本次分享主要分为三大部分：
企业如何理解“全年服务客户”的理念与价值；
客服能力数字标准化驱动的3大模型案例：业务-系统-体验；
从产品架构与组织出发，看客服产品落地的工作方法。
一、 企业如何理解“全年服务客户”的理念与价值
我之前在京东待过，京东的客服平台是智能服务客服中心，它的痛点主要体现在体验、成本、效率三座大山上面，会重点考虑体验怎么提高？成本怎么降低？效率怎么去提高？
这种情况下，就会去考虑很多智能化的能力。例如：自动机器人工辅助问答，能减少客户成本、提高效率及体验度。也会集成关键的AI 技术，如：意图识别，实体识别，多轮对话等，从而形成呼入型的呼叫中心。
我之前也在瓜子待过，瓜子的客服平台是线上销售服务中心，它侧重点在于“车怎么去卖、电话怎么去承接、销售转化流程、线上交易流程”这些方面。这种销售服务中心也有很大的业务痛点，那就是其销售限度很大，清洗线索的人工成本也很大。
这种情况下，可以去考虑自动化线索清理的手段。比如：智能外呼，能降低人员成本，促成线上交易，促成客户。
从瓜子、京东这两家的情况来看，即便都是客服平台，所产生的业务价值是不一样，但所用到的智能 AI 技术是相通的。因此你需要通过企业的价值，去判断我们要有哪些 AI 技术，然后组建我们的客户平台产品。
客服承担的工作，是处理问题。最早的时候都是通过门店营业厅去处理问题，那现在随着媒体互联网技术的提高，客户接触企业的渠道也变多，包括门店、自动服务机、 iM 、微信、呼入电话、自助 IVR 、App自助服务等， 可以从各个渠道会去找到客服来解决问题。
那我们可以分析出客户更愿意从哪个渠道去反馈问题。然后再通过产品与技术结合、对每个渠道进行分类等操作，适配对应的客服能力或者服务能力，去解决客户的问题。
在未来解决客服问题时，应该是面向服务体验中心的。如果企业认识到，企业应该是以客户为中心的，而客户中心是服务客户的。那企业就会从战略上、从组织上、从响应速度上，通过客服体系、驱动供应商、驱动产品，进行团队内部优化，最终会形成一个客服体验中心。
二、客服能力数字标准化驱动的3大模型案例：业务-系统-体验
那产品经理要用哪些能力去落地客服的系统？主要从业务、系统、体验这三个方面进行阐述。
1. 业务标准化案例
如果一个企业想把客服业务提升，它会有三个角色来去驱动的，客户、业务、团队。
站在客户服务角度来说，可以通过录音质检，回访客户，汇报满意度，这种形式来驱动客服团队的提高。
站在业务角度来说，当客服接到客户的反馈任务时，会产生一些舆情反馈、业务数据报表，投诉建议等，然后再传递给对应的业务部门进行优化，从而驱动业务标准化。
站在团队自身角度来说，会有一些 KPI 、响应机制，平均响应时长、工作时长、数据大屏等来驱动团队成长。
客户驱动：客户驱动下的情况下，一般会考虑设置基础流程“收集、分配、解决、反馈、归档”，每个客户的处理流程都遵循于这样的基础架构。
但这个架构下每家企业的流程又是不一样的，那我们怎么去规范一个流程？怎么去生产一个流程呢？其实可以会通过这几种方向去考虑。
第一种方向：通过系统、通过人、通过流程，到流程库去深化一个流程，然后最终输出一个流程。那在过程中，我们怎么去定义一个流程是有效的？那在有效的定义里，又如何按照“流程定义、流程制作、流程发布、流程控制，流程审核”这样的去细化？这就是业务的重要工作之一。
业务驱动：企业应该都有相应的客服人员，而客服应该每天都会有写服务日报，日报里就会有一些服务案例。我们可以通过这些服务案例，再去驱动我们对应的业务部门进行改造，进行优化，驱动业务去成长。
驱动业务成长时，业务驱动也会有一些业务监控的案例。
