打造企業(yè)客戶服務中臺

今天我分享的題目是“打造企業(yè)客戶服務中臺”，剛才洪總講體驗是可以設計的，我們要借助一些工具來進行設計，今天分享的內(nèi)容就是我們關心當我們企業(yè)客戶服務中心或者客戶體驗中心搭建的時候我們到底需要在設計中遇到哪些問題和哪些坑，這里引入的一個概念就是企業(yè)客戶服務的中臺概念。

給大家看一個圖，在Genesys我們的愿景和對于企業(yè)客戶體驗的理念中我們一直認為客戶體驗中心并不是一個用完即走的轉瞬即逝一次性的交互，其實是灌輸了一個客戶與一個企業(yè)在中間聯(lián)系中全生命周期的過程，包括了前期的對我們服務的勘察和購買的預判過程，也包括了購買過程，還包括售后型的咨詢、客戶服務以及能不能持久轉化成再購或者續(xù)約的客戶。體驗確實是可以設計出來的，我跟大家分享一個昨天發(fā)生的案例，我今年出差挺多的，所以積分很多，就兌了一張機票打算晚上回家，我退票沒有渠道退，然后就打電話，說積分是不是可以原封不動給我，他說不是只能退一半，我說我怎么退一半？他說讓我等一會兒然后會有專人看我，后來有一個IT部的客服人員說已經(jīng)給你更新了，我作為一個從業(yè)者就問怎么回事兒，他說網(wǎng)站和客服中心是分離的，積分中心和客服中心也是分離的，然后我們提了一個工單給中臺，有具體實施的安全人員打電話給我，這個流程讓我匪夷所思。

還有一件事情領導讓我加班我就兌換和下一個星期的機票，我就問了我兌換的機票想改簽怎么辦，他說你打電話我給你把機票設成一個Open就可以操作了，我說APP可以操作嗎？他說不行，網(wǎng)站也不行，我每一次打電話就說智能客服請你直接說出你的需求，為什么這個環(huán)節(jié)沒有設計好？讓我挺零亂的。設計一個良好的體驗挺難的，我相信他們并不是沒有考慮到，而是因為有了不同組織，有了不同的系統(tǒng)打通變成很困難的事情，系統(tǒng)不夠人手來湊，通過這個方式來解決這個問題。

我們發(fā)現(xiàn)客服中心的復雜度這幾年遠遠超出十年前或者五年前大家的想象，我們可能會看到一個成熟大型有錢的客服中心可能包括這么多的子系統(tǒng)，我相信無論是在今天發(fā)言的廠家或者大家門外看到擺展臺的廠家或者市面上所有的廠家沒有人說到自己能全做完，渠道的豐富化越來越豐富，第二個是手段的多樣化，我既可以用人工來服務你也可以用在線服務你，我深知可以用很多離線的方式來進行服務你，后臺的管理越來越精細化，我以前有抽檢還有智能質(zhì)檢，情感分析，剛才嘉賓也分享到了，有很多的高精尖、高大上智能科技來幫助我們做進一步的精細化運營。但是如果是站在一個側面要去看的話我整個系統(tǒng)實際上是非常臃腫的，或者是成本非常高昂的，作為廠家而言很開心，我今天幫你賣這個系統(tǒng)明天幫你賣那個系統(tǒng)，但是作為真正使用方來說定型處理多個系統(tǒng)是非常復雜的，有沒有方法可以把多個系統(tǒng)串起來。我經(jīng)常遇到什么情況，我會發(fā)展某一天打電話我用公眾號聊天說了一堆再打電話，或者說微博上說了一個東西，官方客服說了一個東西，一說不知道，說流程不知道？站在消費者而言不是每一個渠道聯(lián)系，跟你企業(yè)發(fā)生聯(lián)系，盡管是多個不同的對話，我企業(yè)渠道你是一個企業(yè)，我們一定需要一個技術或者一個理念把多點的方式進行有機的整合，而不是有了微信加公眾號，有了微博加公眾號，小程序多了加個公眾號，并不是這種概念這種叫做堆盒子。

