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曾响铃:以AI之名,电话机器人变革电销客服行业前还需解好几道题?

2018-05-02 15:51:27   来源:科技向令说  作者: 曾响铃 

摘要:98年的小湘在某家装公司当电销人员的半年里,已经有好几次想提离职的冲动了,因为客户被客户骂哭好几次。而面临小湘这种工作状态的电销人员不在少数,与之相似的还有客服,都是需要每天高频次的与人沟通交流的职业。

98年的小湘在某家装公司当电销人员的半年里,已经有好几次想提离职的冲动了,因为客户被客户骂哭好几次。而面临小湘这种工作状态的电销人员不在少数,与之相似的还有客服,都是需要每天高频次的与人沟通交流的职业。据网易2016发布的客服行业现状白皮书显示,超过50%的客服对现有工作不满意。


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图片来自网易七鱼


近日,阿里巴巴CCO智能服务事业部资深总监空无表示:在人工智能时代,AI将重新定义商业客服,真正做到让天下没有难做的“服务”!


1、AI进入之前,电销客服行业的痛点很痛


传统电销客服行业的弊病由来已久,电销客服们花了大量的时间和客户沟通,但是效果却甚微,企业茫然找不到解决办法。


1、 从业者之痛:无可奈何的职业


电话销售有三大特点:高无效率、高挂机率、低准确率。那如何解决这几个问题呢?如果不想增加电话的拨打数量,那就只能提高号码的质量;如果号码质量没有变化,那就只能考虑提高拨打电话的效率。前者需要渠道负责,后者则是电销员来负责,就成本而言,企业会更倾向于后者。


但带来的结果就是电销业务员工作量不断的增加,需要不断加班。最终电销员讲得口干舌燥,还达不到良好的效果,而一旦遇到难搞的客户又极易产生负面情绪影响工作。


客服更不用说,特别是在企业做大型活动的时候,常常出现企业客服联系不上,而客服又忙得够呛的情况。大量无意义与重复的问题消磨了客服大量精力,最终使客服与客户的交互相当低效。


客服电销行业由于工作枯燥且压力大,导致人员流失率很高。由于这一行业门槛并不高,因此各个公司肆意挖人的现象很严重,这无形中给了从业者觉得机会多的错觉,使得电销客服难以培养,给企业发展造成了极其不利的影响。


2、企业之痛:“病入膏肓”的经营状态


随着社交渠道多元化和应用软件功能的不断丰富,使得传统企业客服需要面临大量的整体服务需求和更为碎片、多元化的客户服务场景。比如服务热线、微信、app和官网等,每一个都需要维护打理,不仅人力成本高,而且往往难以做到及时响应,往往遗漏掉目标客户,白白流失大量客户资源。


事实上,客服本应是最熟悉业务的岗位,即是用户需求的感知者,也是产品推进的原始驱动力。但对企业而言,客服电销有三大特点:招人难,培训难,留人难,这使得企业招聘成本节节攀升。由于人的精力有限,即使加班也难以提升效率,很难达到企业预计的目标,最终使企业的经营陷入了费用高收益低的怪圈。


随着AI的发展,如何将AI和急需转变的传统电销客服行业结合起来,为企业赋能,打破“费用高收益低”的边界,将人的价值解放出来,成为迫切需要解决的问题。


正如晓芯智能CEO李进超所说“客服这个环节的体验慢慢就变成了企业的核心竞争力”。一份来自Gartner的统计显示,89%的企业现在都认为竞争建立在用户体验之上,而几年前,这个数值是36%。因此AI除了 释放人的价值,更需要全面建立高质量的客户体验。


所以当下的电销和客服行业,除了对市场要有“先知先觉”的敏锐,在打磨产品的同时,还要做好客户服务,不断提升客户体验,才可能在这场竞赛中赢得主动权。


2、AI加持后,电销和客服让我们看到更多可能


不管是阿里机器人客服“小蜜”,还是京东“JIMI”、苏宁“苏小语”,作为客服它们依然不能解决客户所有的问题,而剩下的,依然需要人的干预。因此,现阶段人机共融无疑让电销和客服焕发出了新的生机。


1、效率高了不止一点点


京东去年双十一期间京东无人客服的接待量达到了平日的6.5倍,服务用户数达上百万,独立解决问题能力达到60%以上,实现了秒级触达,全天候快速响应。而当机器人识别到用户的情绪波动比较大时,可无缝切换到人工客服,用户端无须跳转 ,即可完成机器与人工的智能切换。


但这都是趋向于文字的沟通,电销或者语音客服显然要求更多。一方面,它需要机器人音质音色听上去不那么生硬,另一方面,由于电销或者语音客服需要面对处于不同环境的客户,因此如何降噪,从源头提高通话质量就显得尤为重要。


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叮咚智能电话机器人


现阶段市面上的电话机器人大致差不多,数据库大小的不同可能会产生差异,叮咚还能风趣幽默,而Yeta电销机器人则声称拥有95%的语音识别率,播音级的水准,可与客户自然交互。晓芯电话机器人在对话的过程中采用多种算法智能降噪,主动对接场景内业务字段,直接抵达场景本质。业界人士认为,“智能客服”的特点首先是自然舒适的交互体验,以适应不同的应用场景;同时,它的下一个技术突破点——自主学习的增强智能。这几乎是主流的厂商都在研发的方向,以叮咚为例,它的自我学习随着数据的累计,会越用越聪明,越聊越智能。而客服越智能,用户体验越好。


