|
視頻來源 | 客戶觀察·2021（第五屆）華東峰會 分享嘉賓 | 同程旅行客戶服務(wù)中心交通系統(tǒng)流程部負責人 錢艷 分享主題 | 人口負債時代下的智能破局 （后臺回復(fù)關(guān)鍵詞“華東峰會PPT”即可獲取嘉賓分享PPT）1、同程旅行客戶服務(wù)中心概況 2,、人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)變化帶來的人員挑戰(zhàn) 3,、智能服務(wù)的應(yīng)用 同程旅行是同程集團旗下的出行板塊，目前覆蓋的業(yè)務(wù)線包含火車票,、景區(qū),、酒店等，2018年6月份的時候在港交所提交了招股書,，成為了微信小程序第一個在港股上市中國主流的OTA,。基于APP以及微信具備的雙引擎模式下,，平均月活用戶規(guī)模2.06億,。在這樣一個龐大的群體背后，支撐整個服務(wù)的板塊就是客服中心體系,，分為兩大主板塊,，首先是生產(chǎn)部門，主要覆蓋五條主業(yè)務(wù)線,，第二是支持部門,，就是支撐著客戶中心，中臺運營的一個維度,，包括了質(zhì)檢部,、培訓部、招聘部以及行政部等,。這是歷史某一年的服務(wù)數(shù)據(jù)達成情況,，整體話量全年1200W+，在線咨詢量670W+,，客戶咨詢機器人1億4700W+,，現(xiàn)在目前坐席規(guī)模在3000+以上，員工人數(shù)是在2000+,，年度服務(wù)總?cè)舜?億6600W+,。人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)變化帶來的人員調(diào)整在第七次人口普查后數(shù)據(jù)的變化，這里面官方數(shù)據(jù)的呈現(xiàn),，總共有兩點比較有意思的變化,。第一個是我們會發(fā)現(xiàn)中國每年競爭人口下降的趨勢過快，80后比70后少了500萬,，90后比80后少了3100萬,。第二個變化,，我們會發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)當中，人口結(jié)構(gòu)失衡也在慢慢加速,。從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),，當前平均每個家庭的人口為2.62人，以及包括65歲以上的人口占比維持在3.5億,，提升了5.44%,，以及我們15歲到59歲這樣人口占比是下降了6.79%，這里面男性人口占比為7.23億,，女性人口占比為6.88億,。無論是上面分享的服務(wù)數(shù)據(jù)還是第七次人口普查后變化的數(shù)據(jù)背后，在某一個程度上更能體現(xiàn)出,，現(xiàn)在客服行業(yè)在人力招聘的困難程度,。我們會漸漸發(fā)現(xiàn)在一線城市的客服中心，其實是越來越少的,。在社會發(fā)展的進程下,，更多啟動了外包職場從而降低外部人力成本。到了三四線城市以后,，隨著三四線人口紅利也在不斷下降,，出現(xiàn)了招聘難度大我們用工難這樣的局面。同時,，其實還有一個困難,，現(xiàn)在90后、00后的伙伴對于客服屬性這樣一個工作對他們來講吸引力也是越來越小的,。基于服務(wù)數(shù)據(jù)和人口普查數(shù)據(jù),，我們既想做人力成本的降低，又需要不斷地提升用戶的滿意度,，用戶的體驗,，所以在智能的應(yīng)用場景當中我們進行不斷的探索和摸索。在智能應(yīng)用場景鋪設(shè)的背后,，我們始終秉持著我們的使命：讓旅行更簡單,、更快樂,，背后其實是需要產(chǎn)品,、流程、技術(shù)包括我們服務(wù)等多環(huán)節(jié)這樣一個相互支撐和閉環(huán)的一個輸出,。作為一名中臺管理者來講,，其實一直努力在做的事情就是，服務(wù)好客服伙伴的同時再去服務(wù)好我們的客戶,。