作為一個技術人員就想了一下其他的行業(yè)有一些概念或者理念可以借鑒的。今年整個IT圈子里最火的詞就是中臺，但凡不說中臺的就落伍了，我就百度搜中臺，什么叫中臺？是不是中間建成臺？我們呼叫中心就是中間建的，我們就看到這么多中臺，好像每一個都相關好像都無關，我就想到底什么是中臺？邏輯上如果我們把與客戶交互或者客戶可以體驗的技術叫做前臺，把后端的核心系統(tǒng)叫做后臺的話中間這部分的處理系統(tǒng)應該是中臺，邏輯上只能這么劃分了，中臺不懂就要多讀書，那我就多看看書，我找了三本書，我想給大家進行推薦，書不是我寫的，都是阿里系的人寫的，一本寫淘寶的，一本寫支付寶的，一本寫阿里云的，非常詳細介紹了中臺里面的核心要素，而且他們并沒有說中臺就是我家的好，他引用了三個概念，第一個就是賬號為帳戶概念，概念很像，就是以前淘寶是賬號，支付寶也是賬號，天貓其實也是賬號，你發(fā)現(xiàn)一個賬號進行多個關聯(lián)之后賬號變成帳戶了，呼叫中心也是一樣的，我在你的企業(yè)網(wǎng)站有一個賬號，公眾號我也有一個賬號可以關注我可以打電話有手機，我可以發(fā)微博，我有多個賬號，把賬號變?yōu)閹艟褪且粋€人，第二個共享服務中心，就是說所有的可以公共的使用模板化成套體系東西我變成一個共享服務中心，第三個很重要就是改重用為復用，我客服中心有一套變化系統(tǒng)，營銷中心也有一套變化系統(tǒng)，既然都是變化我一個平臺其實變化輸入輸出一回事兒，我一個平臺就可以復用了，這個中臺三大我個人覺得很重要的三個特性，賬號非帳戶，那意思就是多個渠道變成一個完整的體驗，第二個就是共享服務中心，不需要多的業(yè)務部門獨立創(chuàng)造自己的系統(tǒng)，而是盡量有一個核心的平臺或者是中臺來做這樣的公眾事情。第三個重用為復用，能力在被復用的情況下才會越來越被放大壯大。這是我的三個體會，并不完全準確。

于是我延伸了一下，包括獨立的資料，才博公眾號寫了很多文章，是非常受益匪淺的，我們把這個系統(tǒng)進行抽象化的話打造一個企業(yè)客戶服務的中臺有一個方法論的，首先是系統(tǒng)的系統(tǒng)，成體系搭建的系統(tǒng)。我們會越來越多的發(fā)現(xiàn)很多的系統(tǒng)都試圖在打造閉環(huán)系統(tǒng)，你用我的，你后面的東西也只能用我的，這樣我的利益才會最大化，在共生角度無可厚非，站在用戶的角度我不希望你閉環(huán)，我希望拆開，保持開放并且持續(xù)開放。我沒有見過任何一家企業(yè)把所有的功能套現(xiàn)，用一家運營商的，這不太可能。第二是滿足云的應用背景，PaaS和SaaS并存，隨著云的技術不斷推廣，呼叫中心企業(yè)化靠近跟云并不沖突的，我們既可以使用共有云也可以使用私有云，并不是說我有云傳統(tǒng)搭建的大量系統(tǒng)就耗散掉了。第三是各種能力的豐富提供，我這里面各種各樣的能力必須要提供，包括實時洞察和介入，常態(tài)化的實時運營，這里邊我們發(fā)現(xiàn)AI的技術可以充分在這里面進行使用，最后一個就是統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理以及統(tǒng)一的決策引擎，這個在我個人看來往往是被忽視而且是最重要的，而且前期被忽視后面找我們更加困難的事情。

