上数字客服:重塑客户服务体验的智能化转型
技术成熟度:目前云上数字客服技术仍在不断发展和完善中,技术成熟度有待提高。 数据安全与隐私保护:随着客户数据的不断增加,如何确保数据的安全性和隐私性成为亟待解决的问题。 人机交互体验:虽然智能客服机器人已经取得了很大进展,但在某些复杂场景下仍难以完全替代人工客服,需要不断优化人机交互体验。 五、未来展望 随着技术的不断进步和市场环境的不断变化,云上数字客服将迎来更加广阔的发展前景。未来,云上数字客服将更加注重技术的创新和应用场景的拓展,不断提升服务质量和效率;同时加强数据安全和隐私保护,确保客户信息的安全性;此外还将积极探索与其他智能系统的融合应用,如智能营销、智能供应链等,为企业提供更全面的
394 7
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
大模型时代了,智能客服就不能智能点?
大模型时代了,智能客服就不能智能点?
|
6月前
|
人工智能
瓴羊One·客服与AI大模型技术联合打造智能服务新体验
瓴羊One·客服与AI大模型技术联合打造智能服务新体验
213 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)
【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战(附源码、数据集和演示 超详细)
734 10
|
6月前
|
自然语言处理 机器人 数据库
【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战(附源码、数据集、演示 超详细)
【Python自然语言处理+tkinter图形化界面】实现智能医疗客服问答机器人实战(附源码、数据集、演示 超详细)
197 3
|
6月前
|
自然语言处理 算法 数据库
【JavaScript+自然语言处理+HTML+CSS】实现Web端的智能聊天问答客服实战(附源码 超详细必看)
【JavaScript+自然语言处理+HTML+CSS】实现Web端的智能聊天问答客服实战(附源码 超详细必看)
121 0
|
6月前
|
XML JavaScript 前端开发
【Web智能聊天客服】之JavaScript、jQuery、AJAX讲解及实例(超详细必看 附源码)
【Web智能聊天客服】之JavaScript、jQuery、AJAX讲解及实例(超详细必看 附源码)
90 0
|
6月前
|
移动开发 前端开发 HTML5
【Web端智能聊天客服】之HTML、CSS、Bootstrap的讲解及实例(超详细必看 附源码)
【Web端智能聊天客服】之HTML、CSS、Bootstrap的讲解及实例(超详细必看 附源码)
248 0
|
自然语言处理 达摩院
达摩院智能对话技术升级-更人类,更温暖-阿里云智能客服从提升生产力到提升客户忠诚度(上)
达摩院智能对话技术升级-更人类,更温暖-阿里云智能客服从提升生产力到提升客户忠诚度
362 0

热门文章

最新文章