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導語

對任何品牌來說，持續創造令人滿意的客戶體驗越來越成為維系客戶忠誠度、提升品牌形象的關鍵一環。與客戶直接接觸的呼叫中心便被推上了一個更高的位置：一方面，優質的服務水平和服務效能成為品牌收獲客戶信任的基本要求；另一方面，只有挖掘、開發埋藏在呼叫中心的數據“金礦”，才能從源頭上發現并解決客戶服務潛在風險點，進而不斷完善客戶體驗。

但要在考慮成本的前提下完成以上兩方面的改善工作，訴諸于人工智能和大數據技術是呼叫中心的唯一出路。

近兩年，筆者接觸了全國近60家保險呼叫中心的業務層、技術層人員。在不斷的交流和實踐中一起打造了客知音智能對話分析平臺，這也是呼叫中心智能化升級進程中的一大突破。

以下是智能對話分析改善呼叫中心客戶體驗的經驗分享，期望在這里和更多的行業同仁交流、探討。

1客戶體驗之服務水平和服務效能

根據普華永道在2018年的一項調查，消費者棄你而去，投奔競品的原因包括了“服務不友好”（60%）和“員工缺乏專業知識”（46%）。

呼叫中心作為一個專門為客戶解決難題的遠程服務中心，同時也是代表品牌態度和形象的另一個“門面”。毫無疑問，人們都希望一撥熱線號碼，另一端能夠馬上接通。熱情友好的服務態度讓人心情放松愉悅起來，緩解了一開始的焦躁。同時，專業高效的答疑解惑讓人產生問題解決后的滿足感。只有這樣，品牌形象中“值得信任”的標簽才有可能被貼上。

但現實中，呼叫中心直接衡量客戶體驗好壞的數據，包括接通率和呼損率、接通等待時間、首次呼叫解決率、應答時間等，在人力和成本的限制范圍內都表現地不盡如人意。

在某次調研過程中，筆者甚至發現客服知識庫系統多次出現宕機的情況，正在通話的客服代表只好求助于隔壁桌的電腦才勉強應付過去。

這不得不讓我們反思技術對呼叫中心的支持是否足夠，也讓筆者對智能對話分析平臺的價值越來越有信心。

1、高峰期接通率低、呼損率高、接通等待時間長。

為了減少呼損率，很多呼叫中心會使用IVR。相信我們都有相似的體驗：沒耐心聽完，或者是耐著性子聽完，照著指示按鍵，最后得到的答案是“請您登錄官網或者手機APP端……”，讓人大失所望。

信息獲取的多渠道是指在任意一個渠道都能得到指導，而不是引導客戶去另一個渠道再找一遍。“多渠道”本身不是目的，而是為了傾向于使用不同渠道的客戶都能便捷地得到服務。

智能語音回復才是呼叫中心既能減少呼損，又能提供服務的智能解法。一方面，智能語音回復打破了傳統IVR在分支結構和整體個數上的限制。持續將客戶可能會問到的問題和答案添加到話術庫中，智能語音回復本身就能成為一個“百事通”，通過和客戶對話幫助完成咨詢。另一方面，遇到復雜的問題再轉到人工，不但避免了座席代表被簡單、重復性高的問題消耗精力和情緒，也避免了復雜棘手的事件沒被聽到、沒被重視、沒有馬上處理。

智能語音回復做到的是人和機器更精細化的分工，讓人發揮人的價值，機器發揮機器的價值，兩全其美。

2、首次呼叫解決率低、客服應答時間長。

人類最大的優勢在于具有創造性和靈活性。世間萬物因果邏輯紛雜交錯，機器無法將復雜問題的條理脈絡梳理清楚后給出一個讓人滿意的答復，而座席代表可以。

復雜問題牽扯到若干個知識點，這些知識點就像是散落的珍珠，需要串連起來被賦予意義。座席代表需要融會貫通，將事件抽絲剝繭后，利用相互聯系的知識點網絡圓滿解決難題，而不是把時間花費在查找具體的知識點上。

所以，我們利用智能座席助手為座席代表實時推送相關知識點、記錄客戶的描述、自動填入客戶的基本信息，讓座席代表完成他們更擅長、更有價值的事：安撫情緒、表現出值得信賴的親和力和專業性、高效解決問題。

3、客戶滿意度指數低、座席代表滿意度指數低。

馬斯洛的需求層次理論中最高的兩層分別是尊重的需要和自我實現的需要。作為客戶，當現實的服務和期待中理所應當的服務有差距時，他們會覺得沒有被尊重。而作為服務的提供者，當座席代表缺乏信心、缺少成功解決問題的正面激勵、沒有得到認可時，他們會情緒低落，服務質量陷入惡性循環。

我們相信，人的潛力是無窮的，關鍵在于有沒有找到好的方法激勵你不斷前進。智能陪練機器人通過從真實場景中的問題取材，模擬客戶打電話咨詢，讓座席代表在訓練中發現不足之處，進而學習、思考更好的解答方法。這就如同“如果沒有人問，我們就無法發現這是個問題”。通過智能陪練，一方面，座席代表在真實接聽電話時，遇到類似的問題能夠游刃有余；另一方面，能力的提升有助于信心的增長。最終，客戶作為服務的接收方、座席代表作為服務的供給方都能滿足自我的需求，形成正向循環。

2客戶體驗之數據洞察和優化預測

提高了呼叫中心的服務水平和服務效能，是不是就打造了完美的客戶體驗呢？

答案是否定的。

“最好的服務等于無需服務”。呼叫中心里鈴聲不斷并不是好現象。人們往往是在試過別的方法后、著急要解決問題時撥打熱線號碼，這本身就不是好的客戶體驗。

大多數呼叫中心的座席和主管們都會感到壓力感和無力感。他們接到了連續不斷的電話，聽到了重復的問題，感受到了電話另一端焦急的聲音，知道是客戶體驗旅程圖（customer journey）里的哪個設計環節出錯了，但也無能為力。

