为什么选择AI客服提效？

原因

1. 与文本场景最相关：基于对话交互，GPT能最容易适用于客服场景。
2. 人力占用大：客服场景虽然对商业价值塑造不大，但占用大量人力。
3. 概念广泛：包括售前、售后、技术支持等。

AI客服的四步流程

1. 收集客户信息和问题信息：AI可以通过固定格式收集。
2. 判断客户问题类型：需要客服的经验和知识分类。
3. 定位SOP，寻找解决方案：涉及复杂的判断和逻辑流程。
4. 提供解决方案：可能涉及业务系统处理。

优化流程

在这四步中，最容易实现的是 收集客户信息和问题信息。
具体步骤

1. 收集客户信息和问题信息：利用固定格式收集客户信息。
2. 判断客户问题类型：需要额外的知识输入和多模态处理。
3. 定位SOP，寻找解决方案：复杂的判断和逻辑流程。
4. 提供解决方案：需要业务系统对接。

投产比分析

步骤	复杂度	人员时效占比
收集客户信息和问题信息	极低	高
判断客户问题类型	中 (依赖知识)	低
定位SOP，寻找解决方案	高 (依赖知识和逻辑树)	中
提供解决方案	极高 (依赖其他系统对接)	极高

通过表格可以看出，优先解决第一步能获得最佳投产比。

AI客服落地困难

1. 缺乏标准化SOP：难以构建知识库，无法辨别问题分类处理。
2. 客服文档：纯文本形式，难以利用。
3. 模糊流程：非标准化流程越多，AI落地越难。
4. 业务系统对接：需要API对接或RPA自动化脚本。

客服场景收益评估

评估方式：场景价值 = 人数 * 单位时间用人成本 * 使用频率 * 单次效能节约时间

客服场景的进一步挖掘

1. 工单类客服：异步处理方式。
2. 客服辅助的Copilot：
3. 客户意图&情绪识别
4. 客服引导建议
5. 客服话术优化
6. 客服培训
7. 客户反馈自动化整理

案例分析：电商场景构建AI客服

在电商场景中，AI客服不仅可以提升客户体验，还能显著降低人力成本和提升工作效率。以下是如何一步步构建AI客服系统的具体流程：

1. 售前客服

• 产品推荐：通过分析客户浏览记录和行为数据，AI可以精准推荐相关产品，提高转化率。
• 优惠信息推送：根据客户兴趣和购买历史，智能推送个性化的优惠信息，增加客户购物欲望。
• 库存查询：实时回复客户关于产品库存的查询，避免客户因为缺货而流失。

2. 下单过程支持

• 引导下单：通过智能对话，引导客户顺利完成下单流程，减少购物车遗弃率。
• 支付问题解决：协助客户解决支付过程中遇到的问题，如支付失败、优惠券使用等。

3. 售后客服

• 订单查询：实时回复客户关于订单状态的查询，如物流信息、发货时间等。
• 退换货处理：根据退换货政策，帮助客户办理退换货手续，提高客户满意度。
• 投诉处理：智能分类和处理客户投诉，及时反馈给相关部门并跟进处理进度。

4. 客户信息收集与管理

• 客户资料更新：自动收集和更新客户的联系方式、地址等信息，确保资料准确性。
• 客户反馈收集：通过对话记录和互动，收集客户对产品和服务的反馈，帮助企业改进业务。

5. 数据分析与优化

• 客户行为分析：通过对客户互动数据的分析，了解客户偏好和需求，优化营销策略。
• 客服绩效评估：评估AI客服的工作表现，发现不足之处并进行改进，提高服务质量。

案例总结

通过实施上述流程，电商企业可以实现以下目标：

• 提升客户体验：智能客服提供快速、准确的回复和解决方案，让客户感受到更好的服务。
• 降低运营成本：减少人工客服数量，降低人力成本。
• 提高工作效率：AI客服全天候服务，不受时间限制，极大提升了客户问题的响应速度。
• 数据驱动决策：通过数据分析和反馈，不断优化业务流程和客户服务，提升企业竞争力。

通过梳理和实现以上客服场景，企业不仅可以迈出AI自动化的第一步，还能全面提升整体运营效能。
 

解决方案

1. 缺乏标准化SOP 解决方案：

• 建立标准化流程：创建详细的SOP文档，并确保定期更新。
• 知识库管理：使用知识管理工具，集中存储和管理SOP文档。

2. 客服文档的纯文本形式 解决方案：

• 结构化数据：将纯文本文档转化为结构化数据，以便AI更好地利用。
• 数据清洗和整理：专人负责文档整理和清洗，形成AI友好的格式。

3. 模糊流程的标准化 解决方案：

• 明确模糊流程：通过培训和沟通明确模糊流程，并标准化这些流程。
• 流程优化：利用AI辅助梳理和优化流程，减少人工判断。

4. 业务系统对接 解决方案：

• API对接：开发API接口，使AI能够调用业务系统的功能。
• RPA自动化脚本：使用RPA自动化脚本处理一些常见任务，减少人工干预。

这些解决方案可以帮助企业克服AI客服落地过程中的困难，提高整体效率和客户满意度。