在智能應(yīng)用端,，不僅在客服端鋪設(shè)了智能坐席助手,、云享受庫以及在客戶端有智能機器人，可以說將整個智能化的服務(wù)場景進行全面的鋪設(shè),。首先簡單介紹一下對客戶端的應(yīng)用場景。第一個是智能IVR的鋪設(shè),，除了呼入進行智能導航建設(shè)以外,，也有呼出智能導航建設(shè)。在呼入維度,，客戶可以通過撥打客服熱線95711進入智能導航,，在進入的同時摒棄了原先導航當中按鍵的傳統(tǒng)模式，采取語音多輪交互的形式,，通過在系統(tǒng)當中去識別客戶的訂單,，包括投訴的軌跡、重復(fù)進線的緣由來去進行統(tǒng)一的識別,，對應(yīng)進行業(yè)務(wù)的路由分配,。同時，在不同狀態(tài)下我們會提供不同引導語為客戶提供最優(yōu)質(zhì)的服務(wù),，目前呼入導航當中鋪設(shè)的應(yīng)用場景差不多在70+這樣的一個水平,。70+的背后意味著我們的客戶是完全可以在智能導航當中進行一站式自助訂單的解決，也就是說無需進入人工,，可以在導航端進行一站式自助處理,，一直到最后結(jié)束的過程。當然在整個的意圖識別過程當中如果我們的導航?jīng)]有進行客戶意圖的識別,，也會采用人工進行統(tǒng)一兜底,。目前整體解決率在25%的水平，與此同時,，其實也是更多將機器人的能力運用到外呼的場景當中,，通過搭建智能導航和外呼去實現(xiàn)一站式的服務(wù)平臺。在智能外呼的人工場景,，目前打樣的場景是撈單業(yè)務(wù)通過人工進行系統(tǒng)的導入,，系統(tǒng)對接后去完成在智能外呼交互過程，相當于客戶在外呼導航當中可以完全進行訂單的確認包括引導性的一個操作,，完全進行自助這樣的處理模式,。這個跑下來以后,，我們會發(fā)現(xiàn)撈單業(yè)務(wù)與實際人工服務(wù)是沒有差異的,。第二個應(yīng)用場景對客端—VOIP場景簡單理解為網(wǎng)絡(luò)電話。目前現(xiàn)在所實現(xiàn)的是我們將全業(yè)務(wù)線已經(jīng)進行了一個接入,，并且覆蓋了小程序以及同程APP和PC端,，主要實現(xiàn)的系統(tǒng)功能,，主要從小程序側(cè)接入智能導航。與此同時可以支持人機交互模式,，在系統(tǒng)終端層面完全實現(xiàn)與傳統(tǒng)坐席百分百兼容的技術(shù),，通過我們統(tǒng)一路由分發(fā)，由我們的坐席進行統(tǒng)一的接起,。在這個過程當中,，我們可以做到細分的一個技能組，精準分發(fā)到客服端,，整個VOIP下來可實現(xiàn)的功能化,，主要體現(xiàn)在對客交互的過程當中，不僅可以及時收集用戶的身份,，還可以授權(quán)用戶當前的手機號碼以及文件的傳輸?shù)鹊群诵牡南到y(tǒng)功能,。目前階段性的里程碑數(shù)據(jù)的話測算下來以后，會發(fā)現(xiàn)VOIP對比我們傳統(tǒng)可以做到對傳統(tǒng)的電話分流率提升1.5%,，以及單通電話可以節(jié)約0.2分鐘,，其實針對于VOIP系統(tǒng)功能以外，更多未來想做嘗試的就是差異化的特殊定制化的應(yīng)用場景,。比如說針對一些特殊的人群,，聽障人士通過視頻服務(wù)的模式，可以有對應(yīng)專屬的坐席為特殊人群提供服務(wù),，基于此也希望能夠承擔社會責任,。下一個對客端的應(yīng)用場景是智能機器人,，其實大家相對于比較的普遍場景,，智能機器人主要是通過語言的理解包括在智能學習中提取關(guān)鍵詞來去準確定位到用戶的屬性，鎖定用戶的訂單從而來去解決我們的用戶繁多復(fù)雜應(yīng)用場景,，去滿足用戶整體的需要,。