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曾響鈴:以AI之名,電話機器人變革電銷客服行業前還需解好幾道題?

2018-05-02 15:51:27   來源:科技向令說  作者: 曾響鈴 

摘要:98年的小湘在某家裝公司當電銷人員的半年里,已經有好幾次想提離職的沖動了,因為客戶被客戶罵哭好幾次。而面臨小湘這種工作狀態的電銷人員不在少數,與之相似的還有客服,都是需要每天高頻次的與人溝通交流的職業。

98年的小湘在某家裝公司當電銷人員的半年里,已經有好幾次想提離職的沖動了,因為客戶被客戶罵哭好幾次。而面臨小湘這種工作狀態的電銷人員不在少數,與之相似的還有客服,都是需要每天高頻次的與人溝通交流的職業。據網易2016發布的客服行業現狀白皮書顯示,超過50%的客服對現有工作不滿意。


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圖片來自網易七魚


近日,阿里巴巴CCO智能服務事業部資深總監空無表示:在人工智能時代,AI將重新定義商業客服,真正做到讓天下沒有難做的“服務”!


1、AI進入之前,電銷客服行業的痛點很痛


傳統電銷客服行業的弊病由來已久,電銷客服們花了大量的時間和客戶溝通,但是效果卻甚微,企業茫然找不到解決辦法。


1、 從業者之痛:無可奈何的職業


電話銷售有三大特點:高無效率、高掛機率、低準確率。那如何解決這幾個問題呢?如果不想增加電話的撥打數量,那就只能提高號碼的質量;如果號碼質量沒有變化,那就只能考慮提高撥打電話的效率。前者需要渠道負責,后者則是電銷員來負責,就成本而言,企業會更傾向于后者。


但帶來的結果就是電銷業務員工作量不斷的增加,需要不斷加班。最終電銷員講得口干舌燥,還達不到良好的效果,而一旦遇到難搞的客戶又極易產生負面情緒影響工作。


客服更不用說,特別是在企業做大型活動的時候,常常出現企業客服聯系不上,而客服又忙得夠嗆的情況。大量無意義與重復的問題消磨了客服大量精力,最終使客服與客戶的交互相當低效。


客服電銷行業由于工作枯燥且壓力大,導致人員流失率很高。由于這一行業門檻并不高,因此各個公司肆意挖人的現象很嚴重,這無形中給了從業者覺得機會多的錯覺,使得電銷客服難以培養,給企業發展造成了極其不利的影響。


2、企業之痛:“病入膏肓”的經營狀態


隨著社交渠道多元化和應用軟件功能的不斷豐富,使得傳統企業客服需要面臨大量的整體服務需求和更為碎片、多元化的客戶服務場景。比如服務熱線、微信、app和官網等,每一個都需要維護打理,不僅人力成本高,而且往往難以做到及時響應,往往遺漏掉目標客戶,白白流失大量客戶資源。


事實上,客服本應是最熟悉業務的崗位,即是用戶需求的感知者,也是產品推進的原始驅動力。但對企業而言,客服電銷有三大特點:招人難,培訓難,留人難,這使得企業招聘成本節節攀升。由于人的精力有限,即使加班也難以提升效率,很難達到企業預計的目標,最終使企業的經營陷入了費用高收益低的怪圈。


隨著AI的發展,如何將AI和急需轉變的傳統電銷客服行業結合起來,為企業賦能,打破“費用高收益低”的邊界,將人的價值解放出來,成為迫切需要解決的問題。


正如曉芯智能CEO李進超所說“客服這個環節的體驗慢慢就變成了企業的核心競爭力”。一份來自Gartner的統計顯示,89%的企業現在都認為競爭建立在用戶體驗之上,而幾年前,這個數值是36%。因此AI除了 釋放人的價值,更需要全面建立高質量的客戶體驗。


所以當下的電銷和客服行業,除了對市場要有“先知先覺”的敏銳,在打磨產品的同時,還要做好客戶服務,不斷提升客戶體驗,才可能在這場競賽中贏得主動權。


2、AI加持后,電銷和客服讓我們看到更多可能


不管是阿里機器人客服“小蜜”,還是京東“JIMI”、蘇寧“蘇小語”,作為客服它們依然不能解決客戶所有的問題,而剩下的,依然需要人的干預。因此,現階段人機共融無疑讓電銷和客服煥發出了新的生機。


1、效率高了不止一點點


京東去年雙十一期間京東無人客服的接待量達到了平日的6.5倍,服務用戶數達上百萬,獨立解決問題能力達到60%以上,實現了秒級觸達,全天候快速響應。而當機器人識別到用戶的情緒波動比較大時,可無縫切換到人工客服,用戶端無須跳轉 ,即可完成機器與人工的智能切換。


但這都是趨向于文字的溝通,電銷或者語音客服顯然要求更多。一方面,它需要機器人音質音色聽上去不那么生硬,另一方面,由于電銷或者語音客服需要面對處于不同環境的客戶,因此如何降噪,從源頭提高通話質量就顯得尤為重要。


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叮咚智能電話機器人


現階段市面上的電話機器人大致差不多,數據庫大小的不同可能會產生差異,叮咚還能風趣幽默,而Yeta電銷機器人則聲稱擁有95%的語音識別率,播音級的水準,可與客戶自然交互。曉芯電話機器人在對話的過程中采用多種算法智能降噪,主動對接場景內業務字段,直接抵達場景本質。業界人士認為,“智能客服”的特點首先是自然舒適的交互體驗,以適應不同的應用場景;同時,它的下一個技術突破點——自主學習的增強智能。這幾乎是主流的廠商都在研發的方向,以叮咚為例,它的自我學習隨著數據的累計,會越用越聰明,越聊越智能。而客服越智能,用戶體驗越好。


