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當前，智能客服的身影已隨處可見，然而，智能客服要達到何種程度才能夠代替人工客服？本文作者從當下客服的新定位、CLG時代的來臨著手進行講解，并對客服中心所面臨的挑戰，以及企業應如何應對、智能客服又應如何發展進行了分析與解答，不妨來看看，希望對你有幫助。

隨著全球經濟從產品時代，進入服務時代，體驗經濟也發展迅猛，客戶服務不但發展成了一個產業，客服中心也成為了所有企業的標配部門。但是，現代意義上的客戶服務和客服中心，與原本的概念相比，已發生了巨大的變化。

那么，國內客服中心的現狀如何？客戶服務將迎來怎樣的變革？智能客服的演進路徑又是什么？

我最近看到一本白皮書，對這些問題做了比較系統的梳理，我覺得很有參考價值。就是網易云商旗下七魚智能客服，剛剛發布的《2023客服中心現狀&趨勢白皮書》（下稱《白皮書》）。

因為它有數據、有分析、有結論、有方案，所以，《白皮書》除了為行業從業者提供有價值的實踐參考之外，也為客戶服務行業發展，提供了極具價值的參考。

一、客戶服務的新定位

提到客戶服務或者客服中心，在很多人的印象里，客服就是處理售后的業務，比如投訴、回訪、維修等。

實際上，隨著世界經濟從產品時代，進入服務時代，以及體驗經濟的興起，客服這個傳統業務也發生了巨大的變化。正如《白皮書》所言，客戶服務已經從單純的售后服務，演變為支持和促進客戶生命周期的多個業務，比如營銷、銷售、服務、復購、推薦等。

隨著客服業務范圍的變化，現代意義上的客服中心，也被賦予了全新的價值驅動角色。其在組織結構中的地位，也從一個后臺部門，走向了業務的最前線，以支持整個組織的績效和增長。同時，客服中心的價值定位正在發生變化，從一個成本中心，轉向價值驅動者。

一個成功的客服中心，不但可以幫助企業吸引到新的生意，而且還能促進客戶留存，以及對老客戶的持續營銷。有數據表明，在失去的潛在客戶中，有超過80%是因為體驗問題，而轉向競爭對手，而客戶體驗的好壞，取決于客戶服務的水平和能力。

在客戶眼中，企業與企業之間的差異，其實就是體驗的差距。而從企業的視角看，企業與企業的競爭，實際上競爭的并不是產品，而是客戶的體驗。

所以，客戶服務水平和能力，就是企業的核心競爭力。

二、CLG時代已經來臨

增長是所有企業的主題，而關于增長的驅動因素，則由PLG轉向CLG（Customer service-Led Growth），即客戶服務驅動的增長。特別是隨著在線交易成為商業主流，CLG趨勢愈發強勁。

客服中心的建設，必須著眼于長期的客戶關系，在與每一位客戶的互動中，給予其良好的體驗，這也是CLG的基礎條件。

也許有人認為，CLG只是一個吸引人眼球的概念。那我們透過數據，看看客戶服務是如何影響公司業務績效的。

• 超過80%的業務領導認為，客戶服務與其績效是緊密相關的。比如，隨著與客戶互動增加，交叉銷售和復購的機會也會隨之提升。多數銷售負責人認為，高質量的客戶服務對銷售的促進作用，是不爭的事實。幾乎所有的產品負責人認為：對于潛在的產品問題，以及改進的機會，主要來自客服與客戶的互動。
• 客服人員的作用，從未像今天這樣重要。有數據表明：60%客戶在經歷哪怕一次糟糕的體驗后，就會轉向競爭對手。據此統計下來，因客服質量造成的潛在損失是十分驚人的。
• 開發一個新客戶的成本，要比維護一個老客戶的成本高5倍以上。從一次良好的體驗獲得一家客戶，到保持和提升客戶體驗，從獲客與留存都離不開有效的客服工作。
• 客戶服務所產生的良好體驗，有助于企業的口碑傳播，這可以以更低的成本獲取客戶。