其實對于智能機器人這里面有一定的感悟，隨著企業(yè)的發(fā)展的周期一開始更多的是傾向于做智能機器人去解決一些最基礎(chǔ)最簡單的應(yīng)用場景,，從而來降低我們內(nèi)部的一個人力成本,，但是慢慢隨著我們不斷地去優(yōu)化我們的智能服務(wù)，不斷優(yōu)化智能機器人解決的水平,，所以我們更看重的就是在交互過程當中解決率的一個水平,。所以我們后面更多的嘗試去做了我們的千人千面的服務(wù)，以及我們精準達場景的鋪設(shè),，都是為了更好地去降低我們內(nèi)部成本的前提下,，去提供更好用戶體驗給到我們的客戶。在整個系統(tǒng)交互過程當中,，我們通過業(yè)務(wù)的識別,，包括我們渠道的識別，以及說用戶身份的識別,，做統(tǒng)一的路由分配,，與此同時去結(jié)合內(nèi)部的系統(tǒng)，包括比如說客戶在我們的投訴系統(tǒng)當中有瀏覽軌跡,，以及通過前端用戶的反饋以及問題咨詢類型,，和結(jié)合整個客戶端前端自助服務(wù)的軌跡，從而最終實現(xiàn)用戶問題的智能分析,，并提出對應(yīng)的一個答案的解析這樣一個模式,。除去對客端的應(yīng)用場景以外的話,，其實在客戶中心內(nèi)部也不斷地在去鋪設(shè)智能化的應(yīng)用場景,，從而來去降低客戶中心內(nèi)部中臺運營的人力成本的損耗，所以說在中臺運營維度的話第一個鋪設(shè)的應(yīng)用場景是智能現(xiàn)場,，智能現(xiàn)場首先是摒棄掉了之前需要純靠人力去做排班的輸出歷史數(shù)據(jù)的調(diào)取分析,，由線下搬遷到了線上，通過系統(tǒng)匹配算法邏輯規(guī)則進行一站式的智能化的生產(chǎn)力的管理,，從而去輸出了整個生產(chǎn)預(yù)測排班三個主核心一個板塊的輸出,。首先第一個板塊，就是智能預(yù)測,。通過智能現(xiàn)場系統(tǒng)來去進行歷史數(shù)據(jù)的跑測,，包含歷史核心事件的數(shù)據(jù)的分析維度來去輸出智能預(yù)測。第二個板塊就是智能排班板塊,，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析輸出,，最終輸出排班管理的策略。第三個板塊就是生產(chǎn)力的管理人員,，便于整個生產(chǎn)力對于客服中心整體人力智能調(diào)度的維度,，最終確保人力匹配服務(wù)能力這樣一個場景。第二個中臺運營維度的智能應(yīng)用場景的鋪設(shè),，就是智能管理平臺，簡單理解為整個客服中心數(shù)據(jù)的一個集成和樞紐,。他主要應(yīng)用場景體現(xiàn)在四個方面,，首先第一個方面生產(chǎn)力調(diào)度，我們看到了上一屏具體生產(chǎn)力的平臺,，其實智能管理平臺首先第一個維度結(jié)合了我們生產(chǎn)力調(diào)度里面所有大數(shù)據(jù)的一個輸出,，實時可以監(jiān)控到電話在線訂單服務(wù)最大化的去實現(xiàn)業(yè)務(wù)量與人力的最佳匹配。第二個是報表平臺化的維度，通過智能管理平臺也解決了以前需要純靠人力來去制作報表這樣的模式,，智能的報表出具以后的話可以更好提供數(shù)據(jù)的準確性,、及時性包括數(shù)據(jù)管理的安全性。第三個是智能預(yù)警模塊,，我們可以通過智能管理平臺去通過監(jiān)控電話訂單以及在線的一個核心的服務(wù)指標去呈現(xiàn)每一個智能板塊包括每一個業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)健康達成情況,。