方麗
摘要:現如今,隨著手機、寬帶普及率的提高,促使電信行業競爭從爭奪增量市場轉變到存量市場,影響客戶選擇、購買的因素不再是網絡、價格與終端等而是逐漸轉變為客戶服務手段、能力與水平。對于電信企業而言,當前亟需解決的問題就在于如何通過客戶服務水平來提高客戶滿意度與忠誠度。隨著人工智能與大數據等技術的發展,立足于多媒體智能服務來打造智慧客服系統對于提高服務效率、客戶服務感知、企業競爭力至關重要。
關鍵詞:智慧客服運營;電信企業;探索;應用
當前,運營商移動、寬帶市場已經呈現出飽和狀態,今后會進入到全業務競爭的階段,最為關鍵的就在于服務質量之間的競爭[1]。運營商客服通常包含三種因素,即語音客服熱線、微信客服、實體營業廳,其中客服熱線的服務量超過85%,這是主要對外服務平臺,負責業務咨詢、故障申告、投訴建議等。傳統語音客服熱線主要在于人工客服、IVR按鍵模式,隨著用戶量的增加、業務漸趨復雜、人工成本的增長,促使人工客服人員逐漸面臨更大的壓力,而按鍵模式層級不斷增多、操作繁瑣,在這些因素的影響下導致整體服務質量每況愈下。而隨著科學技術的發展,智慧客戶運營應運而生。
1建設智慧客服運營的必要性
1.1滿足客戶差異化的服務需求
傳統呼叫中心主要在于人工服務,深受人力資源、數據處理能力的影響,一般會為為數不多的政企高值客戶定制服務,對大部分客戶指定標準化服務。而隨著信息通信技術的發展,為全部客戶指定個性化、人性化服務已經成為現實,呼叫中心行業也進入智慧服務時代。為順應時代發展潮流,滿足客戶需求,電信企業就需要對自身現有的服務手段、服務方式進行不斷創新,更為智能化的改造客服熱線。
1.2全面提高企業效率與客戶感知
針對用戶投訴問題,客服代表在處理時所涉及的生產系統數據查詢大約會超過20個,且具體查詢步驟十分繁瑣,在線處理時間長,但是客服人員能力有高有低,問題答復口徑不一,極易造成客戶不滿。基于此,電信企業為提高在線集約處理能力、客戶感知,就需要建立一個主動預警智慧診斷平臺,打通各個生產系統之間的壁壘[2]。
1.3降本增效,減少人員流失
隨著社會人工成本的提高、人員招聘難度的加大,導致客服運維成本較高。傳統人工客服代表需具備扎實的專業基礎、較高的綜合能力,在日常工作中需深化學習,再加上日常工作壓力大、待遇不高等,導致人員流失情況十分嚴重。因此,電信企業需要重視技術創新,致力于自身服務能力的提高、服務渠道與方式的不斷擴展。
2智慧客服運營在電信企業的探索與應用
2.1呼叫中心云化
在智慧客服體系中呼叫中心作為一個最為基礎的平臺,由排隊機、CTI、IVR等設備組成,負責建立用戶來話、外呼等,通過對接AI能力,有助于人機交互的真正實現。當前,主流呼叫中心不能充分考慮智能化需求,導致與未來的發展需求之間存在很大的差距。考慮上述問題的存在與呼叫中心的集約化部署,可以采用一種云化的方式支持接入多租戶、異地容災、負荷分擔,利用大網來分流話務,并經接口適配層可以實現MRCP接入、分流、邏輯控制,擺脫多AI能力引擎對接限制。
2.2 AI能力開放
建立集約化AI能力旨在更好的共享AI能力,通過封裝AI能力、開放標準化接口來高效的利用AI,防止出現廠商鎖定的情況,并為快速開發、上線智能化應用提供充足的支持。
AI能力開放平臺一般由三部分組成,即AI能力資源池、開放管理、引擎適配,其中能力資源池能夠結合實際業務發展需求將多廠商AI能力引入,并實現對多種AI能力模型的科學部署,當前已經可以管理語音轉寫、語義分析等;能力開放管理所提供的API具有統一性,方便注冊能力、統一管理、調用鑒權,收集服務日志并做好統計分析;能力引擎適配所具有的功能主要體現在封裝、接入應用、調度資源、監控服務等。
2.3智能應用體系部署
客服服務主要包括三個階段,即“話前”、“話中”、“話后”,在此基礎上可以制定相應的智慧客服應用規劃,即“智識”、“智動”、“質檢”,然后聯合AI賦能、大數據分析能夠提供一系列智能化應用,如智能預判、智能交換等。
基于智能化應用、業務場景之間具有很強的相關性,可以采用自主研發的方式,當前所上線的智能化應用十分豐富,在客戶服務中得到有效貫穿,并涵蓋全渠道,如語音客服、微信客服等。
2.3.1IVR智能導航
在傳統IVR中增加智能語音機器人服務,理解來電客戶訴求,調度智能知識庫、業務處理接口等后端能力為客戶提供自然的語音服務。通過配置差異化IVR目標客戶識別和智能語音導航營銷場景,利用人機系統對話,提高人機協同能力,有助于縮短通話時間、提高銷售能力,減輕傳統IVR、人工客服壓力,致力于客戶滿意度的提高,當前超過50%的話務接入都已經實現分流。
2.3.2智能客服助理
隨著AI技術的發展,如語音識別、知識圖譜、自然語言理解等,可以協助客服人員更好的開展工作,再加上客服助手、智能工單、精準營銷策略彈窗、關聯知識路徑一鍵直達、簡單業務一鍵辦理、商機單一鍵錄入等功能的上線優化,預計每次呼叫服務的時間可以至少縮短5s。通過提供客戶意圖預判、預案推薦、業務快捷辦理等全方位智能輔助功能,降低客服人員能力要求,節約培訓支出、提升服務效率與客戶感知。
2.3.3智能質檢管理
利用語音識別、自然語言理解等技術可實現對呼叫中心全部人工服務錄音進行自動質檢。在人工智能技術的幫助下,人工抽檢服務質量可以得到有效優化、質檢覆蓋范圍較之前相比明顯擴大,相應的有助于質檢效率的提高,當前全量質檢已經實現,在此期間原質檢人員可以開展重點抽測工作。全面提升質檢效率,擴大質檢范圍,節約人力成本。
2.3.4智能聲紋識別
利用聲紋能夠有效的識別來電用戶身份、輔助辦理相關業務,更好的服務于用戶,實現“千人千面”的效果,從而能夠更為實時、準確的驗證來電用戶的身份。
總之,通過積極的規劃建設智能客服體系,當前已經實現規劃化應用,效果顯著。再加上人工智能的快速發展,相信在智慧客服方面人工智能會賦予更大的效能,客戶服務中心將會從為客戶提供服務的中心轉變成為收集、挖掘客戶需求的中心,實現營銷服務一體化,從而有助于推動電信企業的長遠發展。
參考文獻
[1]田宏勝.智慧客服運營在電信企業的探索與應用[J].電腦知識與技術,2019,15(2):260-263.
[2]黃翊.基于智能語音分析的客服智慧運營管理系統解決方案[J].科技傳播,2018,10(3):121-123,161.