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榮耀標識一文說透｜如何從 0 到 1 搭建客戶服務體系？
客戶服務是我們與用戶接觸的重要窗口，建立良好的客戶服務關系，有利于我們建立品牌口碑。本文從產品的角度，跟大家談談如何從0到 1 構建客戶服務體系。
2010年，著名的華裔企業家——美捷步創始人謝家華在其著作《三雙鞋》里寫到：
太多的公司把接電話服務想成是一個要盡量減少的花費，而我們相信這是一個大多數公司沒有留意的極大的機會，它不僅僅能夠建立口碑，甚至有可能提升這位顧客的生命周期價值。
在美捷步的發展史里，很重要的一點就是通過客戶服務建立品牌口碑。
客戶服務是我們和用戶接觸的重要窗口，高質量的服務可以幫助雙方建立良好的信任關系，進而讓客戶對我們的品牌產生正面的印象并自發二次傳播。
今天這篇文章，想從產品的角度，跟大家談談如何從0到 1 構建客戶服務體系。
本文主要分以下3個部分來闡述：
一、明確服務目標：從業務目標出發，建立客觀可信賴的質量衡量體系
在明確服務目標之前，我們得明確業務目標是什么。因為「服務」忠于業務目標。
站在業務目標的角度，什么樣的客戶服務有助于我們的業務目標實現？我們的目標是增收還是降本？
在業務目標的基點上，制定服務目標。明確服務目標后，制定服務的北極星指標，即建立一套客觀可信賴的質量衡量體系。
舉個例子，在很多業務場景里，服務的主要考核指標是“客戶滿意度”。為什么這樣設置呢？這背后折射的也是業務目標的訴求。業務的盈利很大程度依賴客戶，而客戶滿意度越高，越可能產生新購和復購行為，進而反哺企業的業務目標實現。
但是僅有“客戶滿意度”這個指標是否足夠呢？
往往在一個主考核指標之外，我們還需要輔助多維度的數據采集，用來衡量我們的服務質量。
比如：
- 客戶問題處理時長——用來衡量服務人員的問題解決能力
- 客戶問題重開率——用來跟蹤客戶的問題是否被真正解決。一般會設置一個時限，比如 24 小時內單個客戶是否重復咨詢相關問題
- 客戶非評價率——我們捕捉到的客戶滿意度主要源自評價的客戶，但是評價的用戶終究只是一小部分用戶的行為，如何洞察“沉默的大多數”客戶的滿意度呢？這就依賴我們從客戶的行為去捕捉，并結合自己的服務途徑設計相關的考量指標。
設計服務考量指標，一個很重要的觀察點就是「行為即反饋」。既要看主動反饋的客戶評價數據，也要看非評價的用戶行為數據，只有這樣，我們才能盡可能全面的了解服務質量。
二、設計服務路徑：圍繞用戶旅程，提供恰到好處的服務
如果說服務目標是燈塔，那么服務路徑則是航線。
確定服務目標是為了保證我們知道往哪里駛去，也為了幫助我們事后衡量團隊的服務質量與我們的目標是否有偏差。
而航線則是為了抵達目的，我們所設計的最佳路徑。
在路線設計之初，先捫心自問：
- 客戶遇到問題時，能快速找到求助入口嗎？
- 進到求助入口后，能快速解決問題嗎？
- 我們提供的服務是否滿足大多數客戶的求助需要？
接下來，我將圍繞上述3 個問題進行具體闡述：
我們先將客戶的求助分為上述3 個階段，這也是我們在提供客戶服務時的 3 個核心發力點。
針對每個階段，我們都要設計一些共情客戶的地方，幫助客戶快速解決問題。當然，這過程也少不了圍繞業務目標去做一些調整。
