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    真正的智能客服知識庫需要做這3件核心工作

    2016-08-17 14:41:24   作者:田志剛   來(lái)源: 知識管理中心KMCenter   評論:0  點(diǎn)擊:


    真正的智能客服知識庫需要做這3件核心工作
      許多智能客服的用戶(hù)反饋所謂的智能客服根本不知道,大部分是從自己寫(xiě)的內容里面抽取了關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索而已,而且反饋內容很多還是解決不了問(wèn)題。智能客服人員也感覺(jué)雖然花大力氣將知識內容顆粒度做細、做小,但除了明確而具體的問(wèn)題可以解決外,對于稍微復雜點(diǎn)、拐點(diǎn)彎的問(wèn)題還是無(wú)能為力,離真正的智能還很遠。
      為什么會(huì )這樣,如何從關(guān)鍵詞搜索到真正的智能客服?這里面有兩個(gè)可以努力的角度,第一就是技術(shù)上的突破,真正能夠理解客戶(hù)所表述的語(yǔ)言和潛臺詞,除了能回答客戶(hù)明確的問(wèn)題外還能夠將潛在的問(wèn)題(客戶(hù)因為信息、知識欠缺所不能表達的問(wèn)題)解決掉。但在技術(shù)上的突破并非一朝一夕,這一塊業(yè)界還沒(méi)有很好的解決方式;另一個(gè)努力的角度是通過(guò)運營(yíng)人員的分析能力和參與,對于重復出現影響面廣的問(wèn)題進(jìn)行界定、拆借、分析、基于場(chǎng)景組織答案。從現狀看,第二種努力的方式可能更靠譜一些,高水平人力的分析+技術(shù)輔助才可能提供更進(jìn)一步的智能。
      具體講,包括3個(gè)層面:
      第一:對客戶(hù)需求的理解。除了理解客戶(hù)表達出來(lái)的顯性語(yǔ)言和文字,還能夠理解客戶(hù)的潛在和深層次需求。
      第二:明確的問(wèn)題界定和對策提出。如果問(wèn)題能夠被清楚的界定,那么也就可以解決。基于客戶(hù)問(wèn)題被提出的次數、影響的人數,先從最普遍問(wèn)題開(kāi)始分析,找到核心問(wèn)題。基于問(wèn)題解決建立解決模型。
      第三:知識資源的匹配:圖譜和場(chǎng)景。將問(wèn)題解決模型匹配知識資源、解決策略,在客戶(hù)需要的時(shí)候反饋給客戶(hù)。
      下面深入說(shuō)說(shuō):
      1、女朋友最詬病的一個(gè)說(shuō)法是:多喝點(diǎn)熱水!
    真正的智能客服知識庫需要做這3件核心工作
      這是單身汪之所以單身的一個(gè)核心原因:搞不清楚女生語(yǔ)言背后的潛臺詞。
    真正的智能客服知識庫需要做這3件核心工作
      女人們這樣表達的原因是因為性別和性格因素決定的,單身的要想俘獲女神的心、結婚的如果想要家庭的長(cháng)治久安,都需要去了解語(yǔ)言背后的需求。而客戶(hù)的語(yǔ)言或者在智能客服里面的所描述的關(guān)鍵詞與之類(lèi)似,但其原因是因為對產(chǎn)品和服務(wù)了解少、背景知識欠缺,無(wú)法提出自己準確、客觀(guān)的問(wèn)題。這樣的結果就是,即便客戶(hù)問(wèn)什么你能回答什么,客戶(hù)仍然不滿(mǎn)意。
