近期一直在做实习生面试，面试过程我几乎都会问到“如何看待当前的电商客服服务？”以及“作为消费者的感受是怎样的？”提问的初衷就是想了解现在的新生代消费者遇到了哪些问题、从他们的视角上遇到了哪些困扰、以及我们作为背后的服务者又应该如何应对等等，于是我写了这篇文章。

正如标题，收到的反馈基本都是很难找到人工客服、很机械式回答、需要平台介入才能处理的比较快等等。除了这些反馈之外，社交媒体上的服务吐槽，基本也是相同的问题，顾客想找个人工客服，但兜兜转转了十几分钟还是回到了智能客服，但智能客服又“听不懂人话”，态度很好但解决不了一点问题。

在如今的市场环境之下，公司想要降本增效，同时又希望提高客户体验，所以使用数智化智能服务也是必然选项，如何平衡人工服务与智能化服务、如何在使用智能化应用后既能降低成本又能保障用户体验？今天给大家分享4个建议：

01
做好价值规划

不要为了智能化而智能化，而是结合实际业务场景、体量以及未来规划综合评估，我们常说的自动化更多的都是在解决过往和现在的问题，是在已有基础上，通过数智化和自动化的手段来进行迭代提升效率，而智能化更重要的是要解决未来的问题。

1.从增值的维度评估价值：我们衡量一件事情的标准是先看这件事情带来的价值是什么。比如目前发现售前端存在大量的销售流失，而原因是人工客服的效率无法做到及时且全面覆盖促单，同时也没办法实时监控到订单付款状态，导致失去最佳关联推荐的机会。

因此，我希望智能化第一阶段赋能售前客服，主要的价值点是辅助提升销售额，通过对预流失订单的及时催付提升转化率，针对付款订单在付款后就立即进行关联销售推荐，从售中售后的流程中，可以进行异常订单的监控和预警，在客户找来之前帮客户解决掉问题，提升客户体验。

从评价中深度剖析消费者的声音，用来推进产品、服务、售后的改进，这些都是可以通过智能化工具来实现增值的动作，但具体价值有多大，需要结合实际的订单量、客单价等进行评估。但核心的一点是，以消费者为中心的服务标准上，体验为王，这本身也是增值！

2.从费用的维度评估成本：成本从哪里来？成本都是从利润中来的。成本是我们在谈智能化时绕不开的话题，也是公司最关注的问题之一，相信很多人在推动新系统、新工具时，都会面临到这个挑战。使用智能化的初衷从长远看是为了节省成本，但在系统工具的投入上、功能开发上以及在训练和使用阶段，都会产生费用。

所以，我们才需要更慎重的评估实际需求和价值预估，评估智能化工具对应功能的适配性，做好智能化上线规划，再智能的工具没有足够全面灵活的应用，那也只是摆设，也无法带来价值，产生不了价值就是成本浪费。

3．从损失的维度评估风险：这里指的损失可以重点从两个方面来看，一方面是智能化实际在执行业务中可能产生语境识别错误，从而影响客户体验的风险；另外一方面是在特定场景中可能会造成金额的损失，比如售前销售环节，比如售后协商方案环节。而降低这些损失唯一的方法就是强化对智能化规则的配置，流程的建设以及足够多的场景测试。

02
做好业务场景区分

1．界定功能和场景：做业务场景区分要结合实际服务链路，要从“面”的维度思考布局，而不是简单从“点”的维度来做简单一问一答的设置，要从成交前、中、后整个服务链路做场景区分。先梳理当前实际业务需求，再结合智能化功能可满足的程度来做计划。

比如，某快消品牌，消费者在成交前的咨询量最大，且咨询的问题比较集中，主要是快递发货类、商品规格类、机制价格类，那这些场景我们就可以从2个方面入手解决，一方面是对商品主图信息的补充来降低消费者需要进线咨询，另外一方面是将这些问题的服务流程搭建到智能化的服务能力上，由智能客服来完成成交前对应这些场景的问题回复，再次提醒，不是简单点对点输入问法配置答案，而是要根据实际业务场景有引导步骤的SOP流程，是以引导客户成交进入下一阶段的流程来配置答案，要解决的不是单个问题，而是如何把客户从这个场景引导到下一个场景，也就是从咨询的场景引导到下单付款的场景。但售后的场景涉及到需要评估售后问题，同时解决方案需要联动上下游确认，所以基本只能人工进行，建议可以先将售前的场景训练成熟，达到可替代人工的效果之后再考虑售后场景的智能化能力。