我們圍繞這四個方面來給大家闡述一下我們的任務，企業(yè)客戶服務的中臺來怎么樣進行打造，首先第一點這個概念是我拼湊出來的，目前并沒有看到誰說企業(yè)服務中臺的概念，我想你可以引用平臺的概念，比如說企業(yè)客戶服務中臺，只不過中臺這個詞熱，我們把這個詞進行整合，把概念進行整合以后我們發(fā)現(xiàn)這個節(jié)點特性，首先第一個這是一個廣告，這是Genesys客戶體驗平臺，我們能夠跟多種第三方的廠商進行集成，一定是要保持開放并且持續(xù)開放，我們有大量的用戶案例是對不同的CRM有不同的人工智能、排班、錄音、知識庫進行集成，一個系統(tǒng)必須要保證一個持續(xù)的開放，第二個你這個系統(tǒng)的內(nèi)生必須是要保證到前面說到的你要變賬號為帳戶，最起碼的一點就是多輪對話必須要找到同一個人。第二個就是充分的擁抱云，我們在近幾年大家有注意到我們國內(nèi)有很多很多的云呼叫中心，有很多的基于SaaS的技術，也有很多基于私有化云端的技術，我們一開始想是不是軟件和時代過時了，其實并不是，我們說的一點就是云并不是要把軟件消滅掉，把軟件變?yōu)榉?，同時云還提供更多不同層面的東西，比如說LaaS、PaaS，每一個階段我都可以接入各種各樣技術并不重合，實際上在今年我個人在華東區(qū)域我接手所有的項目都是關于各種云來搭建平臺，所以云計算呼叫中心不矛盾。相反我個人看來其實SaaS和PaaS界面分層在我目前看來我能夠自己注冊賬號體驗到的所有基于云的呼叫中心帳戶成熟的軟件服務產(chǎn)品的話其實并不能滿足復雜的業(yè)務邏輯的需求。

這是Genesys標準外呼的技術架構圖，看上去沒有什么特殊的，但是知道背后技術的時候還是嚇了一大跳，我原以為呼叫中心這個行業(yè)只要有經(jīng)研究好，但是后來發(fā)現(xiàn)必須要不停的學習，這里面大概使用了幾十種我不懂的技術。而且都是開元的。這里面使用IT行業(yè)技術，有各種各樣的技術，你這個系統(tǒng)必須要保持開放并且是持續(xù)開放。只有你擁抱各種各樣新的技術才可以更加好的敏捷的適應現(xiàn)在快速發(fā)展客戶體驗變化的需求，這是第二個概念就是充分擁抱云的變化，擁抱開運技術革命性的更新。

過去各種各樣的大會和論壇中人工智能不停的出現(xiàn)，我總結一個概念呼叫中心天然有數(shù)據(jù)可以做智能，有多少數(shù)據(jù)就有多少智能，第二個呼叫中心的企業(yè)比較有錢，這個企業(yè)有錢到能建呼叫中心了，第三點人工智能技術在呼叫中心天然適配，人工智能技術其實是數(shù)據(jù)的技術，呼叫中心數(shù)據(jù)天然是干凈的結構化，而且是長期保存的數(shù)據(jù)，很容易方便各種各樣的人工智能公司去做，我在上臺之前搜了機器人，一搜發(fā)現(xiàn)有兩百多場，在另外一個層面看人工智能技術在呼叫中心應用分成前端和后端，前端可以就是客戶可以體驗到的技術，比如說語音機器人，客戶可以感知到推薦，這三種人工智能技術是客戶可以體驗到的，還有坐席可以體驗到的，智能知識庫、智能輔助技術，還有運營管理者可能會使用到的比如說智能的排班，智能業(yè)務分配，智能質(zhì)檢。呼叫中心還有IT，有智能運維，有后端流程自動化，這張圖就闡釋了人工智能在呼叫中心中的各種各樣的應用。如果有哪個公司說自己都能做那也是騙人的。我第一次接觸智能質(zhì)檢的時候聽大家講一堆說完以后怎么用，作為全量合規(guī)使用，這是很尷尬的事實，你把東西說出來很容易但是做明白落地往往不一樣，把錄音轉向文字，把文字導入數(shù)據(jù)庫導入匹配，很容易自己就可以做，上下文分析，做積極的負面的以及潛在用戶案例的，標準的各種的，后來就難了，為什么做不出來？我說你把過去三年錄音打標然后慢慢分析，還是那句話，多少人工就有多少智能。我們把智能技術想明白以后就知道這些技術怎么在呼叫中心中進行有序號的層次化推進建設呢？其實這個是我們需要有一個強大的中臺或者是平臺，能夠不停的嵌入，而且必須是共享的，共享是非常重要的，因為數(shù)據(jù)治理必須要求數(shù)據(jù)的共享，這是Genesys關于AI的愿景。我們是前期想明白了我們公司產(chǎn)品研發(fā)的方向，同時我們做第三方生態(tài)系統(tǒng)的對接，我們在國內(nèi)大量的客戶都是與第三方的AI技術對接的，并不是一定要這樣的概念，這里面一個企業(yè)服務中臺必須要保持開放能夠?qū)印Ｎ覀兺瑫r推出一個概念叫做AI連接期，有一個客戶曾經(jīng)告訴我我沒半年就要換一個廠商，為什么？都不能滿足我的要求所以用不好我就換，每一次換的時候就發(fā)現(xiàn)難度很大，機器人需要訓練，訓練需要數(shù)據(jù)的，我還沒見過A廠家數(shù)據(jù)可以被B廠家直接拿來用的，因為數(shù)據(jù)各自沉淀，數(shù)據(jù)庫遷移變成不可能的事情，不是因為數(shù)據(jù)問題，所以對于Genesys而言提出了一個設想并且變成了一個現(xiàn)實，我們做了一個叫AI連接器，我系統(tǒng)和AI連接的部分變成了AI連接網(wǎng)關，我對應了四家AI，可能就變成一個情況是當我客戶聊天的時候并不知道哪一個企業(yè)服務的，這里面有一個概念就是不同的服務領域有不同的數(shù)據(jù)集和知識庫，有不同的機器人是用一個平臺還是數(shù)個平臺？這里面就有差異。有智能AI網(wǎng)關可以消除部分的差異。