舉個最簡單的例子，如果不考慮成本，那么最好的方式就是在客戶有問題時直接提供專業的 7*24小時服務。但是這個服務成本顯然比較高，不太適合大多數真實的場景。即使是當初追求客戶服務到極致的美捷步，也是在發展到一定階段后才有底氣做出這樣的服務策略。
階段一：尋求服務
這個階段的關鍵在于，我們要盡可能的降低客戶觸及服務入口的成本。
無論是ToB還是ToC，客戶都尋求一種確定性，這種確定性既包括對產品質量的確定性也包括對產品服務的確定性。
服務入口的便利性，很大程度就是為了建立客戶對尋求服務這件事的信任感，即為客戶提供一種確定性。
這個環節，我們首先要盤點客戶接觸我們的入口主要有哪些，在這些觸點頁面我們有策略的提供服務入口，讓客戶遇到問題時可以及時求助。
比如，我們日常接觸的手機銀行 APP，基本都會在進入 APP 的首頁，提供客服入口，這就是在客戶旅程的第一界面提供“服務的確定性”，讓客戶可以便捷求助。
說到這，可能有些用戶會問，服務入口太顯眼，那豈不是會帶來很多咨詢，背后需要很多服務人力來支撐？
確實有這樣的可能性。我們既想要客戶體驗好，又想要平衡服務成本的壓力，怎么解決呢？
這就需要我們針對客戶畫像做差異化，盡可能的在客戶進入服務界面的首屏就提供清晰的引導/推薦，幫助客戶自助閉環問題。
以京東客服為例，客戶在 APP 入口進入客服界面后，會先呈現“服務大廳”，也可理解為這是客戶進入服務的「首屏接觸」。
「首屏接觸」是客戶服務路徑的第一個關鍵發力點。它的核心作用在by客戶做針對性推薦，讓客戶盡可能的自助解決自己的問題/提高客戶求助的便利性。
我們可以對比拼多多/淘寶的客服入口，都會有“客戶屬性”的融入，比如你剛買了東西，進入客服時，首屏會優先詢問你是否要咨詢這個訂單。
總結起來，在尋求服務階段，我們產品方案的核心在于“首屏接觸”的設計：
- 基于客戶畫像推薦相關內容（客戶最近訂單/訪問的產品等）
- 提供自助服務能力（如訂單、發票、退款等高頻能力一定要自助化）
- 結合業務目標適當融入運營活動/推廣，增加交易
階段二：服務過程
講完尋求服務，接下來我們進入客戶旅程的第二環節——服務過程。
這時候，客戶已經開始進行服務交互，那么這階段做好客戶服務的關鍵在于“幫助客戶實現ta的目的”。
經歷了前面首屏大廳的分流，真正停留下來并且進行服務求助的客戶一定是奔著解決問題去的。
那我們怎么幫助客戶更快更好的解決問題呢？
可以從以下 3 個方向來進行產品能力建設。
1、引導客戶清晰的表達訴求
幫助客戶高效解決問題的前提是知道客戶的問題是什么，只有明確客戶訴求，我們才能知道接下來如何處理。
那怎么引導客戶清晰的表達的訴求呢？
（1）增加引導
在客戶提問的時候，我們可以適當做一些引導，降低客戶問題描述的門檻。
比如，在輸入框增加引導語，讓客戶規范表達；再或者，在客戶輸入的過程，提供內容聯想或者歷史記錄展示，讓客戶快速引用。
這樣做的目的是讓客戶盡可能按照我們設想的方式去表達問題，進而讓我們更快明確客戶訴求，提供解決方案。
（2）適當推薦
在客戶表達模糊的時候，我們可以提供一些內容推薦，通過客戶的行為選擇，了解客戶的意圖。
比如客戶提問“快遞”，此時我們并不知道客戶的真正意圖是什么，ta可能是咨詢我們發貨用哪個快遞，也可能是想查詢當前某個訂單的物流進度。
這時候我們可以做適當的推薦，通過客戶的行為選擇，進一步縮小客戶的問題范圍，再做進一步的解答。
這個思路既適用于智能客服階段，也適用于人工交互環節。
