如何設計客服系統？【產品經理培訓】

目前，幾乎所有的產品都少不入客服系統的身影，不管是面向電商的商品導購、平臺網站的智能引導還是B端客戶運營，我們都能看到虛擬客服的應用，而隨著智能技術的發(fā)展，智能客服正逐漸成為越來越多公司選擇的客服產品。在這里，我們簡單闡述客服系統的應用、分類及智能客服產品的使用模式。

客服系統的產品分類

說到客服系統，其實是一個比較廣泛的叫法，指公司客服人員使用的系統的統稱。

常見的客服系統一般有為呼叫中心、智能客服、工單系統等。

客服系統的主要分類

1、呼叫中心

指在一個相對集中的場所，由一批服務人員組成的服務機構，處理來自企業(yè)、顧客的電話垂詢，具備主叫號碼顯示，可將來電自動分配給具備相應技能的人員處理，并能記錄和儲存所有來話信息。

2、工單系統

工單系統用于記錄、處理、跟蹤一項工作的完成情況。提供系統化、標準化的工作處理流程,如報修、咨詢等。

3、智能客服

結合大規(guī)模知識處理技術、自然語言理解技術、知識管理技術、自動問答系統、推理技術等，形成標準化行業(yè)客服系統。通俗成為機器人客服。

就市場趨勢而言客戶服務體系從早期主要針對售后階段，發(fā)展到當前對銷售的全生命周期覆蓋;其次，傳統的客服體系主要依靠人工解決問題，但隨著國內市場從產品型消費逐步過渡到服務、體驗性消費階段， 僅僅依靠人工很難帶來高收益、高效率的服務，未來云客服的發(fā)展空間很大。

智能客服的由來

傳統的呼叫中心是客服人員與用戶進行業(yè)務咨詢對接，單純的一對一服務，導向性差，客服人員工作量大，維護成本高。為了提升回答效率，降低人工成本，在后期呼叫中心中增加了題庫設置，自動解答客戶提出的預設問題，節(jié)省人工成本。但預設問題需要大量工作，無法對相似問題歸類。隨著人工智能的崛起，人工智能逐漸客服業(yè)務，語料庫庫實現問題自動更新，語義識別支持相似問題歸類，并逐漸支持語音服務，也就最終實現了智能客服。

智能客服的運行原理

首先智能客服并不能完全代替人工客服，受限于語料庫的豐富程度及語義識別的準確性。

1、語義識別

語音識別和語義識別是語音識別發(fā)展出的兩個支系。語音識別相當于人的耳朵，而語義識別則是大腦，語音識別幫助機器獲取和輸出信息，而語義識別則是對這些信息進行加工。完整語義識別的過程被稱為自然語言處理。

2、語料庫

語料庫最早是外文翻譯中的概念，后發(fā)展為技術用語，指存放語言材料的倉庫(數據庫)。語料庫中存放的是在語言的實際使用中真實出現過的語言材料。

隨著智能客服產品的發(fā)展，語料庫成為了核心功能模塊的稱謂，及在語料庫中存儲客服問題，每個問題都會有預設對應答案，當用戶問題與問題庫問題一致時，返回對應答案。

智能客服的主要應用方向

與傳統客服系統相比，智能客服最大的特點在于語料庫可是實現自我維護功能，即根據市場大數據及平臺上用戶的提問行為更新新的問題并對舊問題進行更新，并具備語義分析的能力。

智能客服系統通過設置豐富的語料庫，根據對客戶提出的問題進行語義分析，精確匹配到相應的語料庫問題，并根據對問題預設的答案，向客戶進行反饋。當客戶的問題無法匹配到語料時，則會切換為人工客服模式，由人工客戶與客戶對接。而人工客服也可以根據與客戶的對話，對語料庫中的問題進行更新。如果對產品經理比較感興趣可以了解黑馬程序員產品經理培訓課程。


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