      我們無(wú)法要求終端客戶(hù)有更好的語(yǔ)言表達能力,客戶(hù)大部分時(shí)候只會(huì )描述他看到的現象和出現的結果,許多時(shí)候坐席與客戶(hù)溝通、智能客服的提問(wèn)環(huán)節效率低下的原因是坐席代表或者智能客服系統“聽(tīng)不懂”用戶(hù)在說(shuō)什么,這里面包括兩個(gè)問(wèn)題,第一個(gè)是客戶(hù)的語(yǔ)言和詞匯與官方的是不一樣的,他們只會(huì )用口語(yǔ)、生活中的習慣叫法,而我們知識庫里面存的卻是書(shū)面甚至專(zhuān)業(yè)的說(shuō)法,這個(gè)時(shí)候需要內容客戶(hù)化需要建立“客戶(hù)語(yǔ)言詞匯表”與我們官方的語(yǔ)言進(jìn)行對應,并培訓給坐席代表或者在智能客服庫里面建立相應關(guān)聯(lián)。
      2、對于客戶(hù)有簡(jiǎn)單、明確、有成熟答案的問(wèn)題,通過(guò)“客戶(hù)語(yǔ)言詞匯表”轉化客戶(hù)語(yǔ)言到系統語(yǔ)言后,在知識庫里發(fā)現對應問(wèn)題的答案,返回給客戶(hù)即可。
    真正的智能客服知識庫需要做這3件核心工作
      知識庫里面有內容,但客戶(hù)不一定能得到
      但通常情況下,客戶(hù)提出來(lái)的問(wèn)題都不明確。大部分客戶(hù)只會(huì )描述現象,他們沒(méi)有能力界定出問(wèn)題來(lái),這個(gè)時(shí)候需要坐席代表或者智能客服能夠基于客戶(hù)提出來(lái)的零散描述去提示客戶(hù)判斷,將可能原因用排除法去一項一項的排除掉,找到真正的問(wèn)題。但這依賴(lài)于高水平的坐席代表才能保證發(fā)現真正的問(wèn)題,而高水平的坐席代表永遠是少數。而智能客服則需要建立現象-可能原因的關(guān)聯(lián):需要將常見(jiàn)現象、引起的原因、對應的問(wèn)題、可行的對策建立起關(guān)聯(lián)來(lái),同時(shí)還需要在智能客服里面基于大數據分析的結果判斷最大可能性的原因,從而將可能性最高的結果排到前面去。當然這個(gè)工作也可以由知識庫人員、坐席人員等多角色人員基于個(gè)人經(jīng)驗去確定可能原因的排序,這樣在客戶(hù)端才能有好的體驗,真正降低對坐席代表能力和水平的依賴(lài),實(shí)現自動(dòng)化和提升客戶(hù)的滿(mǎn)意度。
      關(guān)于客戶(hù)的核心問(wèn)題和界定方法,大部分知識庫沒(méi)有作為一項專(zhuān)門(mén)的內容進(jìn)行整理和存儲,而要實(shí)現真正的智能客服,基于客戶(hù)需求對顯性和潛在問(wèn)題的分析是智能化的基礎工作。
      舉個(gè)例子:
      譬如有人在微信公眾號詢(xún)問(wèn)KMCenter最近有沒(méi)有企業(yè)知識管理的公開(kāi)課,他們想參加等等。但參加公開(kāi)課可能根本不是他的核心問(wèn)題,如果對方有意愿我們除了回答是否有公開(kāi)課的問(wèn)題外,通常還會(huì )問(wèn):
      A、你們知識管理是剛開(kāi)始做還是已經(jīng)做了幾年了?
      如果是剛開(kāi)始做,這個(gè)時(shí)候他們的核心問(wèn)題大致是需要做一個(gè)知識管理的規劃(基于我們的經(jīng)驗),而僅僅參加一個(gè)公開(kāi)課解決不了規劃的問(wèn)題;如果是已經(jīng)做了很多年,其核心問(wèn)題最可能是如何讓業(yè)務(wù)部門(mén)參與的問(wèn)題,即如何激發(fā)業(yè)務(wù)部門(mén)的知識管理動(dòng)力問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候最需要培訓的可能不是知識管理推動(dòng)者,而是管理人員。
      B、您是什么部門(mén)在負責知識管理?