第四個是員工的績效考核的維度，我們可以通過線上定制化去解決不同工種績效方案下去匹配不同輸出邏輯,，我們主要核心優(yōu)勢有三點：第一個更智能化,，我們可以在智能管理平臺當中以圖表更直觀的形式來去進行呈現(xiàn)，其實對于業(yè)務(wù)端的伙伴來講可以更清晰地去看到我們當前一個數(shù)據(jù)走勢和變化,；第二個是更快速,，我們可以進行在系統(tǒng)當中實時數(shù)據(jù)的一個更新包括去及時把握一個動態(tài)數(shù)據(jù)異常；第三個核心優(yōu)勢是更全面,，我們可以將多渠道的數(shù)據(jù)來去進行多維度的交叉分析,，從而助力服務(wù)體驗數(shù)據(jù)的分析和支撐。這個也是自研的一個系統(tǒng),，所以還是給大家簡單地去看一下系統(tǒng)功能主頁面的一個情況,。中臺運營維度智能質(zhì)檢的運營場景也是大家比較感興趣的一個話題,，下面簡單介紹一下同程目前使用的情況：在基礎(chǔ)平臺上面也同時在在線和電話端進行質(zhì)檢的鋪設(shè),，目前做到在電話端進行百分之百全程錄音的同時可以做到兩小時歷史語音轉(zhuǎn)譯文本這樣的水平，主要是通過在語音這樣一個解析平臺上面去通過不斷搭建我們的模型,，來去提高模型命中率,。在線端的話我們也是可以進行百分之百在線服務(wù)過程全記錄，并且可以進行實時的質(zhì)檢數(shù)據(jù)的輸出,，在線文本分析平臺更多匹配模型交叉,，以及自動熱詞從而提高質(zhì)檢平臺準確性的輸出。到最后無論是在線還是電話端,，會通過系統(tǒng)跑測出最終數(shù)據(jù)報告,，呈現(xiàn)給質(zhì)檢管理人員和業(yè)務(wù)部門的伙伴從而讓他們更好實時監(jiān)控，全面診斷當前客戶中心伙伴們的服務(wù)能力和水平,。下面給大家主要介紹一下中臺運營維度云享庫的介紹，就是智能知識庫,，整個云享庫主要拆解為兩大核心的部分：首先第一個部分,，就是我們的一個信息聚合平臺。可以理解為我們在信息聚合平臺里面把我們的知識點進行聚焦,，推送到第二大板塊智能賦能中心,，再由智能賦能中心進行不同維度路徑的輸出,，然后在過程當中不斷地去做知識的匹配優(yōu)化再傳輸給我們的信息聚合平臺形成一站式這樣一個知識運營這么一個系統(tǒng)保障。首先在信息聚合平臺先進行知識的獲取,，通過結(jié)合信息外部的一個來源這里面比如說對應(yīng)的一些產(chǎn)品信息,，我們的運營信息以及包括現(xiàn)在市場上面的一些信息，再去結(jié)合內(nèi)部的信息的數(shù)據(jù)輸出,，比如說客戶的一些反饋的聲音,，VOC包括質(zhì)檢反饋的聲音,，借助知識的要點來去進行統(tǒng)一知識的編纂,，在知識邊區(qū)的過程當中我們在知識內(nèi)容板塊上不僅是能夠做到對客以及對用戶端差異化的呈現(xiàn)，在第二個知識形式上面我們會進行在智能知識庫進行分門別類,，讓客戶伙伴更精準搜索到知識點的同時更便捷看到對應(yīng)的知識點,。通過知識獲取以及知識編輯以后,，最終去完成知識的核驗發(fā)布來去搭建一站式信息的聚合中臺,，再反饋到智能賦能中心去進行統(tǒng)一路由的分發(fā)。這里涉及到三個分發(fā)的渠道也給大家做個簡單的介紹,。首先第一個渠道就是云享庫的知識運營,，在系統(tǒng)維度里面實現(xiàn)了知識結(jié)構(gòu)化的梳理，并且能夠進行內(nèi)容配置這樣的策略管理,，我們的客戶伙伴可以在我們的知識賦能中心云享庫板塊進行個性化的學習,，包括在上面完成自評以及互動知識點的信息反饋等等。第二個渠道分發(fā)到智能坐席助手,，對于客戶端助力我們知識點獲取這樣一個平臺，所以通過智能賦能中心將知識傳輸?shù)街悄茏?，從而提高?yīng)用端知識推薦的準確率和知識的采納率,。第三個分發(fā)渠道在前端的應(yīng)用機器人，通過不斷調(diào)配知識點的有效性和準確性,，去助力前端機器人能夠提供更準確的信息從而到用戶,，不斷提升我們的服務(wù)滿意度。我們更希望借助于云享庫這樣的平臺,，來去賦能客戶伙伴,，去提升大家業(yè)務(wù)技能，從而提高客服問題處理的效率以及提升整體的客服滿意度,。