文本聊天（livechat）服務(wù)渠道已經(jīng)在很多客服中心得到了部署應用。但客戶(hù)對這個(gè)渠道的感知卻不是很滿(mǎn)意。機器人應付了事、響應慢、等待時(shí)間長(cháng)、格式化應答等問(wèn)題讓這個(gè)渠道不是那么很受歡迎。如何改善這種狀況呢（如果你真心想改的話(huà)）？

1. 合理降低每個(gè)員工處理并發(fā)窗口的數量。相關(guān)研究表明，大多數人其實(shí)并不擅長(cháng)并行多任務(wù)處理。多任務(wù)并行，不但會(huì )降低響應速度，而且會(huì )導致應答質(zhì)量和差錯率的上升。尤其是當員工同時(shí)開(kāi)5~6個(gè)甚至7~8個(gè)窗口時(shí)，很多人會(huì )顯得手忙腳亂，顧此失彼。而客戶(hù)卻傻傻地等在窗口前，半天得不到一句回應。失望之下想關(guān)掉窗口，卻還要彈出一個(gè)滿(mǎn)意度調查，你說(shuō)是不是傻？并發(fā)窗口多少合適呢？根據國外的一項研究，這個(gè)數字大概是2.6左右，但還要取決于員工個(gè)人的技能熟練程度、所服務(wù)的業(yè)務(wù)內容以及相關(guān)系統與知識庫的支撐能力，不能一概而論。
2. 說(shuō)人話(huà)。格式化的腳步和應答話(huà)術(shù)可以顯著(zhù)提升客戶(hù)問(wèn)題的應答速度和處理效率，但別忘了你是在跟活人對話(huà)。太過(guò)機械和僵硬的語(yǔ)言風(fēng)格會(huì )使客戶(hù)感受不到服務(wù)的溫度，更不要提傳統人工服務(wù)中所能體會(huì )到的同理心和關(guān)切之情。盡可能使交互過(guò)程感覺(jué)像面對面的談話(huà)，除了語(yǔ)音與非語(yǔ)音的區別。
3. 做好人員配置。實(shí)時(shí)文本聊天的預測跟排班跟人工話(huà)務(wù)的原理是一樣的，都要考慮聯(lián)絡(luò )進(jìn)線(xiàn)的隨機性、波動(dòng)性、不同時(shí)段的聯(lián)絡(luò )請求量趨勢、處理時(shí)長(cháng)、工時(shí)利用率、服務(wù)水平指標等。所不同的是，由于并發(fā)窗口的存在，系統錄得的平均窗口交互時(shí)長(cháng)并不是真正意義上的交互時(shí)長(cháng)，需要根據平均并發(fā)窗口的數量對人員的需求做適當的折算調整。另外一點(diǎn)跟人工服務(wù)的不同是，系統的接通即窗口的彈出是100%的，如果不考慮首次人工響應時(shí)長(cháng)的話(huà)，（系統）接通率指標是100%。而如果考慮人工響應時(shí)長(cháng)的話(huà)，則會(huì )跟人工話(huà)務(wù)一樣，需要考慮平均應答時(shí)長(cháng)、不同秒數的服務(wù)水平等指標對每個(gè)時(shí)段人員需求的影響。實(shí)在算不清這筆賬的話(huà)，用時(shí)段工作量除以時(shí)段人均產(chǎn)能也是可以的，就是線(xiàn)條粗了一點(diǎn)。
4. 關(guān)于考核。任何的運營(yíng)考核所考慮的幾個(gè)要素無(wú)非是效率、效果（質(zhì)量）和客戶(hù)感知等幾個(gè)方面。效率上主要看chat處理量、平均首次應答（響應）時(shí)長(cháng)，平均回復間隔時(shí)長(cháng)，服務(wù)水平/放棄率等。質(zhì)量方面主要看質(zhì)檢評估、差錯率、解決率等。客戶(hù)感知最簡(jiǎn)單的衡量當然就是客戶(hù)滿(mǎn)意度的調查結果。其實(shí)想想看，客戶(hù)滿(mǎn)意度調查中我們其實(shí)還可以得到更多的信息。這個(gè)我會(huì )在專(zhuān)門(mén)的有關(guān)滿(mǎn)意度調查的文章中另行展開(kāi)。