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考拉客服體系的3大智能化業(yè)務(wù)模塊

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考拉是當(dāng)前非?;鸨目缇畴娚唐脚_(tái)。當(dāng)下消費(fèi)者的行為有著全球化、多元化、品質(zhì)化的趨勢(shì),考拉的業(yè)務(wù)場(chǎng)景龐大且復(fù)雜,這就考驗(yàn)著網(wǎng)易考拉的服務(wù)能力,考拉的智能客服系統(tǒng)也就逐步成為了焦點(diǎn)。


那么問題就來(lái)了:

第 1 個(gè)問題:
網(wǎng)易考拉智能客服體系是什么樣的?

第 2 個(gè)問題:
作為一個(gè)類目眾多,同時(shí)管理自營(yíng)業(yè)務(wù)以及工廠店,并且涉及到大量跨境貿(mào)易的綜合性平臺(tái)電商,網(wǎng)易考拉的智能客服系統(tǒng)是如何構(gòu)建以及展開的?背后涉及的核心技術(shù)又有哪些呢?

第 3 個(gè)問題:
考拉的智能客服系統(tǒng)又是如何與客服部門聯(lián)合作戰(zhàn),進(jìn)一步提升合作效能的??

今天就跟隨網(wǎng)易七魚,一起走入網(wǎng)易考拉智能客服系統(tǒng)的故事。

事實(shí)上,網(wǎng)易考拉智能服務(wù)體系不僅僅包含智能客服系統(tǒng),還包含智能定價(jià)、智能決策、智慧物流等系列落地產(chǎn)品。而網(wǎng)易考拉智能客服體系從0開始起步,到2018年已經(jīng)達(dá)到了1000人以上規(guī)模的人工客服團(tuán)隊(duì),并預(yù)期在2019年達(dá)到2000人以上的團(tuán)隊(duì)規(guī)模。隨著業(yè)務(wù)量的極速提升,傳統(tǒng)人力密集型的客服方式已經(jīng)無(wú)法滿足整體業(yè)務(wù)發(fā)展。以考拉雙十一舉例,消費(fèi)者服務(wù)和商家服務(wù)都面臨著當(dāng)天服務(wù)量井噴的情況。人力擴(kuò)容的的方式,包括自營(yíng)客服、外包客服的服務(wù)模式,已經(jīng)不再適應(yīng)當(dāng)下的業(yè)務(wù)發(fā)展,只能面對(duì)AI的顛覆和改變。

智能人機(jī)交互與人工服務(wù)相結(jié)合的模式才是未來(lái)真正的服務(wù)模式。機(jī)器通過智能化技術(shù)處理掉絕大部分的簡(jiǎn)單、重復(fù)的可識(shí)別處理的問題,機(jī)器解決不了的問題再流向人工,讓人提供更有溫度也更加專業(yè)的服務(wù)。智能與人工相結(jié)合的模式能夠進(jìn)一步提升用戶使用體驗(yàn)。

最初,為了快速上線客服系統(tǒng),網(wǎng)易考拉調(diào)用的是網(wǎng)易最擅長(zhǎng)的游戲業(yè)務(wù)線的客服體系。

雖然在初期支撐了業(yè)務(wù)上線動(dòng)作,但是游戲與電商客服的業(yè)務(wù)場(chǎng)景差異是巨大的。以最簡(jiǎn)單的稱呼舉例,游戲業(yè)務(wù)無(wú)論是前臺(tái)頁(yè)面或者后臺(tái)的流程控制,對(duì)自己用戶的標(biāo)準(zhǔn)稱呼話術(shù)為“玩家”,而電商都一般會(huì)稱呼為“客戶”,場(chǎng)景的差異非常明顯。于是到了2016年,由于業(yè)務(wù)發(fā)展訴求以及行業(yè)深度定制化的訴求,網(wǎng)易考拉的智能客服系統(tǒng)完全切換到了行業(yè)定制化程度更高的產(chǎn)品上,這使考拉的客服問題解決率有了大幅度提升,并與考拉業(yè)務(wù)場(chǎng)景與數(shù)據(jù)深度耦合。

目前考拉機(jī)器客服與人工客服的問題解決量比例約為5:5,而一個(gè)全新客服人員的培訓(xùn)上崗時(shí)間為2周。

3大業(yè)務(wù)模塊 2大指標(biāo)

我們先來(lái)說(shuō)一說(shuō)三大業(yè)務(wù)模塊。

模塊1:智能機(jī)器人

首先是智能機(jī)器人模塊,這包含了機(jī)器人回答標(biāo)準(zhǔn)問題以及機(jī)器人輔助人工服務(wù)。機(jī)器人能夠進(jìn)一步提升效率。

什么是考拉智能客服體系的核心?

