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智能客服的下一个大市场:智能营销

日期: 2019-04-23
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前经济学专栏作者史塔威尔在他那本著名的畅销书《亚洲教父》里,曾如此评价那些身价上亿的亚洲教父——他们并不是东南亚经济增长的贡献者,相反,他们只是基于特殊地理环境下的政治商业的产物。

比起欧洲,战后的东南亚最大优势就是低廉的人力成本和迅速膨胀的人口红利,这给了教父们巨大的机会。

人口一直是重要因素,而客服是一个典型的劳动密集型产业,在许多发展中国家和地区,为外企提供客服在内的售后服务一直是传统的就业途径,因为客户一方面企业需求量大(几乎每个企业都会用到),其次又不需要非常高的门槛(只需要掌握一定的话术和操作流程即可,这意味着绝大多数的普通人经过培训都可以胜任),即便是互联网这种的轻资产公司,也充斥着大量的审核员、大量的客服,这些构成了这个产业金字塔的最底端。

 

但客服对于企业来说其实是一个比较矛盾的环节:雇佣大量的客服势必会增加公司的运营成本,但却不产生实际利润,某种程度上,就好比一个公司有10位前台一样尴尬,因此公司会想方设法削减开支,但必要的售后服务又是维系整个销售流程中必不可少的环节,因此一直尾大不掉。

在这样的情况下,互联网公司开始想方设法涉足这一传统领域。

深圳云软2012年上线了云软imcc1.0——一个在线智能客服产品,主要帮助大量的中小企业解决传统客服人力成本居高不下的问题。以电商为例,电商行业有大量的售后服务,而基于人工智能技术的机器人,能够回答诸如物流,型号,价格等在内的诸多问题,这节省了大量的人力,我们可以理解成有限场景下解决典型问题。

 

然而有限的场景也要向更前端的场景发展了。

2016年,深圳云软召开了imcc2.0产品发布会,正式宣布了云软业务升级,从1.0的全渠道在线客服系统拓展到2.0的全渠道营销服务平台,在1.0的基础上增加营销服务云软imcc对原有智能云业务功能进行全新升级(如机器人、呼叫中心、工单系统),同时imcc2.0具备营销功能。在新增的营销功能中,企业可通过访客轨迹、访客名片等功能,来获取到用户此前的消费记录及习惯,通过多维度的用户画像贯穿整个路径,提高消费者的转化与复购率。

 

为什么智能营销是智能客服的下一个大市场?

我觉得可以从几个方面来分析智能服务营销这件事。

首先,智能服务营销从应用场景上可以分为售前和售后两个场景,绝大多数的智能客服产品,比如云软,美洽等等,都选择是从售后角度去切入。为什么呢?理由很简单,大部分售后环节的用户的提问大多比较固定,比如电商的售后大部分是询问退换货,产品质量有问题等等,类型很单一,答案很明确,比如互金是询问理财产品能否提前赎回,这些问题都可以用智能客服去解答。

智能客服的好处是显而易见的,首先,成本不到传统人力的十分之一,其次,回答准确且及时(杜绝了一些比如回复用户信息不及时,信息不准确的情况),所以能够大规模应用于各行各业。

 

其次,既然从场景上看,智能客服面向售后这个场景已经基本上做透了——大公司自己会开发智能客服产品,而微型公司刚刚建立雏形,还不到大面积使用客服这一步,因此智能客服的定位其实很清晰,那就是面向中小互联网公司的长尾需求。

而相对的,售前场景还没有开发,因此从售后转到售前,从营销的角度来看,应当可以理解成一次闭环。

而所谓的智能服务营销,并不是我们传统意义上理解的“客服机器人”,而是用人工智能技术和大数据积累,给人工客服提供一系列包括用户画像、大数据在内的一系列服务。

比如用户接入客服系统中,系统会告知客服这个用户的行为数据和浏览数据,包括系统给用户打的标签,这些都有利于客服人员针对客户的需求做出准确的判断和回应。

 

其次,也可以对客服人员本身的业务能力进行分类和管理。举个例子,有位女客服声音甜美,非常擅长和男性客户沟通,那么系统在整理客服人员资料时,就会把这个特征标签加进去,最终的形态是达到人机融合的理想状态。

说白了,就是对客服整个系统进行数字化的升级,从用户端到供给端都是如此,最终的目的是提高客服系统运转的效率,同时大大解放人力。

智能客服会取代传统客服吗?

正如人们担心人工智能会取代人类一样,关于智能客服是否会取代人类客服也是一个问题,但我觉得无论技术如何进步,思考这个问题就如同考虑“火星移民人口太多怎么办”一样,没有现实意义。

有以下几个原因:

1、是至少到目前为止,电话客服仍然无法被取代。事实上很多行业都依赖电话客服,从银行业到苹果公司,都建立了自己的电话客服系统,在电话客服系统上,也做了一些基于智能客服的尝试和改变:比如用户可以语音输入自己的问题,然后跳转到相应的服务,很大程度上,这能降低人工客服的工作量,因为很多用户的问题,比如查询话费之类的,完全可以通过智能客服来完成。

2、最完美的形态是人机融合,而不是完全取代。我们以翻译行业为例,现在以谷歌翻译为代表的翻译产品已经能翻译简单的文言文了,更别说普通文章,这让很多英语翻译从业者很惶恐,但事实上最理想的翻译形态是先利用机器翻译,然后人工进行后续的审核校对,比如语法上,词义上进行调整,这样不但提高了效率,也保证了准确度。

 

其实现在来看,这种做法还是很有必要的,比如前阵子博鳌论坛的独家翻译产品“腾讯翻译君”就出现翻车的现象——众目睽睽之下,出现了大量的乱码和连词,场面一度很尴尬,客服也是一样,尤其是售前这块——你无法预判用户提出什么样的问题,机器学习再牛逼,也没办法揣测用户的心理,这当然需要经验丰富的客服来完成。

所以从这个角度来看,云软imcc选择将业务拓展到售前环节,其实瞄准的是更大的市场,不光是智能服务营销,其实是探索人工智能技术如何赋能客服。因为相对整个客服行业来说,电商售后客服只是其中的一小部分,如果云软imcc能够完成中国整个客服市场的数字化升级,那么等待它的是一个更大的未来。


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