光云科技CTO王祎:快麥小智聯(lián)合阿里店小蜜助力企業(yè)客服實現(xiàn)1.0至2.0升級

劉峰
2022-08-18 14:17

8月18日消息,近日,在《預(yù)見未來|新生態(tài)新能力》阿里店小蜜2022發(fā)布會上,光云科技CTO王祎以《店小蜜+快麥小智新智能·新能力·新體驗》為題發(fā)表演講。

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王祎指出,在阿里店小蜜智能引擎幫助下,光云科技旗下智能客服產(chǎn)品快麥小智的核心能力獲得全方位升級,行業(yè)語聊包擴展至60+行業(yè),意圖識別準確率同比提升20%。

在王祎看來,智能客服不單只是智能問答,而是一種全新的“客戶服務(wù)中臺”。在與阿里店小蜜深化合作后,快麥小智從店鋪客服升級為企業(yè)客服,致力于幫助企業(yè)實現(xiàn)客服1.0到2.0升級。而客服2.0時代,快麥小智解決方案強調(diào)以客戶為中心,以提升消費者體驗為目的,幫助客服從“被動應(yīng)答”向“主動服務(wù)”轉(zhuǎn)變,更好賦能企業(yè),釋放客服的積極能動性。

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以下是王祎演講實錄:

大家好,我是光云科技的王祎,今天我?guī)矸窒淼闹黝}是《店小蜜+快麥小智新智能·新能力·新體驗》。這里先簡單的介紹一下快麥,快麥是光云科技旗下針對于大商家推出的圍繞客服、ERP、訂單、商品等維度的綜合產(chǎn)品品牌。快麥小智是其中智能客服產(chǎn)品。

今年3月,光云科技與店小蜜達成合作,快麥小智便是在店小蜜智能引擎賦能下推出的智能客服產(chǎn)品,除了原有的機器人智能應(yīng)答的能力以外,還有豐富的解決方案和中臺能力。接下來我將圍繞新智能、新能力和新體驗三個板塊詳細展開。

首先是新智能。剛才主持人也介紹到店小蜜擁有AI算法、aPaaS和低代碼、零代碼等各類能力,快麥小智就是構(gòu)建在店小蜜智能引擎之上。在店小蜜多種技術(shù)幫助下,快麥小智行業(yè)包語聊擴展到60個以上,包括大促專題語聊包、疫情場景解決包、行業(yè)精準問法拆解、未識別自動學習、夜間值守的自動分流等能力全面升級,意圖識別準確率同比提升20%。目前快麥小智整個產(chǎn)品集成了幾千家店鋪的在線咨詢,而且這個數(shù)量還在持續(xù)的增長。

第二個板塊是新能力。在店小蜜智能引擎協(xié)同下,快麥小智從店鋪客服升級為企業(yè)客服,幫助企業(yè)實現(xiàn)客服1.0到2.0升級。我們提出了一個新理念,我們認為智能客服不單只是智能問答,應(yīng)該是一種全新的客戶服務(wù)中臺。通過客戶服務(wù)中臺解決方案可見,最底層是店小蜜的智能引擎,這個引擎是支撐和底座,在此能力之上通過千牛智能工作臺插件集成了多種組件,實現(xiàn)訂單通、商品通、會員通、數(shù)據(jù)通。過去客服工作過程中,需要經(jīng)常切換各類的插件和系統(tǒng),所以我們也幫客服集成了常用的第三方系統(tǒng),像ERP、供應(yīng)鏈軟件、倉儲管理系統(tǒng)等,幫助客服化繁為簡,高效作業(yè)。比如過去客服要查庫存信息需要登陸ERP或者OMS系統(tǒng)查看,而現(xiàn)在客服可直接在客戶服務(wù)中臺上查看相關(guān)信息,快速回復(fù)買家。同時客服還能調(diào)動背后其他部門的系統(tǒng),更高效以及更準確的服務(wù)客戶,從而實現(xiàn)消費者的體驗升級。

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快麥小智客戶服務(wù)中臺解決方案

第三個板塊是新體驗板塊。基于前面提到的新能力解決方案的提升,目前我們圍繞疫情、客戶滿意度、全渠道訂單、會員服務(wù)、商品中臺、協(xié)同工作臺提出了6大解決方案。

具體來看疫情下訂單智能跟進解決方案。近幾年,受疫情的不確定因素影響,電商服務(wù)有了新的挑戰(zhàn)??禧溞≈遣粌H可精準識別疫情期間可發(fā)貨地區(qū),另外我們還做了一些創(chuàng)新,包括疫情訂單自動化召回功能。比如因疫情原因某些地區(qū)發(fā)不了貨,該地區(qū)用戶可能會退款,那么在疫情結(jié)束之后,我們通過各個節(jié)點的自動化配置和策略,對這些地區(qū)曾經(jīng)購買過的客戶做一些自動化的召回,減少商家因疫情導(dǎo)致的退款損失。另外效果數(shù)據(jù)我們還做了可視化呈現(xiàn)。我們看得見疫區(qū)的變化,疫情前觸達的人數(shù),疫情召回獲得的收益,方便商家第一時間掌握疫情動向,快捷調(diào)整策略。目前這個功能已經(jīng)有不少商家在使用,某頭部男裝商家通過快麥小智疫情智能解決方案,針對疫情地區(qū)買家自動安撫,一周內(nèi)主動服務(wù)超過2000+買家,節(jié)約了大量客服人力工作量和提升了客戶滿意度,同時退款率下降了4%,二次下單率提升了5%。