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場景直通


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被打斷也無妨


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特殊情況直接轉人工


2、成本低了不止一點點


傳統模式的客服一旦離職,他所擁有的行業知識就隨之離去,新員工必須從頭學起。像電商這種流程長、品類多、場景多的行業,客服需要學習知識點多達數千條,不論是對企業還是對員工,都需要付出極大的時間成本。


據統計,智能機器人客服可以解決85%的常見客服問題,而一個機器人坐席的花費只相當于一個人工坐席花費的10%。因此,對于客戶群體數目大、咨詢頻次高、問題重復度高的企業而言,引入高性能的智能客服機器人能極大地節省時間成本和人工成本。


傳統人工話務員一天只能打100—300通電話,除開節假日,每年的工作日不超過250天,工作狀態極易受各種因素的影響。而電話機器人一天可撥打800-1100通的電話可全天候無休,長年累月保持溫聲細語,極大的節省了時間成本。由于一個機器人的工作量相當于5—10個人的工作量,企業可以裁撤多余的人員減少費用支出,而機器人無需培訓和管理,極大的降低了企業的管理成本。


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以曉芯機器人為例,人機PK


3、用戶畫像精準了不止一點點


客服部門作為客戶接觸企業的窗口,每天都可以從客戶身上獲取大量的信息,比如愛好、職業、性格等信息,最終發揮最大的數據價值。而智能客服溝通的每一步,都能準確、及時的記錄下來,用作進一步挖掘。


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以米卡迪機器人為代表的電話機器人工作原理


以米卡迪電銷機器人為例,由于其與中科院聲學所,科大訊飛,百度在語音及人工智能領域有深度戰略合作,其技術力量可見一般,體現在兩個點:


1.利用數據精準運營。如果舉辦一場活動或者新品發布,通過統計詢問的人次和問題,一方面可準確的找出活動的亮點和不足的地方,另一方面可以準確的預測目標人群和受眾。


2.持續追蹤服務。用戶如果問“我老婆懷孕改吃什么好?“,從這個問題中便可以提取出很多信息點,精準推送孕婦產品,過幾個月后甚至推送嬰兒服飾,奶粉,紙尿褲等。


而通過這一系列的挖掘,可使用戶畫像越來越準確,同時由于機器代替了大量重復繁瑣的勞動,被替代的人便可以集中精力整理更重要的信息,讓智能客服學習更智能的數據。最終在人機互融下,使企業,員工,機器三邊網絡獲得最大的價值。


3、AI電銷客服全面到來之前,還需回答這些問題


雖然AI全面席卷,網易數據顯示,僅僅在2016年,就有三成的企業使用智能客服,另外還有三成也將計劃在一年內使用,但是問題并不這么簡單,還有兩個至關重要的問題需要回答。


1、 數據安全如何給企業安全感?


最近數據泄露的事層出不窮。先是Facebook 5000萬用戶數據泄露的事件還沒有解決,4月23日又曝出美團數據泄露,大眾的神經一次被一次挑撥。


很多電銷公司也遇到過數據泄露的情況,比如使用的語音設備資源外漏,電話被標記的等等。而電話機器人自帶大量數據,如何保證數據安全就成了電話機器人不得不面對的問題。


由于數據泄露隨時可能發生,對于電話機器人廠家而言,在整個業務流程的開始環節,就應把安全因素考慮進去。比如在總體架構設計階段,有明確的授權管理要求、用戶認證要求、日志審計要求等。


最重要的是整個系統的運營,運維安全是企業安全保障的基石,不同于Web安全、移動安全或者業務安全,運維服務位于底層,涉及到服務器,網絡設備,基礎應用等。一旦出現安全問題,會直接對最底層的服務造成影響,造成大面積的癱瘓。因此電話機器人如何做到全方位的保證數據安全就成了接下來競爭的一大關鍵。


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圖為以曉芯智能為代表的安全體系


2、行業賦能到底如何才能做到既懂行業又貼心?


在AI技術實現里,不僅需要有感知信息、收集信息的能力,還要懂得分析數據提供決策,最后交付企業相互賦能,形成業務價值閉環。上文提及運維的重要性,事實上,這對完全競爭的電話機器人行業來說是遠遠不夠的。


借曉芯智能CEO李進超所言,技術、營銷、銷售、運維、客服五位一體的運營體系才是成就卓越的根本原因。比如曉芯電話機器人在接到訂單后,運維部門會根據客戶需求設計行業話術、錄音、剪輯、發布話術。期間客戶碰到任何問題,曉芯客戶服務部門都會積極協商解決,快速反饋,助力產品和技術的智能化升級,從而更好地提高客戶體驗。


筆者認為,行業賦能的真正目的是充分實現企業方之間的聯動,比如深度發掘用戶最大限度的提高用戶體驗,用戶反之不斷提出好的改善點打磨產品,比如早期的米粉之于小米。最終兩者相互成就,最終實現共贏。


結論


AI是一個讓資本充滿想象的風口,充滿了泡沫。就目前而言,2C的機器人只是AI市場的一小部分,2B的機器人特別是智能語音機器人(包括電話機器人)以一種更加強勁的姿態迅猛發展。至于未來,電話機器人中誰先掛——電話,市場會給出答案。


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