随着企业业务的快速发展和互联网用户行为习惯的改变，在庞大而复杂的业务体系下对客户服务部门在如何提高工作效率、如何提高用户满意度、如何快速接入新业务客户服务支持等方面提出了更高的要求，同时如何探索未来客户运营对企业产品发展带来的影响，以挖掘商业价值、辅助销售；原有的语音呼叫中心系统和零散式的线上服务体系已经无法满足时代的需求。随着用户群体的日益增长及用户使用习惯的即时化转变，高效及时性的用户服务已成为主流趋势，并且为满足营销对于客户的日常维系，按原有工单类客户服务系统已无法满足高效及时的服务模式。 那么，新一代客服系统如何选型？或者说企业选择新一代客服系统需要重点关心哪些方面？环信大学将从行业能力、产品能力、AI 能力、大数据能力、服务能力5个维度给大家做详细分析，希望会让您在选型过程中火眼金睛，找到最适合自己的客服系统。 从提供商在同类产品中表现的能力来分析对方是否具备合作的优势，这里要从4个主要方面来进行分析： 技术要体现在并发能力、系统架构、安全能力三个方面，客服系统的并发能力强弱决定了企业业务的发展规模，同时也表明了这个系统的稳定性，线上稳健跑一亿客户的系统与只能跑几百万或者几十万的系统，两者的稳定性显而易见。 企业直接用来接待客户的服务请求我们通常称之为 B2C 版本，有些企业是做平台，然后厂商入驻后再去服务他的客户，这样的版本我们称之为 B2B2C 版，也有人称他为平台版。客服系统在设计阶段会选用不同的架构，这样会让客服系统服务的形式和能力有所不同，企业在选型的时候一定要知道自己在做什么，然后选择适合自己的版本。有些厂商两个版本都可以提供，有些厂商只提供一个版本，这些都是当初设计机构的问题，友情提醒大家，一定要搞清原生 B2B2C版本和改编的 B2B2C 版本，这对以后的使用中功能的满足性和系统的稳定性很重要。 作为使用者我们不用关心厂商用对称算法还是哈希算法，毕竟我们没有时间去再学习加密技术，选型的时候主要看厂商是否具备应有的安全系统认证即可。然后我们再去了解厂商运维流程是否标准，比如工程师怎样去访问服务器（两名工程师持不同秘钥同时访问）;运维工程师的权限（简单的操作比如重启）;是否每次访问都有日志（留证）等等。 公司能力也常重要的，毕竟我们都不想系统还在呢，但是厂家没了这种尴尬发生在我们身上。公司能力最直接的表现是资金链，如果是创业公司那么我们应该自己去了解一下融资情况，从而判断是否具有连续服务能力。如果这个厂家没有融资，那么我们就去了解一下他的造血能力，是否能赚到足够的钱自给自足。总之，厂商自己越充裕、造血能力越强，那么我们选择的可靠性就越大。另一方面我们还要了解所选系统在企业服务中的占有率，如果这个厂商拥有大量的使用企业，并且在企业服务行业中是数一数二的厂商，那么我们可以相信大多数企业的验证，相信这个厂商的服务提供能力。最后再说一个比较容易了解的方面，去到厂商的官网上看看他都服务了哪些客户，这些客户是否有我们同行中的翘楚，如果有大量的友商选择了这个系统，那么你就不用犹豫了。 产品要体现在客服系统所提供的功能是否可以满足我们业务的需求，是否覆盖了售前、售中、售后的全部环节。选型应该关注的几个功能有如下几个方面： 目前客户在线反馈客服请求主要通过微信渠道、网页渠道（包括 H5）、APP 渠道三个主要渠道，但传统的语音渠道也不能忽视，还要加上微博等渠道的辅助，真正成为全渠道客户中心系统才是未来客服工作的趋势所需。 客户中心系统能够帮助企业来区分不同的客户属性才能提供精准的售前、售中、售后甚至营销服务，比如某一位咨询客户通过一次咨询就能够让企业记录该客户是哪里人（地域属性）、是男是女（性别属性）、多大岁数（年龄属性）、脾气怎样（性格属性）、关注哪款产品（产品属性）等等等等都通过系统记录下来，并且可以不断的补充优化，这样不但可以在服务过程中通过对客户的了解提供精准服务，亦可以通过客户属性的分类找到合适的人群进行二次销售。 在新客户中心系统中有两件事比较难做，会话由便是其中之一，不同的行业不同的渠道不同的咨询入口需要有对应的技能组来接待咨询，要想实现灵活满意的分配策略必须要有系统提供的由规则来支持。从大的方面讲，新客户中心系统必须具备按渠道指定技能组、按关联指定技能、按页面指定技能组、按咨询入口指定技能组、按客户信息指定技能组或者指定客服，并且可以同时使用多套由策略按优先级顺序分配。具备以上由功能的客户中心系统才能满足各个行业客服请求精准分类接待的场景需求。 新一代客户中心系统所有统计项累计应该在400项左右，其中包括了客服 KPI 数据例如工作量、工作时长、满意度评价、质检、有效/无效会话等一系列数据，还包括了机器人工作数据统计、客户访问统计、现场管理统计，工单统计等等。必须覆盖客服和管理者日报、周报、月报和年报的所有报表。 