其實除去在系統(tǒng)維度建設(shè)以外的話,，我們也有自己一整套智能化的保障體系，通過保障體系從我們的員工學習開始,，進行考試,，再到最后去驗收以及最終一個結(jié)果輸出,，形成一站式這樣智能化的知識保障體系。舉個例子,，當有詞條或知識點上新的時候,，我的系統(tǒng)對應(yīng)進行統(tǒng)一的推送到對應(yīng)客服的伙伴，客服伙伴在學習過程當中不僅能夠?qū)W習而且還能夠進行定制化的測評,，比如說進行每天的測評周測評以及專題性測評等等,，測評結(jié)果最終也會以成績將我們的測評成績直接由系統(tǒng)進行統(tǒng)一回收，并且將測評結(jié)果去推送業(yè)務(wù)端進行統(tǒng)一的驗收,，也可以從整個測評系統(tǒng)維度,我們目前實現(xiàn)的是搭建了各項題庫分類的同時,，去支持單個題目的勾選，形成統(tǒng)一的試卷將知識庫對標進行前端業(yè)務(wù)進行學習,，從而形成一站式自助測評平臺,，來去助力測評中心對于知識掌握驗收情況和提升大家整體服務(wù)專業(yè)度。再來介紹一下對客服端的應(yīng)用場景,，剛才提到過關(guān)于我們的智能坐席助手的應(yīng)用場景什么樣的，目前鋪設(shè)前端電話以及在線的智能坐席助手通過系統(tǒng)進行語音的識別,，語義的分析以及大數(shù)據(jù)的處理來去實時對于業(yè)務(wù)的指導及監(jiān)控的管理工具,。更多的是他會通過進線的服務(wù)預(yù)判來去進行實時的語音分析，從而來去實時理解客戶的意圖,，對應(yīng)話術(shù)給到客服伙伴,，當整個服務(wù)完結(jié)以后的話坐席助手還可以有后臺的功能，比如說針對服務(wù)內(nèi)容來去生成智能服務(wù)單的完結(jié),。包括在整個坐席監(jiān)控過程當中,，他可以去監(jiān)控員工或者說是客戶這樣的情緒。當客戶情緒達到一定值的話,，對于客戶端的伙伴會接受類似個性化的彈屏提供更高的服務(wù)來去降低客服端對客服務(wù)的情緒,。第二個維度對于客服端伙伴情緒的一個監(jiān)控，同樣當他的峰值達到了情緒匹配系統(tǒng)以后,，錄音會對應(yīng)到領(lǐng)班坐席會及時監(jiān)控客服整體服務(wù)水平,，幫助他解決這樣服務(wù)的歷程。最后應(yīng)用場景是我們在客服端IM+的工作臺,，整個客服中心會涉及到不同的后臺有不同的應(yīng)用系統(tǒng),，我們現(xiàn)在在做的就是把所有的系統(tǒng)晉升一個整體的集成，包括將前端多類型的服務(wù)方式來去進行平臺統(tǒng)一的整合,，通過智能機器人進行技能的分配再結(jié)合內(nèi)部的系統(tǒng),，包括獨立使用的CRM系統(tǒng)來去進行統(tǒng)一員工工作臺的集成和最終完成分配，使用這樣IM+的工作臺來去降低員工整個操作力度,。最后分享一下自己做智能應(yīng)用場景的心得,，我們匹配智能應(yīng)用場景可以增加坐席監(jiān)管力度的同時去結(jié)合整體運營的成本,；我們不斷嘗試和摸索進行自研系統(tǒng)的輸出可以希望借助進行節(jié)約客服系統(tǒng)的資源增加企業(yè)的收益；更重要的一點,，做了這么多應(yīng)用的場景和鋪設(shè),，最終希望提升客戶服務(wù)的滿意度。在剛開始的時候也提到了作為中臺管理人員的話,，我們希望服務(wù)好客服的同時,，讓客服伙伴可以更好地服務(wù)我們的用戶，再通過用戶去建立起良好服務(wù)口碑用戶真實反饋聲音再給客服,。我們客服伙伴去輸出更好地服務(wù)體驗給到用戶,，其實在用戶和客服交互的過程當中，我們希望用智能化應(yīng)用場景讓服務(wù)創(chuàng)造更大的價值,。在智能服務(wù)探索的路上,，我們也希望不斷通過優(yōu)化智能優(yōu)化場景來去提供更好的智能服務(wù),。
|