当顾客进入我们的客户平台，登录平台之后，会给我们的客服人员反馈一些问题。有些问题可能客服服务侧可解决，有些问题可能客服服务侧无法解决的。
如果是客服服务侧可解决的问题，应该去考虑我们的客户平台怎么去解决顾客行程，分析其质量、原因、采用对应改善措施等等。那如果是解决不了的问题，我们会把这个问题通过业务监控的形式，传递给对应的前端业务平台或者是后端的一些供应链平台，然后让他们去解决。在解决过程中，就能形成业务流程的一个闭环，实现多方面优化驱动。
随着这类的问题逐渐增多，就会逐渐去形成一套服务流程，最终完成客服业务监控的体系建设，这就是业务驱动。
团队驱动：团队驱动是业务标准化的第二个指标，在团队驱动里，可分为“客服团队内部绩效驱动、质量管理、现场运营报表、知识管理”四个案例。
① 团队驱动案例一：客服团队内部绩效驱动
客服团队内部绩效驱动，这里又有“ copc 服务标准、场内管理、人员管理”。
copc 服务标准，其实在百度上都可以查到对应的一些结构。像京东，联想，美团，这些企业都已经支持了 copc 的一些服务标准，这已经是形成了一套标准体系。而对于产品来说，只需遵循这样一套体系来建设对应的指标即可。场内管理，也就是当前接线人数、电话高峰，录音质检这些场内管理，从而驱动我们内部团队成长。人员管理，也就是通过人员绩效、知识培训，知识认证这些来提效，来提高业务方面的增长。
② 团队驱动案例二：现场运营报表
内部团队里，也会有一些大屏，一些服务报表，一些实时监控报表，帮助各个环节的驱动。
③ 团队驱动案例三：质量管理
团队驱动的质量管理，可以通过一些监控手段进行监控，包括质量管理手段，现场监控、远程管理标准化。通过对应的一些服务标准化的要求，然后对应评分，然后完成团队自身的服务能力
④ 团队驱动案例四：知识管理
知识库的管理。知识库之前，我们需要做准备知识的工作，比如售后服务标准这些；同时知识管理里还包括培训开展，员工认证，最终搭建形成知识库，完成整个闭环。在这个过程中最核心的要完成一个认证，在这个认证体系下，完成一个知识库的管理。
2. 系统标准化案例
接下来是系统标准化的案例，包括系统化建设，怎么去建设智能客服中心。对于产品来说，这是重要的一个环。
举个例子，我之前搭建过一套“智能客户中台”，这个智能客户中台最基础的部分是构建是共新能力、包括话务能力、IM能力、短信能力、企业微信能力、服务支撑等。在这套能力体系下，我们会去构建各种系统支持每个业务垂直平台，包括对于售前的、售后的、门店销售系统、客户物流系统等。从而形成每个业务垂直线一套标准的工作台、工作流、知识库，最终完成对业务系统搭建业务场景的支持。
在这个过程中，最基础的就是我们要去搭建客服业务中台的逻辑框架。而第一步，我们先找到业务场景，第二步再去看到垂直的业务平台，然后去分析出哪些是共性率，来进行支撑，在这个共性率支撑下，再跟对应的数据进行打通，形成一整个模块体系。
在模块体系下，就会考虑智能客服中心功能。如果你是做客服这一块行业的人，这个客服中心功能，可以重点关注一下。如果你企业没有的话，可以往这边去发展。如果有的话，我们也可以加强，因为它是一个比较标准的行业智能服务应用。
那客服中心功能对应的服务案例，有在线机器人云应答、自动质检，智能营销导购，智能决策分析，智能工作台的等等，通过这些最终完成对应的场景支持，实现智能客服人机交互流程自动化，完成了对人的提效，人和智能的结合打通。当然，在这个过程中我们也会用到一些共性的 AI 能力，包括模块化/工厂化/自动化的 AI 组件搭建。
智能服务案例一：支持全渠道、全流程、全场景