3.1 提到 AI 很多人自然而然的会首先想到机器人，随着新一代客户中心的普及和广泛应用导致企业和消费者多点接触，导致客服咨询量暴增，企业有限的客服人力资源与日益增加的客服请求之间的矛盾日益尖锐，如何用有限的客服资源服务不断增长的海量客服请求需要一个型的技术来解决，而这个型的技术就是客服机器人。据不完全统计，客服机器人可以帮助企业解决60-80%的常见或高频问题，在我国人口红利逐渐消失的情况下，降低客服成本无疑成为了企业选择客户中心系统最关注的一点。 3.2 智能客户中心系统可不是单单体现在智能机器人这一方面，它还体现在智能质检、人机协作、智能输入等其他方面。在客户向客服提问的同时，机器人向人工客服推荐备选答案，人工客服起到了答案质量充当专家客服的角色，这样既了客服的响应速度又提高了问题的回答准确性，同时降低了人工客服的工作量。智能质检是基于在线客服各个领域的海量用户对话，提取出数百个客服对话特征，并用这些特征训练得到的一个通用质检模型。将这个模型应用到企业的所有会话质检工作中，将极大程度改善客户中心质检资源不足，工作量梦见屎沾身繁重，差错率高等等一系列痛点。总之新一代客户中心系统的智能化越高，办公效率就越高，办公效率高就意味着成本降低，所以一个系统的智能程度也是我们选型中的重要组成部分。 对于客户服务中心而言，客户服务涉及企业服务的众多客户，加之为其提供服务的企业组织内部众多部门，客户服务将产生大量的数据，如何能够对于这些数据采集、存储并加以深入分析利用将是进行及时、有效的客户服务的关键。客服大数据包括哪些，我认为主要有一下两类： 客户数据主要分为描述类数据、行为类数据和关联类数据三种类型。描述类数据包括客户的基本属性信息，例如客户的地域信息、性别信息、联系信息等。行为类数据包括客户的浏览记录、购买记录、服务记录以及客户偏好等信息。关联类信息主要包括客户满意度、对服务的评价留言、客户忠诚度等等。 主要包括业务流程数据、管理数据和员工行为数据三种。业务流程数据主要包括咨询的转接、工单的流转、客户服务等处理过程数据。管理数据。包括考勤、绩效、培训等管理行为数据。 员工行为数据。包括员工的操作记录、励/惩罚记录、音视频记录的数据等 关于服务能力仁者见仁智者见智，每个企业的侧重点都有些许不同，但是应该都在以下4点这个范围内，对于新一代客户中心系统，我推荐全部具备才是最好。 这是服务标准的直接体现，是为服务人员服务的标准，可能在普通客户眼里响应时间长点短点无所谓，但是在专业的服务人员眼里，她们得到的服务是有标准的，是更加的。所以，在使用系统之前就要首先了解提供商的服务标准，例如SLA 是怎样制定的？服务的时间范围是多少？承诺响应时间是多少？能够提供的服务标准是3个9还是4个9? 随着客户需求的快速变化，每个系统都需要及时的进行补充新功能，据统计目前客服系统更新周期已经从原来的3个月一次缩短到1个月一次，敏捷开发敏捷迭代已经是每个客服系统提供商的必修课，这里面不排除由于人力或者财力影响更新速度比较慢，与客户需求产生脱节的情况。所以在选型时要做到了解提供商是否有每年至少两次的自然升级，如果企业有定制功能需求，对方收集-分析-立项-设计-编码-测试整个过程是否快捷。 说到客户成功，就不能不提到SaaS（软件即服务）。2001年前后，随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，兴起了一种完全创新的软件应用模式：SaaS。随着竞争加剧和客户需求不断变化，SaaS行业面临一个问题：极低的切换成本，导致客户留存的严峻挑战。唯一的解决方案就是以客户为中心，客户的需求被满足，客户能成功，才能留住客户。虽然客户成功的出发点是以提供商长期获取合作为出发点，但是，帮助客户成功，使客户业务发展的确可以上企业从中受益，尤其是一些刚刚接触新一代客户中心系统，对运营缺乏经验的企业，提供商的客户成功体系能够让企业快速上手、快速发现问题、及时纠正不足。客户成功主要分为运营指导、业务观察、数据分析三大部分工作，一个优秀的客户成功经理能抵半个客户中心经理，并且这是免费的，还不足以值得我们重视么？ ：一个好的提供商必定会有一套完整的产品培训体系，如果客户购买了系统但是不会用，并且获取不到（或者得不到足够的）厂商的培训支持，那么不管你提供的系统性能有多强大、功能有多完善，都失去了意义。既然是为客服做服务，那么服务意识就要比其他的提供商高，新一代客户中心提供商除了提供基本的产品培训外，还应该具备提供行业最佳实践和客服能力培训的底蕴，只要我购买了你的产品，那么怎样使用和怎样用好甚至客服的基础能力都一条龙服务，这样才是一个优质提供商的体现。
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