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自從AI大模型爆發(fā)之后，越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始接入AI提高工作效率，客服就是其中之一。但AI客服也僅是比傳統(tǒng)的按鍵式客服更好一些，如何讓AI客服更懂用戶？這篇文章，我們看看作者的思路。

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能在客服領(lǐng)域的應(yīng)用已成為趨勢(shì)。它不僅幫助企業(yè)降低成本、提高效率，同時(shí)當(dāng)人工人力不足時(shí)也為企業(yè)改善客戶一直等待提供了更大的解決空間。然而，AI客服在實(shí)際應(yīng)用中卻未能實(shí)現(xiàn)理想的用戶體驗(yàn)，各大媒體都紛紛爆料讓人：訂票平臺(tái)、社交軟件、快遞公司的客服聽(tīng)不懂人的訴求，轉(zhuǎn)人工困難重重。

其實(shí)AI能力本身并沒(méi)有問(wèn)題，AI反應(yīng)快，同質(zhì)化問(wèn)題處理效率高，特別是各大廠商目前無(wú)論在語(yǔ)音語(yǔ)義理解、?語(yǔ)句表達(dá)上都越來(lái)越做到接近真人。然而?為什么沒(méi)能達(dá)到預(yù)期？從產(chǎn)品策略角度，該如何優(yōu)化，才有可能讓AI客服真正懂用戶？

01 AI客服 vs. 人工客服：優(yōu)劣勢(shì)對(duì)比

通過(guò)以上比較可以看出，AI客服和人工客服在不同場(chǎng)景下各有所長(zhǎng)。用戶聯(lián)系客服的最終目的是解決問(wèn)題，而不是簡(jiǎn)單地與“人”交流。因此，關(guān)鍵在于客服能否快速響應(yīng)并解決問(wèn)題，而非選用哪種方式。

02 為什么傳統(tǒng)按鍵客服引發(fā)抱怨？

傳統(tǒng)的12345按鍵引導(dǎo)模式之所以常被用戶詬病，是因?yàn)樗鼜钠脚_(tái)而非用戶的角度設(shè)計(jì)，采用排除法逐步縮小用戶問(wèn)題的范圍。這種設(shè)計(jì)雖然確保了所有用戶都有機(jī)會(huì)找到對(duì)應(yīng)選項(xiàng)，但也導(dǎo)致了效率低下和體驗(yàn)不佳。比如在中國(guó)大陸，99.9999%的用戶都使用中文，但系統(tǒng)依然需要給其他語(yǔ)言用戶預(yù)留入口。這樣的設(shè)計(jì)過(guò)于繁瑣，尤其在用戶找不到合適選項(xiàng)時(shí)，體驗(yàn)變得更加糟糕。

03 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維的優(yōu)化方向

1. 平臺(tái)設(shè)計(jì) vs 用戶需求

傳統(tǒng)系統(tǒng)更多考慮如何覆蓋所有可能的用戶場(chǎng)景，而互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維則關(guān)注如何最快、最好地解決用戶困擾。在用戶反復(fù)嘗試仍找不到答案的情況下，完全應(yīng)該允許AI通過(guò)智能化決策縮短用戶尋找答案的路徑，直接定位到最可能的解決方案。

2. 客服與平臺(tái)的低融合度

以訂票平臺(tái)為例，客服通常是處理購(gòu)買前、購(gòu)買中、購(gòu)買后的各類問(wèn)題。然而，在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中，智能客服往往未能緊跟產(chǎn)品流程。例如，購(gòu)票失敗常因?qū)嵜?yàn)證不通過(guò)，但這一問(wèn)題可以通過(guò)提前提醒用戶完成實(shí)名認(rèn)證來(lái)避免。合理的客服設(shè)計(jì)應(yīng)與產(chǎn)品深度融合，提供前置提醒，降低用戶在后續(xù)環(huán)節(jié)遇到問(wèn)題的概率。

3. 客服響應(yīng)模式僵化，難以動(dòng)態(tài)適應(yīng)用戶需求

傳統(tǒng)按鍵引導(dǎo)的固定層級(jí)結(jié)構(gòu)，缺乏靈活性和個(gè)性化，用戶在多個(gè)層級(jí)間來(lái)回切換，容易產(chǎn)生挫敗感?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品思維則要求客服系統(tǒng)具備動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，能夠根據(jù)用戶行為實(shí)時(shí)反饋，調(diào)整后續(xù)選項(xiàng)順序，提高問(wèn)題解決效率。