在大多數服務過程的伊始，想要清晰準確的獲取客戶訴求并不是一件容易的事，在產品矩陣/商家多樣化的平臺里尤其如此，而我們要做的就是盡可能的明確客戶意圖，以便更快的解決客戶問題。
不要把難題交給客戶，優先從服務路徑上去設計，把客戶的意圖從一個大圈縮小到一個小點，進而推送精準的答案。
2、提供輔助工具
明確客戶意圖后，接下來就是如何解決客戶問題。
站在客戶的角度，客戶想要的是問題快速解決；站在企業的角度，企業希望盡量降低服務的成本。
這也是為什么我們日常接觸到的客服入口都有智能客服這個環節。就是為了借助 AI 去消化一些簡單的重復性客戶問題，降低客服人員的工單壓力和服務成本。
但是光有智能客服，是不是就足夠了呢？
顯然不是。因為很多問題不是單純的通過文本交互就能夠直接解決。
舉個例子，我們進入手機銀行 APP 查詢銀行卡賬號。
過去傳統的解決方式是智能客服推送一條文本答案，告訴客戶從哪個入口點擊xx進去查看。整條路徑繁瑣又費勁，經?？蛻舨僮鞯揭话胪浡窂搅?，又得折回來繼續查看。
現在通用的解決方式是：服務界面直接推送一個查詢入口，客戶點擊即可查看銀行卡號。體驗絲滑且友好。
這背后，其實就是客服平臺提供了“輔助工具”。我將之稱為工具，是因為這其實超出了傳統 AI Bot的語料范疇，將客戶的問題和業務進行了融合，并且通過一個互相交互的形態解決了客戶問題。
包括進入人工之后也是如此，盡可能將一些純文本交互的過程優化為通過工具來采集和解決，客戶問題的解決時效和客戶體驗會更上一層樓。
3、跟蹤服務過程
前面 2 步主要在于如何引導客戶準確表達問題以及提供相應的工具助力問題快速解決。
在這過程，還有一點非常關鍵，就是如何確保我們的客戶服務是按照設計的路徑來進行的？如何確?？蛻舻姆阵w驗是順暢的？
在客戶服務里很常見的場景就是，客戶急沖沖的進來，咨詢這個事怎么處理。這時候客戶一般是帶著情緒來的。
如果我們希望給客戶帶來好的客戶體驗，情緒往往是第一優先級需要安撫和響應的。從產品的角度，如何確保我們的服務流程在聚焦解決問題的同時也回應到客戶情緒呢？
這就依賴我們對服務內容的監控。針對情緒用語、敏感詞等進行識別，提前預知風險告訴客服人員以及對應的后端服務管理人員。
值得一提的是，在服務過程，我們除了關注客戶情緒外，也應關注客戶問題的解決時效。
通過對客戶問題解決時效的跟蹤，在產品能力上配備相應的OLA告警機制，可以很大程度上保障客戶的問題被及時處理。
而完備的OLA 告警機制，也會助力服務指標的提升：
客戶問題處理耗時的下降–>客戶滿意度提升。
這兩者有一定的正相關。
階段三：服務結束
一次客戶服務對話的結束，并不意味著我們服務的終止。相反，如何我們想要把我們的服務體系打磨的更加好，尤其需要關注這一環節。
市場營銷有個很重要的理論，一個忠誠的老顧客可以帶來 8 個新顧客。也就是說，把我們每個顧客服務好，他背后帶來的價值可能比我們辛苦去拓客效果還要好。
那怎么去服務好每個客戶呢？這就需要我們在客戶服務的整個生命周期拉通來看。
服務結束作為最后一環，在產品層面我們可以做哪些建設呢？
想要明白做什么，就得先明晰這階段對整個服務流的最大價值是什么。我們前置環節做了那么多的場景預判、差異化推薦以及客戶需求滿足和情緒的回應等，最終落到我們的系統的服務記錄，就是巨大的寶藏。
這個寶藏包含了客戶咨詢的高頻問題是什么、最優解決方案是什么、客戶的日常行為習慣有哪些……這些數據，我們可以深入挖掘并利用起來，為后續的服務優化做鋪墊。