答案必然是機(jī)器人。

而智能客服機(jī)器人最核心的是算法以及知識(shí)庫(kù)。

人工客服的工作時(shí)間和工作效率是有限的,而在算法的世界里,機(jī)器能力沒有邊界。

考拉內(nèi)部一個(gè)全新客服人員的培訓(xùn)上崗時(shí)間是2周,智能客服機(jī)器人首先依附于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)沉淀解讀能力,通過智能化技術(shù)處理掉絕大部分簡(jiǎn)單、重復(fù)的可識(shí)別處理的問題,解決不了的問題再流向人工,讓人提供更有溫度也更加專業(yè)的服務(wù)。

考拉用戶的問題包括了從售前咨詢、認(rèn)知到售后服務(wù),通過數(shù)據(jù)反饋行為,考拉行成了全閉環(huán)的服務(wù)+營(yíng)銷路徑。而機(jī)器人會(huì)針對(duì)細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行針對(duì)性的深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)沉淀。

上文中提到的各大智能業(yè)務(wù)模塊背后的核心部分依然是NLP,也就是自然語(yǔ)言處理技術(shù),以及機(jī)器人深度學(xué)習(xí)的能力。

從能力角度來(lái)看,考拉整套的智能客服系統(tǒng)從被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng),更多聚集于三要素: 時(shí)間,人物,方式,讓考拉用戶第一時(shí)間得到服務(wù)響應(yīng),讓客戶在任何地點(diǎn)都能獲得服務(wù),從售后到售前延伸服務(wù)內(nèi)涵。

機(jī)器人的深度學(xué)習(xí),以及考拉在人機(jī)交互、主動(dòng)詢問等智能化領(lǐng)域積累的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),這些都能夠應(yīng)用于用戶未來(lái)意圖預(yù)測(cè)、智能分流等項(xiàng)目,這為考拉提升了客服工作效率,同時(shí)也降低人力成本,提升客戶體驗(yàn)。

模塊2:智能分流

第二大模塊是智能分流。智能分流包含機(jī)器人分流和人工分流。

先來(lái)說(shuō)說(shuō)機(jī)器人分流??祭头C(jī)器人會(huì)對(duì)客服機(jī)器人進(jìn)行細(xì)分,例如美妝類目定制機(jī)器人,pop商家客服機(jī)器人,售后服務(wù)機(jī)器人,還有針對(duì)特殊用戶——黑卡用戶的客服機(jī)器人等等。同時(shí)也針對(duì)用戶不同的問題解決需求進(jìn)行拆分。

舉個(gè)簡(jiǎn)單例子,在考拉平臺(tái)上,國(guó)內(nèi)的貿(mào)易與跨境貿(mào)易就有極大不同,單從物流方式來(lái)看,一般國(guó)內(nèi)的貿(mào)易是次日達(dá)或者當(dāng)日達(dá)??缇迟Q(mào)易則完全不同,從海關(guān)過境起至少半個(gè)月。遇到特殊時(shí)期,例如每年黑五時(shí)期,可能物流時(shí)間會(huì)長(zhǎng)達(dá)一個(gè)月。針對(duì)詢問物流時(shí)效類問題的用戶,考拉就會(huì)在前期做智能分流措施,針對(duì)不同場(chǎng)景分流,提升機(jī)器人核心解決率和解決量,節(jié)約用戶來(lái)回咨詢的時(shí)間。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)人工分流。人工分流,也就是對(duì)人工客服的工作進(jìn)行分流,例如根據(jù)用戶畫像,再結(jié)合客服畫像,系統(tǒng)進(jìn)行綜合評(píng)估后智能分流。比如,針對(duì)一個(gè)高頻次購(gòu)買美妝用品,并經(jīng)常投訴的用戶,在服務(wù)初始系統(tǒng)就會(huì)安排擅長(zhǎng)溝通并具有美妝類目經(jīng)驗(yàn)的客服人員進(jìn)行服務(wù)溝通。

模塊3:智能輔助決策

再來(lái)說(shuō)說(shuō)第三個(gè)模塊,智能輔助決策,這里用到的是輔助業(yè)務(wù)審核系統(tǒng)。

目前考拉全業(yè)務(wù)類單據(jù)需要客服人工處理,舉個(gè)簡(jiǎn)單例子,用戶申請(qǐng)售后,提供相關(guān)單據(jù)后需要專業(yè)客服人員進(jìn)行仲裁判斷。一旦涉及到人工審核就需要非常多的信息做判斷。考拉智能輔助決策系統(tǒng)會(huì)提供詳盡的舉證標(biāo)準(zhǔn)以及規(guī)則判斷依據(jù)來(lái)輔助人工的判斷。

目前,考拉也嘗試逐步對(duì)用戶進(jìn)行“不一樣”的分層服務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是質(zhì)量越好的客戶就能獲得更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。過往電商平臺(tái)對(duì)用戶賬號(hào)體系的分層一般是用金額來(lái)做等級(jí)區(qū)分,但根據(jù)用戶對(duì)平臺(tái)金額貢獻(xiàn)的大小來(lái)區(qū)分,這樣做對(duì)嗎?現(xiàn)實(shí)中的情況會(huì)更復(fù)雜一些:幾乎所有的電商平臺(tái)都存在用戶惡意使用的情況,例如拒收、買好退次、買多退少、自體損壞后退款、甚至最嚴(yán)重的情況,買真退假。這是人性,不可能避免。

所以如果純以用戶購(gòu)買金額分級(jí),并不是客觀有效的??祭谟脩舴旨?jí)時(shí),事實(shí)上參照了三套標(biāo)準(zhǔn),金額層級(jí)、誠(chéng)信層級(jí)以及最底層交互層面的數(shù)據(jù)分析,三者結(jié)合后才做用戶服務(wù)的分級(jí)判斷。



標(biāo)簽:聯(lián)通 攀枝花 楊凌 西藏 梧州 云南 潛江 西雙版納

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