智能客服的下一個大市場:智能營銷49
前經濟學專欄作者史塔威爾在他那本著名的暢銷書《亞洲教父》里,曾如此評價那些身價上億的亞洲教父——他們并不是東南亞經濟增長的貢獻者,相反,他們只是基于特殊地理環(huán)境下的政治商業(yè)的產物。 比起歐洲,戰(zhàn)后的東南亞最大優(yōu)勢就是低廉的人力成本和迅速膨脹的人口紅利,這給了教父們巨大的機會。 人口一直是重要因素,而客服是一個典型的勞動密集型產業(yè),在許多發(fā)展中國家和地區(qū),為外企提供客服在內的售后服務一直是傳統的就業(yè)途徑,因為客戶一方面企業(yè)需求量大(幾乎每個企業(yè)都會用到),其次又不需要非常高的門檻(只需要掌握一定的話術和操作流程即可,這意味著絕大多數的普通人經過培訓都可以勝任),即便是互聯網這種的輕資產公司,也充斥著大量的審核員、大量的客服,這些構成了這個產業(yè)金字塔的最底端。 但客服對于企業(yè)來說其實是一個比較矛盾的環(huán)節(jié):雇傭大量的客服勢必會增加公司的運營成本,但卻不產生實際利潤,某種程度上,就好比一個公司有10位前臺一樣尷尬,因此公司會想方設法削減開支,但必要的售后服務又是維系整個銷售流程中必不可少的環(huán)節(jié),因此一直尾大不掉。 在這樣的情況下,互聯網公司開始想方設法涉足這一傳統領域。 然而有限的場景也要向更前端的場景發(fā)展了。 為什么智能營銷是智能客服的下一個大市場? 可以從幾個方面來分析智能服務營銷這件事: 首先,智能服務營銷從應用場景上可以分為售前和售后兩個場景,絕大多數的智能客服產品,比如云軟,美洽等等,都選擇是從售后角度去切入。為什么呢?理由很簡單,大部分售后環(huán)節(jié)的用戶的提問大多比較固定,比如電商的售后大部分是詢問退換貨,產品質量有問題等等,類型很單一,答案很明確,比如互金是詢問理財產品能否提前贖回,這些問題都可以用智能客服去解答。 智能客服的好處是顯而易見的,首先,成本不到傳統人力的十分之一,其次,回答準確且及時(杜絕了一些比如回復用戶信息不及時,信息不準確的情況),所以能夠大規(guī)模應用于各行各業(yè)。 其次,既然從場景上看,智能客服面向售后這個場景已經基本上做透了——大公司自己會開發(fā)智能客服產品,而微型公司剛剛建立雛形,還不到大面積使用客服這一步,因此智能客服的定位其實很清晰,那就是面向中小互聯網公司的長尾需求。 而相對的,售前場景還沒有開發(fā),因此從售后轉到售前,從營銷的角度來看,應當可以理解成一次閉環(huán)。 而所謂的智能服務營銷,并不是我們傳統意義上理解的“客服機器人”,而是用人工智能技術和大數據積累,給人工客服提供一系列包括用戶畫像、大數據在內的一系列服務。 比如用戶接入客服系統中,系統會告知客服這個用戶的行為數據和瀏覽數據,包括系統給用戶打的標簽,這些都有利于客服人員針對客戶的需求做出準確的判斷和回應。 其次,也可以對客服人員本身的業(yè)務能力進行分類和管理。舉個例子,有位女客服聲音甜美,非常擅長和男性客戶溝通,那么系統在整理客服人員資料時,就會把這個特征標簽加進去,最終的形態(tài)是達到人機融合的理想狀態(tài)。 說白了,就是對客服整個系統進行數字化的升級,從用戶端到供給端都是如此,最終的目的是提高客服系統運轉的效率,同時大大解放人力。 智能客服會取代傳統客服嗎? 正如人們擔心人工智能會取代人類一樣,關于智能客服是否會取代人類客服也是一個問題,但我覺得無論技術如何進步,思考這個問題就如同考慮“火星移民人口太多怎么辦”一樣,沒有現實意義。 有以下幾個原因: 1、是至少到目前為止,電話客服仍然無法被取代。事實上很多行業(yè)都依賴電話客服,從銀行業(yè)到蘋果公司,都建立了自己的電話客服系統,在電話客服系統上,也做了一些基于智能客服的嘗試和改變:比如用戶可以語音輸入自己的問題,然后跳轉到相應的服務,很大程度上,這能降低人工客服的工作量,因為很多用戶的問題,比如查詢話費之類的,完全可以通過智能客服來完成。 2、最完美的形態(tài)是人機融合,而不是完全取代。我們以翻譯行業(yè)為例,現在以谷歌翻譯為代表的翻譯產品已經能翻譯簡單的文言文了,更別說普通文章,這讓很多英語翻譯從業(yè)者很惶恐,但事實上最理想的翻譯形態(tài)是先利用機器翻譯,然后人工進行后續(xù)的審核校對,比如語法上,詞義上進行調整,這樣不但提高了效率,也保證了準確度。 其實現在來看,這種做法還是很有必要的,比如前陣子博鰲論壇的獨家翻譯產品“騰訊翻譯君”就出現翻車的現象——眾目睽睽之下,出現了大量的亂碼和連詞,場面一度很尷尬,客服也是一樣,尤其是售前這塊——你無法預判用戶提出什么樣的問題,機器學習再牛逼,也沒辦法揣測用戶的心理。 所以從這個角度來看,不光是智能服務營銷,其實是探索人工智能技術如何賦能客服。
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