不過客戶中心的業務很多，要想真正實現CLG，就必須排出業務的優先級。綜合整個行業數據，業務優先級排名是：

• 更好的客戶體驗
• 提升服務效率
• 提高客戶滿意度
• 提升留存率
• 創造營收

這個業務優先級排序，與《白皮書》內容基本一致。比如優先級最高的都是提升客戶體驗。提升客戶滿意度也都是位列前三。差異點是《白皮書》中將“解決客戶基本問題”放在靠前的位置，也許這是因為國內客服成熟度的等級普遍較低所導致的。

即在客戶服務的初級階段，確實需要解決好客戶基本問題，然后再向高級進化。

此外，關于“創造營收”，還是一個有爭議的話題，爭議的焦點在于，客服中心是否需要承擔營收責任。目前主流的觀點是，在客戶服務較低成熟度階段，客服中心的價值還是通過支持其它業務實現，而不是為其設立收入指標。

因為這可能會導致客戶服務目標產生偏移。

三、客服中心面臨的挑戰

早期的客服中心所面臨的問題，主要是服務效率和客戶滿意度的問題。比如座席數量不足，處理問題的速度不能令顧客滿意。當我們重新定位客服中心的價值之后，它們面臨著前所未有的挑戰。比如：

1. 對客服中心投入的不足

多數企業對客服中心的投入是不夠的，從客服數量就能看出來。正如《白皮書》數據顯示的那樣：60%企業客服數量少于100人，其中50人以內占比最高為45%，只有14%的企業超過500人。

2. 落后的業務流程

與各個業務系統的業務流程缺少有效聯通，一項服務需要訪問不同的業務系統才能完成。

3. 缺失的數字化工具

缺少統一的數字化分析與展現工具，使業務結果不能可視化和不能為決策所用。

4. 跟不上節奏的業務知識更新

一方面，客服需要的業務知識和產品知識越來越多，知識的更新速度也越來越快。而另一方面客服人員的知識更新就很難跟上節奏。

5. 培訓不足

包括客服基本技能、業務能力和行業能力的提升。

6. 身心疲憊的客服人員

會影響到服務心態和工作質量，最終會傳導到客戶。

7. 客服人員的KPI不好衡量

客服應該考核哪些KPI，如何量化和評價？《白皮書》中調研了目前企業對客服的考核指標，比如問題解決率、投訴率、響應速度等，這些指標有一個明顯的特征，就是它們基本上是“底線”指標。實際上，隨著客服中心的價值驅動器的定位，需要體系化地定義更高的引導性指標。

需要說明的是，客戶服務處于不同成熟度，所面臨的挑戰指標的重要性和迫切性也不一樣，不同行業或企業發展不同階段，客服中心的演進路徑也會不同。

四、企業該如何應對挑戰？

1. 舍得在客戶服務上投資

建立客服中心是為了應對當前的客戶問題，還是作為一項長期的戰略，反映了企業領導者的遠見。而國內企業在客服中心上的投資，單從人數上看，都是不足的。

據《白皮書》中的數據顯示：多數企業的客服中心規模在50~100人，僅有14%的客服中心團隊規模在500人及以上，它們主要集中在互聯網、銀行保險、企業服務行業。

實際上，對客服中心的投資，遠不止是人員的投資，還包括信息系統的投資，以及為員工賦能的成本，比如教育和培訓。

2. 與業務建立緊密關聯

如果將客戶服務的價值定位于支持其它業務，那么就需要在客戶服務和其它業務之間建立業務關聯，這樣才能看出客戶服務是否對公司績效產生真正的貢獻。

遺憾的是，很多企業的客戶服務與其它業務是獨立運行的，因為看不到客戶服務對其它業務增長的作用，所以就不知道在客服中心上的投資究竟有多大回報。

3. 自上而下的建設

大多數客服中心的建設模式是自底向上的，也就是從解決某些具體問題開始。實際上，從長遠和效果來看，自頂向下建設客服中心的業務驅動效果更好。

所謂自頂向下，就是需要有專職的高層負責人，比如說很多企業都設置了首席客戶官（CCO），而不是由某位高層領導代管。這樣可以將客戶服務的業績，與負責人進行綁定，從開始建設到投入運行，都有一個完整的計劃和思路。

