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呼叫中心的客服如何面對AI人工智能?

POST TIME:2021-10-05 11:24

最近很火的話題:“許多研究數據也說明在未來社會,人類的工作機會將被不斷進化的機器人取代,從而淪為勞動力市場上的弱者。”科技的發展一直在呼叫中心行業發展中占據舉足輕重的位置,每一個技術的革新,也對行業帶來新氣象。因為科技變化,對行業所帶來的影響,與其說是威脅,不如說是技術在積極推動行業的更新迭代。

以銀行業為例,一家著名的評估機構近期發布的報告指出“銀行邁入4.0時代,金融科技全面沖擊銀行業”。1980-1995年,1.0時代的電子銀行199-2007年:2.0時代的網絡銀行2007-2015年:3.0時代的移動銀行;2016年:4.0時代的數字化銀行。可以預見未來的六個趨勢:一是金融科技從原來的局部開始向全面銀行業務沖擊;二是平臺型企業的生態成為新常態;三是客戶需求發生全方位的提高;四是數字化轉型的加速,五是全球零售銀行圍繞六大領域開展創新;六是客戶體驗是第一重要任務。”以銀行為龍頭的呼叫中心行業試圖在數字化變革與人工服務之間找到一個均衡點,然而,革新的最后,還將回到原基點:如何通過科技的手段,持續提升客戶的體驗。

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當前在國內,沒有太多數據支持在數字化轉型、人工智能技術的應用,對客戶體驗所產生的對應變化是什么,它所帶來的價值是什么?是簡單減少人工服務,還是透過新的技術革新,找到隱藏在“冰山”下的龐大的客戶未開發訴求?下面,我們會從數字化變革、AI的應用,來看看未來的呼叫中心如何應對新的趨勢。

呼叫中心從業人員 從九十年代初以電信行業為主的勞動力密集型中心,轉變為當前勞動力、資金、智力密集型的生態。呼叫中心從業人員所具備的幾項重要技能,包括通過系統的訓練即可獲取的技能,它包括:某個行業的產品與流程知識,電話、郵件等通過多媒體渠道處理業務的技能。其它可習得技能包括:社交能力、人際協調能力、人情練達的技能、同理心、對他人真誠的協助與關懷,創意、判斷力等。

相比之下,前面的技能較容易通過自動化與電子化予以取代,而后面的技能,由于情感與情緒與很難定量的指標,呼叫中心其中一項工作特性是情緒勞動,這也是企業通過自建或外包建設呼叫中心向客戶提供服務的主要動因,除了解決問題,呼叫中心還可以創造更多的無形價值。

隨著AI人工智能技術在呼叫中心應用的普及,我們發現,機器人編程當前依舊停留在理論上可行的階段,在人機互動的過程中,雖可以通過編程來預設各種場景下問題的解決方案,也可以通過一些編程的手段讓機器學會處理基礎與情緒相關的問題,就如不理解“什么是詩”的機器人依然可以寫出不錯的詩,然而,情緒的識別、感知、引導、應對等人類特有的智能生物特征,在機器上進行模擬,輸出效果仍有待時間的驗證。但不可否認,數字化、智能化的呼叫中心,已經是一個不可逆轉的趨勢。

那么,呼叫中心應如何面對這個變化,同時,應采取什么方式來有效過渡到數字化+智能化的呼叫中心生態呢?

一、從全球的技術發展角度,做好數字化轉型的準備

牛津大學最近發布了一個研究報告,提出了在美國未來將近700種職業將會被自動化取代。這份研究報告顯示工種越簡單,被自動化取代的可能性越大。對于這個判斷,相信會有一定的說服力。世界銀行也對發展中的國家進行過一些研究,由于發展中國家經濟與技術發展水平的有限,勞動力密集型的行業依舊主導著經濟。所以,這些發展中國家的勞動力可取代性也相對較高。全球發展中國家的可自動化率平均值為57%(也就是57%的職業可以通過數字化及智能化取代),在印度是69%,中國是77%。

在呼叫中心行業,也有對應的一些數據,行業未來五年有關呼叫中心發展的幾個重要方向包括:

    • 減少來電量,提升自助服務。

    • 加大力度投入技術的變革

    • 提升呼叫中心的價值創造力

    • 控制成本

    • 提高一次解決率

    • 培育客戶溝通習慣,提高其對數字化渠道的適應性

    • 提高客戶體驗值

二、量化數字化變革、AI技術應用會對呼叫中心帶來的價值

根據第三方權威機構GARTER的評估,到2020年止,全球85%的呼叫中心將會進行數字化變革。智能機器人將依托于強大的技術力進入到另外一個更成熟的階段,同時,也會同時產生更大的風險。技術會產生力量,如何有效利用這利智能化的力量,需要人類進行進一步的思考。智能化的解決方案將會取代各類Apps,未來的人機互動將會更多發生在虛擬環境中。技術上的投入在發展到一定的階段成熟化、規模化后,成本將會慢慢下降。

呼叫中心的價值創造除了常態內部外部關鍵績效指標(KPIs)以外,就是衡量對企業營收與毛利率的貢獻度。成本的節省如單呼成本的下降、重復來電量的減少等,也是一個可量化的指標。在數字化環境下,這一個指標的量化如何分割哪一部分是由人工服務帶來的,哪一部分是由數字化變革后帶來的,量化的評估手段還有待完善。

