当智能客服产品，快当成“算命先生”

• 一看增益指标：主要是成本降低收益提升，包括：平台人力成本降低效果、平台赔付成本降低效果、“二次消费”客户增量和利润效果、“老客带新客”客户增量和利润效果等。
• 二看约束指标：主要是消费者体验，包括：消费者满意度、消费者投诉率、消费者问题一次性解决率、消费者问题解决时长、响应速度等。

要实现增益最大化，就需要用有限、最少的成本获得“再次消费客户”和“老客带新客”带来的利润最大化。

因此我给其总结了一个公式：售后服务体系利润=“老客再次消费收入”+“老客带新客消费收入”-“客户流失成本”-“营销成本”-“平台人力成本”-“平台赔付成本”。

下文前三部分“精细化运营”、“智能化承接”、“捕抓智能化漏网之鱼”将讲述我对做好售后智能化项目的思考，以便降低成本。

第四部分“联动售前精细化运营”则讲的是在售后取得客户信任后，如何提高老客带来的收益。由于每个点都有很多可以扩展讨论，没写详细的会放在以后进一步写。

一、精细化售后服务

考虑用最少的人力成本实现服务价值最大化，那需要对客户进行精细化定位，挖掘高价值客户。比如，对于新零售企业，如何挖掘高价值客户？

1. 第一点判断依据：消费能力

消费能力分为：现阶段消费能力、未来消费潜力。

从消费额度看现阶段客户的消费能力；从职业、工作年限、家庭收入、可贷款额度等看客户未来消费潜力。

2. 第二点判断依据：社交能力

我们后续希望能通过老客带新客，那老客的社交能力也是决定客户价值性的因素之一。

社交圈规模：客户微信、QQ等社交软件的好友数量；工作圈规模：所在公司规模或工作软件的同事数量等进行判断。

有人会说，怎么获得用户社交能力数据呢？

比如可以通过活动、会员认证福利等吸引用户证明自己是社交达人，且高价值客户的熟人朋友圈往往也会比较高。面向高价值客户，提供VIP专属服务，如一对一专属服务、全程人工接待、24小时随时响应、赔付额度升级等。

针对普通价值客户，则可以把控服务人力的投入，通过智能化释放出人工。客户的价值性也不是一成不变的，因此需要周期性地识别客户价值。

二、智能化承接

针对普通价值的客户，如何采用智能化系统释放人力？那得看目前处理售后问题的人力投入在哪里？

不同公司人员分工不同，比如：一线接待客服、售后处理专员、风控专员、财务处理专员、产品技术……为什么需要花这些人，因为用户产生了售后问题需要解决。

第一要事，将客户问题尽可能消灭在摇篮、让客户不会产生相应问题或预测客户当即会产生疑问时前置给出解决方案，而不是被动地等客户来找你解决。

特别是当一个公司业务存在很多问题，首要的精力不是思考如何承接找上售后客服的人，而是解决业务存在的问题。

1. 小故事一

大件商品如汽车的物流运输时间往往需要一个多月，但有的营销人员为业绩会告知客户一个星期就能提取，导致后续大量客户来投诉物流进度。

客户的焦躁情绪真的是来源物流进度吗？

我理解并不是，对于家里有多辆汽车的客户，他们可以开旧车。首次买车的客户，他们也还有别的暂时代步工具，且大件商品物流运输时间长如果事前给客户提醒，客户还是存在一定包容度。

我看到顾客反馈更多强调的是受到欺骗，期望越高失望越大，因此规范销售的营销行为是首要工作。

但是客户也还是希望能更快拿到商品，公司和销售也需要赚钱，因此需缩短商品准备、手续办理、物流运输等时长，这便需要推动线下流程优化。

2. 小故事二

有次我们业务方上线了一个功能，针对逾期还款的人，截断了给客户返优惠的钱，一下子爆发很多客户来咨询返现问题。主要原因是返现有滞后性且还通知不到位，业务改成当即返现或在客户还款时提示后续返现时间就能前置解决问题。

第二要事，无法前置解决的问题，需兜住找上门的客户，这时就需智能化系统上场。用户的售后需求主要有三类：答疑解惑、任务处理、闲聊：

1）答疑解惑

答疑解惑类的售后需求，分为2种：可给出答案和不可给出答案的。

如果是可以直接给答案的都可以通过移动端页面说明、IM机器人、IVR机器人等渠道工具给出答案；如果不能给答案的（有些因线上能力不足无法区分客户给出不同解决方案，有些不能公开说、有些需人工磨合），那这时人工客服兜底就派上用场。

2）任务处理

任务处理类的售后需求，分为2种：可开放给客户自主操作的、需工作人员协助操作的。

智能系统需保障拦截住可由用户自主操作的任务；将需人工协助的任务直达给到有售后处理权限的工作人员，去掉中间任何其他人工转达环节。

三、捕抓智能化漏网之鱼

而当人工智能还宛如人工智障阶段，针对本应智能系统承接的问题，怎么确定用户依旧转人工的原因呢？

那还得从用户操作路径说起，用户可以通过2大渠道触达“智能化系统”：电话渠道、移动端渠道（app、微信小程序、企业微信等）。

当客户拨打电话获取售后服务，可以通过IVR系统承接，但是因为电话端没有可视化界面，用户在跟语音机器人和兜底人工沟通的效率整体没移动端高，因此我们在将用户往移动端引导。

当客户到移动端获取售后服务，如果让客户一进去就直接由IM机器人接待，客户可能会因为不知道机器人能解决什么问题、因为不信任机器人能力，便会直接去找寻转人工的入口，因此：

1. 第一要事：要向客户展现智能化系统的能力，且主动预测客户问题

比如在IM渠道入口前置“客服中心”，通过“客服中心”将可由客户自己操作的功能开放给客户，自己搜寻答案、自助处理任务等。

由于业务知识纷繁复杂，如果将一堆解决方案集中抛给客户，客户自己搜索解决方案的精力成本会比较高，因此我们可以预测客户可能遇到的问题，给不同特征客户展示不同功能页面、推荐不同“猜你想问”问题。

预测的方法有几种：

经过系统功能拦截，还会有一部分客户进入IM在线咨询渠道。其中有的客户还是会直接选择转人工，有的客户会愿意开口跟机器人对话，但聊不好也会转人工。

如果直接转人工占比太高，就需要在机器人能力优化到一定程度后弱化转人工入口。

而针对跟机器人开口对话后仍旧转人工的客户，需进一步研究机器人哪里没做好，可能存在的原因：一是问题识别不准，二是答案无解决用户问题。

1）问题识别不准的原因又可拆分为

2）在研究答案是否准确这件事上，也是一门有趣的活

当我们想采集客户对答案准确度反馈，用户并不反馈～啊哈哈哈，因为这种反馈并不能让客户感知到对其有啥好处，他们要给你反馈干啥，有的问题他们也只问一次就不问了。

因此我采取了2种方式盘点解决方案：

前文讲到售后做好最大价值点是要吸引“开源”，即进一步给客户营销推广相关商品。

1. 第一要事：需了解客户再次进行消费的周期，以便了解给客户推送营销信息的时间节点和频率

再次消费周期会受到商品属性、客户自身情况、外部环境等影响，比如：

推荐商品的方法有多种：

我就先写到这里了，改日再续～

作者：唐吖年，公众号：三丫头记

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