《白皮書》中特別強調，客服中心的負責人必須能夠看到客戶數據全局視圖。

4. 客服人員能力的建設是重中之重

兩個客服中心的差距，本質上就是客服人員的能力（workforce）之間的差別。雖然現在AI在客戶服務滲透的勢頭很猛，但人仍是客戶服務的核心。對客服人員的大量數據調查顯示，他們的核心訴求包括：

• 全業務知識薄弱
• 持續培訓不足
• 工作負荷過大
• 擔心被AI取代
• 公正和客觀的考核

一旦明確了客服人員的賦能訴求，解決方案就很容易給出。比如依靠知識庫和流程自動化，就很容易幫助客服補足和發揮業務能力。又比如，通過自動化和AI，可以極大減輕客服人員的工作量，以及降低出錯的概率。

五、客服中心的數字化和智能化

由于以往的客服中心職能單一，基本上只需要一個呼叫中心就能滿足。隨著客服中心所涉及的業務范圍的擴大，如果沒有一個數字化系統的支持，要達成新的目標幾乎沒有可能。

除了一個支持跨業務的核心的客戶服務平臺以外，數字化的重點要在四個能力上給予重點關注：

1. 多通道的融合能力

我們每個人作為顧客，最不能容忍的是一遍又一遍地向不同客服人員，重復自己的問題，特別是需要在不同的通道之間來回切換時。所以，一個客服中心必須能向客戶提供快速的、個性化的和不間斷的服務能力，因為這些極大地影響了客戶的體驗。

雖然《白皮書》中提到，國內的客服通道主要是基于微信生態，但隨著短視頻、直播等其它通路的興起，會話的連續性能力，又被提到一個更新的高度。

2. 從自動化到AI能力

在將技術應用于客服中心的建設時，常?；煜俗詣踊虯I的概念。其實它們是兩個不同的技術發展階段?，F在的聊天機器人，更多是基于流程的自動化，雖然有更多AI特性開始加入其中。

而基于大模型的AI智能客服才剛剛開始，特別是以類似ChatGPT為核心的技術，將使AI融入整個客服業務的每一個環節。在后面的內容中可以看到：自動化和智能化，是客服成熟度的兩個重要指標維度。

國內的智能客服還處于初級階段，不過在這方面的投入正在迅速增加，比如《白皮書》中提到：有56%的被訪者所在客服中心設立了機器人訓練師崗位。

3. 業務集成能力

一個運行順暢的客服體系，首先取決于對業務連續性的設計，其次是數字化平臺支持的業務系統的集成，以實現對業務和數據的統一視圖。

4. 一致性的數據分析與展現能力

就數據統一和展示問題，《白皮書》中給出了三個調查結論：

• 數據及報表分析是絕大部分管理者的日常工作的重點
• 在進行報表分析和總結匯報時，數據整合及可視化展示的難題暫未解決
• 數據支撐在管理者制定優化策略過程中嚴重缺失

實際上，這些問題的解決，很大程度上依賴于業務集成能力。

六、客戶服務成熟度等級

1. 客戶中心建設路線圖

無論是主動的還是被動的，傳統客戶服務向現代客戶服務的轉型，已是大勢所趨。但是，很多企業在轉型過程中仍然存在一些難以逾越的障礙。

比如，轉型從哪里開始？現在在哪里？轉型目的地在哪里？成功的標準是什么？轉型從哪些關鍵點著手？轉為云服務有什么好處？有哪些轉型方法論和最佳實踐？如果這些問題沒有厘清的話，客戶服務的轉型就很難成功。