从下图就可以清楚看到，智能客服会在哪个环节上会去产生作用。当客户通过一个电话、小程序等多渠道的方式，进到我们的客户平台上，就会有产生对应的用户画像，从而可以判断出来这个用户大概的年龄，喜好；然后通过调度能力到对应的智能在线机器人，增加机器人实现接待；接待完成之后转人工或者是随时进行人工支持。
在人工系统里面会有一些智能工作台，自带挖掘能力，创建工单。创建好工单之后然后对应的场景、对应业务系统，然后去支持服务。那过程中也一些也会有一些自动决策分析，比如说舆情洞察、热点分析，全渠道预警，智能质检，全量质检，实时质检等。
智能服务案例二：IM对话营销导购
客户通过 IM文本形式的聊天进来，进行一段组织对话，你需要什么东西，就可以推荐一些东西给你。推荐之后进行商品的成交，成交的时候也会给你发优惠券，帮助客户尽快完成成交。这就是一个 IM 的咨询导购案例。
智能服务案例三：智能呼入 ivr语音问答
ivr语音问答应用很广泛了。比如，打 10010 电话，说我要交话费，我要查什么东西，就已经可以实现自动查询了，基本上每个省都可以实现这个功能。这个就已经基本通用成了标准案例，当然还包括语音导航、语音应答等智能化场景。
智能服务案例四：智能外呼
大家会收到的一些电话，听着又不像去人声，那它其实就是智能外呼。智能外呼的话，主要应用于场景，主要是解决人工成本问题，它可以批量进行外呼，可以通过模拟人声或者人声录音，然后进行语音交互。当你在交互过程中，说我想要或我不想要，它就会通过语音识别及对应的知识库，对应的客户资料，然后完成对应的语音交互，最终实现转人工。
然后它就会把客户的意向或意图传递给人工客服，然后由人工客服来转化该客户。可以看到，这条链路上会有一个很大的变化量，如果人工来处理的话，一次只能外呼一条或者一次只能访问一个客户，如果那用自动外呼，它就会实现批量功能。
智能服务案例五：人机协同智能工单辅助填写
客服人员的工作过程遇到的问题之一，就是工单信息填写，需要填写很多内容。当咨询电话进来之后，客户有诉求、要求、甚至投诉，都会形成一个工单，而工单上就要选填很多内容。那这时通过智能客服，就会识别一些关键词，会弹出一些常规的话术，然后帮助工作人员去辅助填写。填写的虽并不一定是对的，但人工是可以去修改，可以去确认，这样的话就人的工作就只需去确认就好了。
智能服务案例六：智能质检
智能质检方面，它是可以帮助客服体验的整体提升的。智能质检可以去质检通话的录音，服务态度，对于传统人工的话，就只能参加抽检一部分。而对于智能质检平台，它可以实现把录音转写成文字，再通过文字、智能模型质检出对应的服务、对应的风险，然后再进行反馈和处理，这样的话就完成了一个自动自检的操作。
智能服务案例七：统一客服工作台框架
当大家处理一件事情时，遇到需要频繁的切换页面或者切系统就会很反感，其实客服也是这样。如果在处理一个订单问题，就要登录订单系统。如果在处理一个投诉问题，就要登录投诉系统，其实对客服来说是一个很烦的操作。
这时，就可以做一个统一的框架，框架可以是浏览器这种框架，会把一些常用的功能，比如 IM 聊天能力，电话组件、工单组件等这些东西集中到一起，然后去提供给每个业务线，每个业务线会在自己的工作区或业务区会去嵌入对应的链接，对应的跳转、对应的业务按钮。也就是说，客服只需要在一个界面上就可以完成对客户的所有服务，这就是统一工作台。
智能服务案例八：工单闭环
当客服完成客户问题处理之后，就要对工单进行处理。而在工单处理上时，也会有智能手段，工单体系手段，然后来完成对应的工单分配、工单流转、工单及时提醒、工单提效，最终把重要的事情进行处理，进行状态反馈，这就是靠工单系统来支持的。下图是我当时做的一个工单中台，里面包含计时器、触发器、节点通知等，来帮助每条业务线的对工单的诉求。