舉一個例子,某公司在采用了智能機器人解決方案后,通過與機器人與客戶互動的信息中抓取到客戶潛在的需求,并通過進一步的數據分析(data  mining and data analysis),發現了40億美元的商機。而通過在Apps中植入的機器人服務,應用場景是在鮮花預訂、酒店預訂、機票預訂等情況的,即時所產生的訂單,則是企業即時可以計量的營業收入。

在收獲變革機遇所帶來紅利的同時,企業也需要對數字化變革進行大量的投資,無論是系統集購、專業人員的招聘、后續的再開發等,均需要有全套的資源配套保障才可以實現。

三、理性看待數字化變革,對當前成熟流程所帶來的影響 

世界著名的公司如蘋果、臉書、微軟等均在大力投入資金部署智能化發展計劃,如我們熟悉的Siri,Cortana, Google Now, Google Assistant等,這些智能化的軟件可以不僅處理文字識別,也可以進行語音識別,還有不同場景的交互,如語音+文字。

隨著這些智能化工具與軟件的應用,我們對其產生的期望值就變高了。在呼叫中心行業里,全面成功應用的案例不多,但不可否認的是,人工智能的商機四處。

智能化工具的應用對現有流程會產生直接的影響,這個影響有時是正面的,有時,也可能會帶來一些不良的影響 。如一家酒店與機票預訂的公司,引入了微信客服,采取了即時聊天的方式與客戶進行互動,微信可以實現點對點的互動 ,客戶可以實現在線進行登記證的辦理、登記證的確認、航班延誤的通知、航班的修改、航意險的購買與信息確認。通過與人工坐席的比較,透過微信所提供的解決方案,可以有效提高40%的客戶回復率與信息的準確率。

在人工場景下,坐席人員與客戶的互動是基于流程的,流程背后是一系列的權限,大型呼叫中心企業如Teleperformance集團成立于1978年,總部位于法國,目前全球最大的外包呼叫運營商;于2007年進入中國成立Teleperformance China北京互聯企信信息技術有限公司,是專業的BPO(Business process outsourcing業務流程外包)業務提供商以及外包呼叫運營商。

Teleperformance是全球領先的全渠道(Omni-Channel)服務的專家,為全世界客戶提供全方位、一站式的外包服務;系統的為客戶提供專業、系統語音 呼出、呼入,網上聊天、電子郵件、社交媒體等多渠道客戶服務業務。類似Teleperforamnce互聯企信這種企業,由于企業組織架構、分工的不同,會有專門進行客戶服務的客服團隊,簡單客戶獲得的呼叫中心團隊、專門負責銷售的呼叫中心團隊、轉門負責升級投訴處理的團隊等等。

對于最終用戶而言,他們不需要知道企業是如何分工的,客戶最關注的是他的問題提出后能否“一站式”解決,客戶也不關注解決的過程后面經過什么部門與審批環節。在智能化化場景的設計時,就要充分考慮如何有效與現有業務流程的結合,并在不以“犧牲”客戶的體驗與滿意度的方式,將智能化場景與人工服務有效的組合起來,為企業創造最大的價值。

四、如何尋找數字化變革與人工服務最優組合方案

數字化變革是一個必然的趨勢,如今的很多大型外包客服,外包呼叫中心服務提供商如Teleperformance(互聯企信公司)也都在積極的布局,以便應對客戶不斷提升的要求,從而能夠及時,高效,并且節省成本的情況下更好地為用戶服務,提升效率的同時,提升客戶端滿意度。

但我們也必須清晰的了解到人工服務是不可100%替代的,隨著中國經濟常態化的發展,國民生活水平的提升,客戶體驗是維護客戶忠誠度的重要指標,如何有效結合現有業務流程與人工服務,借助數字化智能化的手段,提高勞動生效率的同時,持續提升客戶的滿意度,是呼叫中心未來技術變革的依據。

第一步呼叫中心需要對現有的工作流程進行評估,找出現有工作流程中由IVRS、短信平臺、APPS、人工服務處理的節點,確認當前呼叫中心服務流程的自動化程度。

找到可以進行半自化、全自動化的流程,并進行流程可行性評估,與必要的風險評估,確認數字化變革的優先級與時間表、預計的投入產出等。找出一個流程節點進行測試,確認可行性,量化每一次測試的固定成本、產生的毛利與EBIT的數據。在確認可行后,開始分階段、分步驟地進行數字化的變革。

呼叫中心的數字化技術與AI技術仍在成熟過程中,企業的數字化變革一般會上升到企業的戰略層面 ,由于變革會涉及大量的變化與不穩定性,所以,呼叫中心也會成立變革委員會以指導與跟蹤相關的變化,一個有效的項目管理、管治團隊也是一個重要的成功因素。

結語:呼叫中心的數字化之路已來,它不僅僅是一場技術的變革,而是人工服務與多媒體服務渠道協同發展的變革,還有人與機器協同合作的變革。呼叫中心需要提前做好規劃,也需要做好充分的戰略與戰述準備,它不會非成即敗,也不會立竿見影,在這場人與科技的博弈中,只有最終用戶“買賬”,變革才可以取得最后的成功。

標簽:西藏 綏化 營口 定州 淮北



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