04 如何打造更懂用戶的AI客服？三大策略

1. 構(gòu)建強(qiáng)大的FAQ庫(kù)

要想高效解決用戶問(wèn)題，客服系統(tǒng)必須具備一個(gè)結(jié)構(gòu)清晰、全面的FAQ庫(kù)。例如，在訂票平臺(tái)中，基于用戶的賬號(hào)信息或購(gòu)票路徑，提前呈現(xiàn)用戶可能遇到的問(wèn)題及對(duì)應(yīng)解答，這比等待用戶逐一選擇問(wèn)題更為高效。FAQ庫(kù)不僅需要覆蓋常見(jiàn)問(wèn)題，還應(yīng)根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，確保系統(tǒng)的響應(yīng)能力。下面列舉訂票平臺(tái)搭建FAQ的幾種視角（內(nèi)容不全，拋磚引玉）

2. 智能預(yù)測(cè)用戶需求

借助歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，AI客服可以預(yù)測(cè)用戶的潛在需求。通過(guò)分析用戶輸入的關(guān)鍵詞、問(wèn)題類別或以往的交互記錄，系統(tǒng)能夠提前判斷用戶的意圖并提供最優(yōu)解。例如，在節(jié)假日購(gòu)票高峰期，系統(tǒng)可以自動(dòng)優(yōu)先處理與退票、改簽相關(guān)的問(wèn)題。

• 歷史數(shù)據(jù)建模：根據(jù)用戶的購(gòu)買歷史和行為模式，提前預(yù)測(cè)他們可能的需求。比如，用戶剛購(gòu)買火車票且出行時(shí)間即將到來(lái)，系統(tǒng)可以自動(dòng)給出改簽或退票選項(xiàng)，減少不必要的對(duì)話步驟。比如，用戶A剛剛購(gòu)買過(guò)一趟火車票，出行時(shí)間是當(dāng)天晚上，假設(shè)發(fā)車時(shí)間已經(jīng)1小時(shí)，此時(shí)的致電可以給用戶開(kāi)啟快速咨詢通道，是否要改簽，是否要處理退票事宜。
• 關(guān)鍵字和意圖分析：通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP），AI客服能夠快速識(shí)別用戶問(wèn)題中的關(guān)鍵詞，并基于用戶的初步描述匹配最佳解決方案。對(duì)于突發(fā)情況（如航班延誤、臨時(shí)車次取消），系統(tǒng)可以結(jié)合用戶位置信息如電話號(hào)段、IP，提高優(yōu)先級(jí)，確保問(wèn)題快速解決。再比如，電商場(chǎng)景，用戶已經(jīng)完成購(gòu)買，貨物尚未收到，根據(jù)用戶從不同頁(yè)面錨點(diǎn)點(diǎn)擊進(jìn)入到客服頁(yè)的路徑可以預(yù)測(cè)用戶的問(wèn)題，從物流頁(yè)面進(jìn)入，可以在對(duì)話開(kāi)始前給出交貨時(shí)間預(yù)期；在商品詳情頁(yè)進(jìn)入，可以提供商品使用方法，功能性價(jià)比，當(dāng)預(yù)測(cè)的問(wèn)題走在用戶提出問(wèn)題之前，能有效緩解?帶著問(wèn)題的焦慮感。

3. 動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)話路徑，增強(qiáng)靈活性

AI客服系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性是改善用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵。常見(jiàn)抱怨如“客服答非所問(wèn)”或“相同文本重復(fù)出現(xiàn)”可以通過(guò)自適應(yīng)策略來(lái)優(yōu)化。

• 自適應(yīng)對(duì)話策略：AI客服應(yīng)能夠根據(jù)用戶反饋實(shí)時(shí)調(diào)整對(duì)話路徑。例如，當(dāng)用戶反復(fù)點(diǎn)擊相同選項(xiàng)時(shí)，系統(tǒng)可以檢測(cè)異常并切換至人工服務(wù)，避免問(wèn)題的持續(xù)惡化。
• 強(qiáng)化自助服務(wù)流程：對(duì)于一些常見(jiàn)問(wèn)題，AI客服可以邊引導(dǎo)用戶操作，邊提供解決方案。系統(tǒng)也可以通過(guò)分析用戶的歷史行為，不斷更新FAQ庫(kù)和優(yōu)化自助服務(wù)流程，提升整體效率。

AI客服的核心目標(biāo)是更快、更好地解決用戶問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)必須圍繞用戶需求，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的策略不斷迭代優(yōu)化。只有這樣，AI客服才能真正成為用戶的得力助手，而不是令人生厭的障礙。