這是我關于人工智能近幾年創(chuàng)建跟客戶走訪的思考，我發(fā)現(xiàn)做AI的公司最好不要做呼叫中心，因為他們覺得這個東西做起來太復雜了，比做AI還復雜，必須要能夠進行共存。第二點最難點就是對于自然語言的理解和自然語言的處理，我們把機器人的問題又變成知識庫，有豐富的知識才可以完成智能的應答。這個知識的問題又變成知識庫的問題，知識庫的問題又變成知識庫該怎么建的問題，知識庫該怎么建，到底是生成答案還是生成問題的問題，如果是這樣的話最終可以轉化成知識庫是怎么樣的，知識錄入是怎么樣的，我們成熟比較好的應用幾乎很少。這里面的概念所有智能的程度歸根到底之后會變成知識結構與知識錄入。知識結構就是數(shù)據(jù)治理的問題，這是一個很大的問題。

我們說渠道即能力，我有一個需求就可以立即打電話發(fā)電子郵件、發(fā)短信、微信有各種渠道進行處理，渠道即能力，全渠道即全能力，在呼叫中心本身自有的域中具備不同的渠道能夠幫助我跟客戶產(chǎn)生聯(lián)絡，同時變賬號為帳戶，這里面很重要。最后一點關于數(shù)據(jù)治理的思維，人工智能這個問題有數(shù)據(jù)的問題，呼叫中心一直有數(shù)據(jù)的問題，錄音存幾年，報表怎么看，呼叫中心整體的數(shù)據(jù)越來越大，引用了智能的技術，引用了相對自動化輔助的技術，數(shù)據(jù)越來越多，與生產(chǎn)、CRM、ERP關系越來越密切，這個時候發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理變成了首當其沖的問題，數(shù)據(jù)治理必須要做好數(shù)據(jù)頂層的設計，這個數(shù)據(jù)哪些是核心架構，數(shù)據(jù)治理的好不好看你的報表是一張表拿出來還是很多表里找人做出來的，這是非常重要的，這是一個永恒的話題，接下來我們可以在如果大家感興趣可以單獨聊這個問題。

還有很重要的是前微軟總裁說的一句話如果數(shù)據(jù)長期堆積產(chǎn)生數(shù)據(jù)宏，你必須要每天用，如果不用，很難挖出金礦。