客戶滿意度方面,除了店小蜜針對客戶滿意度所做的精準的意圖識別能力、疫情解決方案等,快麥小智從商家的視角,制定了客服滿意度解決方案,通過平臺指標和銷售目標反饋評估效果。這個指標不單針對于人工客服,也包括客服機器人本身。評估指標包括了滿意度評分、轉(zhuǎn)化率,差評等,我們通過生態(tài)合作伙伴以及店小蜜智能算法的支持,提升這些指標,進而提升客戶滿意度。我們認為要提升這些指標,需要具備以下能力:基礎(chǔ)接待高標準,銷售動作執(zhí)行度高,服務(wù)策略針對性強,風控速度響應(yīng)快,需求挖掘能力強,培訓內(nèi)容可落地等。所以基于這些能力的要求,我們通過軟件加上人工的服務(wù)去做專項的提升。

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客戶關(guān)懷指數(shù)

那么我們可以看見圖1,其實是圍繞客戶服務(wù)過程中關(guān)懷指數(shù),可以看到關(guān)懷指數(shù)達82%。那這個指數(shù)是怎么計算出來的?我們把整個服務(wù)的過程節(jié)點要拆分得非常細。比如我們針對于消費者的致謝響應(yīng)、投訴響應(yīng),以及未結(jié)束聊天的響應(yīng)等,對這些節(jié)點做了打分和算法識別,通過打分更直觀展示服務(wù)鏈路中哪些點做得好,哪些需要改進。通過多維數(shù)據(jù)體系的搭建,為管理者提供了全鏈路數(shù)據(jù)看板參考,所有數(shù)據(jù)都支持查看最底層數(shù)據(jù)明細,不會遺漏任何細節(jié)。

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標準能力達標率

那圖2則是標準能力達標率,當客服接到一個消費者的咨詢,也就是售前的銷售過程。那在這個銷售過程中,快麥小智也會對聊天過程進行分析,并搭建客服坐席的能力模型,對客服的銷售能力、服務(wù)能力等進行打分。管理者可以對客服坐席銷售流程進行監(jiān)控分析,最終提升坐席能力,這也是店小蜜帶給快麥小智的能力之一。

商品解決方案上,快麥小智也做了很多優(yōu)化并實現(xiàn)企業(yè)級商品知識庫。我們舉個簡單的場景:比如服飾商家,消費者咨詢某件衣服,它的材質(zhì)是聚酯纖維的,但客服回答是純棉的,就會引發(fā)投訴??头卮疬^程中很容易不專業(yè)而發(fā)生錯誤,那這些錯誤就會引發(fā)客訴,從而降低滿意度。而且,客服崗位需要大量的培訓才能上崗,同時客服的流動性也是比較大的,綜合算起來客服成本就會很高??禧溞≈巧唐方鉀Q方案,通過設(shè)計師、商品運營等多種崗位共同賦能,讓企業(yè)中掌握一手商品知識的角色一起協(xié)作維護企業(yè)級商品知識庫,在不增加他們?nèi)粘9ぷ髁康耐瑫r賦能客服,幫助客服更輕松獲取商品的專業(yè)知識、營銷話術(shù),而且這些知識都高效地展現(xiàn)在千牛工作臺的側(cè)邊??头诨貜?fù)的過程中能看到與該商品有關(guān)的所有的字段以及營銷話術(shù),還有庫存、商品、會員以及生產(chǎn)進度信息,這些知識積累的越多,對客戶的服務(wù)就會越專業(yè),同時也降低了對于客服能力的要求,原來可能培訓要十天才能上崗,現(xiàn)在簡單培訓2-3天即可。所以整個服務(wù)過程,通過企業(yè)級商品知識庫的賦能,客服變得更專業(yè),響應(yīng)也更快,從而提升消費者的體驗。

我來總結(jié)一下,快麥小智提出了“以客戶為中心”的整體的解決方案。我們認為智能應(yīng)答是客服的1.0的階段,而2.0階段應(yīng)該以客戶為中心去豐富整體的服務(wù)內(nèi)容和提升服務(wù)體驗??禧溞≈浅耸且粋€能解決售前、售中、售后的問答機器人以外,還是一個可以充分調(diào)動后臺部門的服務(wù)中臺,可以有效縮短客服解決用戶問題的鏈路,減少回復(fù)響應(yīng)時間。同時站在企業(yè)管理者、電商運營的角度,快麥小智還是一個企業(yè)級全鏈路客服視角數(shù)據(jù)中臺,以客服為眼洞察企業(yè)的問題。

最后我想說的是,過去客服1.0時代,更多是客戶找上來,客服被動的應(yīng)答和接待。比如客戶問庫存,問材質(zhì),問產(chǎn)地,客服需要去問運營、倉庫、供應(yīng)鏈等各個部門。有了快麥小智客戶服務(wù)中臺后,客服進入2.0時代,可以調(diào)動公司資源,實現(xiàn)主動服務(wù),通過快麥小智,客服部門可以充分地調(diào)動運營、倉儲,快遞,供應(yīng)鏈、財務(wù)以及會員部門,高效地聯(lián)動企業(yè)內(nèi)部所有的部門共同協(xié)作,充分地調(diào)動企業(yè)中后臺的能力,更高效地服務(wù)客戶,從而達到以客戶為中心,以消費者體驗為目的的服務(wù)過程。好,我今天的分享就到這里,謝謝。

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劉峰
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