2．可标准化：可标准化就是需要有标准答案，是封闭式的场景、封闭式的答案，不需要人工来评估确认。可标准化执行的前提有两个条件:第一个是确定标准，这需要决策层也就是项目负责人对标准化本身有意识，如果高层没有意识到标准化才能规范流程，才能真正从本质提效同时保障客户体验，那就不可能达到理想的状态。其次是创作层，比如项目主管对标准化有方法，项目主管起到承上启下的作用，能理解负责人的战略方向，同时又清楚方法标准，知道标准化的动作是什么才能确保标准化是正确的。

第二个是标准化可落地，最关键的环节是执行层比如一线客服/智能客服能按照输出标准化的流程和方案落地执行到位，标准化输出后，需要进行全员宣导植入，以及结合相关绩效考核指标、数据持续监控复盘才能确保标准化执行到位。

03
重新优化组织建设

1．启动阶段-明确职责分工：当团队由原本纯人工模式更改为“人工+智能化”模式后，就意味着大家工作职责与岗位内容都在发生变化，需要重新调整职责分工，需要设置智能化专项训练师，同时对应的绩效考核方案和目标，均需要明确，如何让智能化训练师用好智能化工具？如何让人工客服参与赋能？以及如何培养训练师等等，这些都需要在启动阶段就明确好。

2．使用阶段-流程规则梳理：核心是理流程，建标准，看数据，拿结果。结合智能化应用的场景来梳理新的标准化SOP，明确好各场景的执行步骤及规则，每个场景的每个环节、步骤都拆到最小颗粒度来匹配对应解决方案和沟通话术，同时需要多轮测试验证智能化的实际应答和流程运转效果，确保无误后再真实上线，通过数据监控、分析找到具体的问题针对性解决，最终达到预期效果。

3．维护阶段-沉淀复制优化：阶段性总结复盘，表现好的数据是哪些？数据好是因为做了哪些有效动作？表现不好的数据是哪些？目前还存在哪些问题？计划怎么解决？通过阶段性的复盘来帮我们沉淀有效经验，规避错误的行为，同时为下一个智能化的覆盖场景提供方向。

04
强化智能化效果

1．足够全面的内容配置：人是有情感的，人可以通过语言传递情绪，但智能化是一个系统，你给它喂什么东西它就吐出来什么东西，甚至还有可能前后语境混淆导致乱回的情况，所以，只有给它的知识库里面喂足够全面、足够精准、足够拟人化的话术，才能让智能客服更像“人”。当然只有话术是远远不够的，我们要看这些话术是否能解决掉客户的问题，是否需要做固定式的引导等，这些都需要我们在设置流程和话术时充分考虑到当下场景中客户真实的需求。

2．足够深入的错误剖析：出现错误不可怕，可怕的是错误没有被及时发现、可怕的是错误没有找到原因。因此，我们需要完善客服质检系统的预警规则，确保能及时预警问题，项目组长需要在上线后每天至少抽出2个小时时间全面监控，同时人工客服需要做好协助，发现问题当下反馈，同时解决好客户的问题，避免影响客户体验。而这些被发现的错误，也是我们下一个场景中需要前置规避的问题。

3．足够贴近用户的创新：挖掘需求的前提是能发现消费者的痛点，所有的创新都基于市场和消费者未被满足的需求，借助智能化工具，可以帮助我们更快速更全面洞悉到客户消费者真实的心声，而这些才是未来如何提升客户体验的重点方向。

在数智化的时代，人工智能已经无处不在，这个从来都不是二选一的问题，是如何实现1+1＞2的问题，最好的平衡点是让智能化更好的服务于人工，而人工持续强化创新能力，是反哺需求、是创新功能、是创造产品。同时，一定是站在消费者的视角来做整体的智能化能力建设。

一句话：让人去做智能化替代不了的事情。