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场景直通


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被打断也无妨


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特殊情况直接转人工


2、成本低了不止一点点


传统模式的客服一旦离职,他所拥有的行业知识就随之离去,新员工必须从头学起。像电商这种流程长、品类多、场景多的行业,客服需要学习知识点多达数千条,不论是对企业还是对员工,都需要付出极大的时间成本。


据统计,智能机器人客服可以解决85%的常见客服问题,而一个机器人坐席的花费只相当于一个人工坐席花费的10%。因此,对于客户群体数目大、咨询频次高、问题重复度高的企业而言,引入高性能的智能客服机器人能极大地节省时间成本和人工成本。


传统人工话务员一天只能打100—300通电话,除开节假日,每年的工作日不超过250天,工作状态极易受各种因素的影响。而电话机器人一天可拨打800-1100通的电话可全天候无休,长年累月保持温声细语,极大的节省了时间成本。由于一个机器人的工作量相当于5—10个人的工作量,企业可以裁撤多余的人员减少费用支出,而机器人无需培训和管理,极大的降低了企业的管理成本。


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以晓芯机器人为例,人机PK


3、用户画像精准了不止一点点


客服部门作为客户接触企业的窗口,每天都可以从客户身上获取大量的信息,比如爱好、职业、性格等信息,最终发挥最大的数据价值。而智能客服沟通的每一步,都能准确、及时的记录下来,用作进一步挖掘。


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以米卡迪机器人为代表的电话机器人工作原理


以米卡迪电销机器人为例,由于其与中科院声学所,科大讯飞,百度在语音及人工智能领域有深度战略合作,其技术力量可见一般,体现在两个点:


1.利用数据精准运营。如果举办一场活动或者新品发布,通过统计询问的人次和问题,一方面可准确的找出活动的亮点和不足的地方,另一方面可以准确的预测目标人群和受众。


2.持续追踪服务。用户如果问“我老婆怀孕改吃什么好?“,从这个问题中便可以提取出很多信息点,精准推送孕妇产品,过几个月后甚至推送婴儿服饰,奶粉,纸尿裤等。


而通过这一系列的挖掘,可使用户画像越来越准确,同时由于机器代替了大量重复繁琐的劳动,被替代的人便可以集中精力整理更重要的信息,让智能客服学习更智能的数据。最终在人机互融下,使企业,员工,机器三边网络获得最大的价值。


3、AI电销客服全面到来之前,还需回答这些问题


虽然AI全面席卷,网易数据显示,仅仅在2016年,就有三成的企业使用智能客服,另外还有三成也将计划在一年内使用,但是问题并不这么简单,还有两个至关重要的问题需要回答。


1、 数据安全如何给企业安全感?


最近数据泄露的事层出不穷。先是Facebook 5000万用户数据泄露的事件还没有解决,4月23日又曝出美团数据泄露,大众的神经一次被一次挑拨。


很多电销公司也遇到过数据泄露的情况,比如使用的语音设备资源外漏,电话被标记的等等。而电话机器人自带大量数据,如何保证数据安全就成了电话机器人不得不面对的问题。


由于数据泄露随时可能发生,对于电话机器人厂家而言,在整个业务流程的开始环节,就应把安全因素考虑进去。比如在总体架构设计阶段,有明确的授权管理要求、用户认证要求、日志审计要求等。


最重要的是整个系统的运营,运维安全是企业安全保障的基石,不同于Web安全、移动安全或者业务安全,运维服务位于底层,涉及到服务器,网络设备,基础应用等。一旦出现安全问题,会直接对最底层的服务造成影响,造成大面积的瘫痪。因此电话机器人如何做到全方位的保证数据安全就成了接下来竞争的一大关键。


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图为以晓芯智能为代表的安全体系


2、行业赋能到底如何才能做到既懂行业又贴心?


在AI技术实现里,不仅需要有感知信息、收集信息的能力,还要懂得分析数据提供决策,最后交付企业相互赋能,形成业务价值闭环。上文提及运维的重要性,事实上,这对完全竞争的电话机器人行业来说是远远不够的。


借晓芯智能CEO李进超所言,技术、营销、销售、运维、客服五位一体的运营体系才是成就卓越的根本原因。比如晓芯电话机器人在接到订单后,运维部门会根据客户需求设计行业话术、录音、剪辑、发布话术。期间客户碰到任何问题,晓芯客户服务部门都会积极协商解决,快速反馈,助力产品和技术的智能化升级,从而更好地提高客户体验。


笔者认为,行业赋能的真正目的是充分实现企业方之间的联动,比如深度发掘用户最大限度的提高用户体验,用户反之不断提出好的改善点打磨产品,比如早期的米粉之于小米。最终两者相互成就,最终实现共赢。


结论


AI是一个让资本充满想象的风口,充满了泡沫。就目前而言,2C的机器人只是AI市场的一小部分,2B的机器人特别是智能语音机器人(包括电话机器人)以一种更加强劲的姿态迅猛发展。至于未来,电话机器人中谁先挂——电话,市场会给出答案。


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