      因為在企業(yè)內部負責知識管理的部門(mén)很雜,有的是信息化部門(mén),也有戰略部門(mén)、人力資源部門(mén)、檔案部門(mén)、行政部門(mén)等,他們不同部門(mén)對于知識管理的需求也不同。基于不同部門(mén)的特性,我們還會(huì )建議它更深層次的服務(wù)等等。
      可能還會(huì )有更多的問(wèn)題跟客戶(hù)去了解和確認,這樣當客戶(hù)提出一個(gè)公開(kāi)課的需求時(shí),他可能真正的問(wèn)題是要買(mǎi)一個(gè)知識管理的軟件、評估知識管理的效果、知識管理的動(dòng)力等問(wèn)題。這次是真實(shí)的需求。
      在智能客服里面也有類(lèi)似的問(wèn)題,許多時(shí)候要將坐席代表、知識庫甚至業(yè)務(wù)部門(mén)之前積累的知識嵌入到知識庫中來(lái),合力幫助用戶(hù)自動(dòng)界定問(wèn)題,這樣的智能客服才是真正的智能,因為他幫助客戶(hù)對自己?jiǎn)?wèn)題的的深入理解,許多時(shí)候到最后他會(huì )發(fā)現甚至不是官方的產(chǎn)品和方案有問(wèn)題,而是自己的操作方式或者方法錯了,這個(gè)問(wèn)題不需要官方解決就自己解決掉了。
      在界定問(wèn)題階段,通過(guò)內置判斷條件和之前對于客戶(hù)常見(jiàn)問(wèn)題的理解,通過(guò)客戶(hù)說(shuō)的幾個(gè)關(guān)鍵詞,幫助判斷出客戶(hù)當前面臨的真實(shí)問(wèn)題、關(guān)聯(lián)問(wèn)題、甚至未來(lái)會(huì )遇到的問(wèn)題,然后再給予其恰當的建議。
      3、如果能夠界定出客戶(hù)的核心問(wèn)題,并能夠基于核心問(wèn)題解決建立模型,再關(guān)聯(lián)和對應相應的知識庫資源,就能夠解決客戶(hù)的問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候,你會(huì )發(fā)現需要的知識可能不僅僅是一個(gè)目錄下的某個(gè)點(diǎn),應該會(huì )包括不同目錄、不同維度的很多個(gè)點(diǎn)。通過(guò)一個(gè)知識圖譜的方式推送給客戶(hù),客戶(hù)就會(huì )感覺(jué)服務(wù)的貼心和周到。
    真正的智能客服知識庫需要做這3件核心工作
      示意:基于具體問(wèn)題解決的知識展示
      更進(jìn)一步說(shuō),智能客服也應該探討如何超出客戶(hù)預期,提升客戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠度。舉個(gè)例子:如果你問(wèn)醫生某種藥需要什么時(shí)間吃,醫生告訴你說(shuō)需要飯前吃,這屬于基本服務(wù),通常情況下這時(shí)候服務(wù)就結束了。但如果醫生還能告訴你,服用這種藥后最好不要吃太油膩和生冷的食物,還可能會(huì )引起短時(shí)間的嗜睡,但無(wú)須擔心等等,這個(gè)時(shí)候你估計會(huì )在心里為這個(gè)醫生點(diǎn)贊了!
      但能做到超越客戶(hù)預期的背后,是對客戶(hù)問(wèn)題常見(jiàn)場(chǎng)景的分析和相應模型的建立,通過(guò)對之前客戶(hù)咨詢(xún)應對的總結提煉、加上對積累數據的挖掘,從而建立相應問(wèn)題解決模型,并將這些問(wèn)題的解決對策與知識庫相關(guān)聯(lián),從而才能真正超越客戶(hù)的預期,讓客戶(hù)尖叫!
      總結
      要實(shí)現真正的智能客服,需要從對客戶(hù)語(yǔ)言的理解、客戶(hù)問(wèn)題的界定、問(wèn)題解決模型的建立與知識匹配角度出發(fā),將客戶(hù)端的輸入作為一種核心知識進(jìn)行管理,沉淀坐席代表、知識庫運營(yíng)人員、質(zhì)檢和培訓等不同角色人員的顯性和隱性知識,能夠統一對這些知識進(jìn)行分析與應用,才能真正做到智能服務(wù)、自動(dòng)服務(wù)。
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