除了基本的數據告訴我們呼叫中心現在的接聽情況，我們還需要更高級的數據分析來提供預見性的洞察，進而采取行動減少呼叫量。帶來的結果是成本支出的減少、客戶滿意度的提升。

1、重復咨詢的問題

如果問某一個座席代表：“今天有沒有什么被頻繁問到的問題？”

他可能會想，“可能都有個一兩次吧，也不算頻繁啊。”

但放在一個20人的座席團隊來看，每人問到兩次，該問題的出現頻率就是40次一天。不及時從根本上解決問題，若每通電話以90秒計算，問題沒有擴散的保守情況下，呼叫中心在短短一個月將近消耗掉4個人天。

當然，后果遠不止于此。客戶體驗環節中的問題沒有得到消除或者緩解，我們消耗的還是客戶的精力、客戶的信任、客戶的忠誠度和客戶的訂單。

因此，我們需要拋開座席的主觀感知，利用智能對話分析科學、全面地挖掘出咨詢熱點問題，提前感知、提前糾錯、提前優化體驗。

2、重復來電的客戶

客戶千人千面，有些人可能出了問題也不會打熱線咨詢或投訴，有些會刨根問底、頻繁撥打。例如，一個保險客服中心發現有客戶會抓著一些像詢問保單更新進展之類的小事反復詢問，或者他如果不滿意一個座席的答復，他會試著打給其他座席。

通過智能對話分析挖掘那些重復來電客戶的群體特征、咨詢問題特點、行為習慣，我們便能制定出針對性的應答方案，甚至增加更精細化的客戶體驗設計。

3、低解決率的問題

總會有問題出其不意，打得人措手不及；也總會有問題被誤以為解決了，卻仍然消耗著客戶的耐心。

這些都很正常，重要的是能不能及時發現、及時解決、及時防止擴散。在這方面，智能對話分析同樣也充當著質檢的功能。例如，當發現座席代表說出任何像“詢問其他部門”、“從官網上可以找到”、“聯系您的代理人”等回應，我們可以分析客戶的反應、咨詢問題的類別等，根據具體情況制定新的話術規范。

呼叫中心里客戶和座席的對話錄音往往因其量大、非結構性而被放棄挖掘里面的價值，這樣的代價將會越來越難以承擔。語音轉文本、語義理解、文本分析等技術給予了呼叫中心提前發現問題、未雨綢繆的洞見，帶來前所未有的服務優化效果和迭代效率。

3客戶體驗之品牌忠實和銷售賦能

持續優化客戶體驗并不僅僅停留于提高品牌運營的效率、減少不必要的成本。其真正的價值在于提高品牌忠誠度、轉化為更多的利潤收入。

我們除了利用智能對話分析幫助呼叫中心客服團隊打造完美的客戶體驗，進而促進再次購買，對于保險電銷團隊，智能對話分析同樣也能輔助改善潛在客戶的通話體驗，收獲更多的認可和訂單。

1、客戶畫像

我們每個人都是獨特的個體，不希望被千篇一律地對待，因為那樣會被認為是“敷衍”。如今，“客戶畫像”已然成為品牌的寶貴資產，為下一步的動作提供指導。而在電銷人員和客戶的通話過程中，藏有大量客戶的特質信息，卻往往沒有被好好利用。

智能對話分析打破了以往人填信息造成的錯誤、缺失、主觀等問題，自動從對話中提取關鍵信息，生成客戶畫像，保留了語音對話的價值。

2、優秀話術

小說《安娜卡列尼娜》中有句名句，“幸福的婚姻都很相似，不幸的婚姻卻各有各的不同。”同樣，“成功的電銷話術都很相似，失敗的話術各有各的不同。”所以，我們通過智能對話分析找出成功案例錄音中的優秀話術、相似客戶異議的優秀處理話術等，提供給其他電銷人員借鑒和新人培訓學習。

3、二次營銷

電話銷售的訂單并不是一蹴而就的，和客戶進行一系列進階式的溝通也是我們逐漸得到更多客戶反饋、慢慢取得客戶信任的必經之路。

在大量暫時還沒有成功的電話中，電銷團隊應該著重把精力投向哪些客戶進行二次營銷呢？哪些客戶可以等待幾天再做聯系？而哪些就可以直接放棄，或者優先級排到最后？

智能對話分析能將歷史通話按客戶意向度分成三六九等，為電銷團隊篩選出最容易轉化的客戶，將有限的精力放在最有價值的事上。

結語

筆者從呼叫中心服務水平和服務效能、數據洞察和優化預測、品牌忠實和銷售賦能三個層次分享了智能對話分析改善客戶體驗的具體應用。一方面，智能對話分析促進了人類和機器更精細化的分工，最大程度發揮人的價值；另一方面，智能對話分析挖掘語音中的價值，為改進客戶體驗提供預見性的判斷。

大家都在討論“要找到客戶痛點”，呼叫中心顯然是一個可以嘗試的地方。科技在不斷創造新的可能，利用高級的分析工具和智能系統是當今呼叫中心的必備項和重點項。因為就像人自身的成長一樣，我們只有時時刻刻反觀過去的行為、發現、改正那些以后還會搗亂、出問題的壞習慣和壞毛病，才能真正進步。同樣，智能對話分析也為呼叫中心提供這樣的洞見，讓每一通電話都沒白打，讓呼叫中心和品牌汲取每一通電話的價值，并應用到未來的行動中去。

這才是正真意義上掌握了自己的未來。

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智能對話分析改善呼叫中心客戶體驗