但是要想給上述問題一個統一的解決方案，顯然也是不現實的，因為不同的行業、不同規模的企業、不同的發展階段，其轉型路徑、遇到的問題，以及解決方案是不同的。所以，應該有一個分類的客戶服務成熟度。

2. 客戶服務成熟度的指標維度

建立簡單有效的成熟度標準，其關鍵在于對標志性指標維度的選擇。

人員能力（workforce）

無論數字化技術和AI發展到什么程度，對于一家企業的客服中心來說，人永遠是最重要的因素。而除了在客服數量上的配置之外，客服中心的人員能力是最重要的指標，它代表了客服團隊的綜合能力。人員能力包括純人工能力，以及人工與數字化的混合能力，它隨著成熟度的提升而增強。

自動化水平

自動化的含義，在此代表客戶自助服務和客服中心數字化地提供服務，自動化的程度代表盡量少的人工介入。

智能化水平

客服智能化代表著客服系統智能地響應、分析、洞察，甚至是自動輸出報告的能力。

業務云融合

客服系統從本地化部署和集成，到云端基于生態的協作，代表了不同的智能客服中心建設水平。

變革管理

從早期的客服中心，到智能客服中心，無論在業務上，還是在技術上，都需要經過一個變革過程才能實現。而變革管理對于客服轉型速度和效果，起到決定性的作用。

3. 成熟度分級矩陣

為了降低成熟度的復雜度，基本上可以將成熟度分為三級，根據不同的指標維度，可以得到客戶服務成熟度的矩陣。根據指標維度的標準（已隱去），很容易定位企業客服所處的成熟度等級。

4. 客戶服務成熟度的用途

客戶服務成熟度主要有兩個作用，一個是針對企業的，另一個是針對服務商的。

對于企業來說，確定自己在客戶服務成熟度中的位置，才可能知道下一步的目標是什么，以及怎樣才能達到。

而對于服務商來說，必須識別出客戶成熟度的等級，才可能提供準確的解決方案，而不是給所有客戶相同的解決方案。

七、對服務商的能力要求

在大力建設呼叫中心的時代，產生了很多基于硬件通訊系統解決方案提供商，現在它們正在被新一代的基于云端融合技術的服務商所替代。同時，由于客戶服務定位的變化，對服務商有了新的能力要求。比如：

1. 識別客戶的成熟度

正如《白皮書》調研的結果，國內企業的客戶服務成熟度不均衡，除了金融、電信、大型電商具有較高的客戶服務成熟度以外，大部分企業都集中于成熟度1級水平。

這就要求服務商首先要準確識別客戶的成熟度水平，提供針對性的解決方案。

2. 精準解決方案能力

很多服務商認為，所提供的典型客戶案例，客戶越大越好、越有名越好。其實成功案例是應該按照不同的成熟度水平，提供給對應的客戶，效果才更好。

3. 智能云客服

采用云原生的客服中心解決方案，在獲取生態價值方面，要遠勝于本地化部署。說服客戶采用云原生的SaaS模式，不但有利于為客戶提供更大的生態價值，降低客戶總體擁有成本（TCO）；同時也可以降低服務商的總體服務成本（TCS），創造規?；脑鲩L。

4. 銷售能力

傳統客服中心采用的是項目式的銷售方式，而基于SaaS方式的智能客服，采用的是訂閱銷售模式。

5. 數字化采用能力

采用（Adoption）是客戶成功中的一項重要服務，從整個SaaS行業來看，大約有60%客戶采購服務后而沒有產生業務價值而棄用。在客戶服務領域是否實現客戶業務目標，是很容易評價的。如果客戶不能實現業務價值，就可能不再續費。

數字化采用是對服務商提出的一項新要求。

6. 咨詢培訓能力

培訓排在大部分客服訴求的前三位，但培訓并不是單指系統的操作培訓，而是一整套增強客服能力的培訓體系。

所以要求服務商具有較強的咨詢能力，只有幫助客戶建立起可用的客服中心，產品才具有更好的采用度，而單純靠賣產品的服務商將失去競爭力。