也就是說，在服務結束之后，產品層面要做的就是“分析和優化”，通過對產品能力的建設幫助業務更好的進行分析，更好的優化服務體驗。
很多工具建設以及知識庫文章，都是基于對大量服務記錄的分析，提煉總結出來的。
此外，客戶行為也是一種反饋，客戶不一定給我們的服務好評/差評，沉默的永遠是大多數，但是如何捕捉這類群體的服務體驗呢？可以從客戶的行為來入手。
比如，客戶智能客服階段雖然沒有給差評，但是它最終接入人工?！@個行為背后折射的就是對智能客服解決能力的不滿，所以進一步尋求人工的幫助。
再比如，客戶在人工服務后沒有評價，但是在短時間內很快又來咨詢同類問題——這行為背后折射的就是前一次咨詢沒有很好的解決客戶問題。
這些都是我們在客戶評價維度拿不到的數據，但是卻可以從客戶行為層面獲取到客戶問題的解決情況。
這也是我們在產品設計上需要注意和思考的點。
優化永無止境。我們永遠不要隔著屏幕看數據，而是要切身“沉下去”，去觀察每個鮮活的服務樣本，去了解我們真實的客戶體驗，去思考我們產品層面的一些“盲區”，這樣才能切實提升我們的產品服務口碑。
三、構建服務生態：拉通組織-流程-工具，建立可持續的生態體系
終于講到最后一 part。
這里我們撇開產品設計聊聊服務生態。
何為服務生態？
簡單來說就是基于我們業務的上下游，構建一個為客戶提供良好體驗的環境。
舉個具體的例子，客戶在電商平臺買了一個商品，因為質量不符合預期申請退貨，找店家溝通，店家不同意，最后客戶申請平臺介入，平臺客服幫忙給客戶操作了退款。
這個例子里，我們就看到了 3 個角色：客戶-店家-電商平臺
這就是一個簡單的服務生態雛形。
我們要構建一個客戶服務體系，這背后不僅僅是產品能力層面的設計，還有這個服務體系背后所串聯的每個角色，以及每個角色所歸屬的組織。
在上述案例里，我們可以把“客戶、店家、電商平臺”看做「組織」，把客戶求助的客服入口看做宏觀意義上的「工具」，把這套退貨機制稱為「流程」。
服務產品的設計，對于用戶而言，就是提供一個他可以快速求助的「工具」入口，但是背后要幫助客戶快速解決問題依賴一套「流程」機制把服務體系上下游的的「組織」串聯起來。
客戶服務不是單點的客服對接客戶，唯有拉通組織-流程-工具，建立可持續的生態體系，才能讓我們整個鏈路的上下游在這里愉快玩耍。
那怎么拉通這三個要素，建立一個可持續的生態體系呢？
吳士宏在《越過山丘：打破人生與事業的迷障》里提到：“人，無往不在關系之中。”這句話，在產品里同樣適用。
任何產品，它最終圍繞的還是它所服務的群體上下游鏈路的各個角色。每個功能，背后都可能需要 N 個角色來配合。
比如退貨退款，店家有自己的規則，平臺也有通用的規則，用戶可以先對接店家也可以尋求平臺支援。店家與平臺之間之所以能夠互相約束，是因為有共同的利益紐帶。
三者連接起來，客戶服務體系這個飛輪才能持續轉動。
寫在最后
美捷步的企業文化里，放在首位的是：“通過服務讓人們感到驚嘆：WOW!”
他們一直“尋找并雇傭那些對客戶服務有激情的人”。
做客戶服務體系的這些年，給我最大的感受就是，不要把客服系統想象成一個機械化的解決問題的入口，它是一座橋梁，連接我們客戶和企業，它的價值遠不局限在單個問題的解決，而是關乎我們整個企業品牌和口碑的傳播。
Flomo創始人少楠在《筆記的方法》里寫到：
大多數公司都把客服當作不得不做的事情，而忽略了這是建立口碑，提升顧客LTV(生命周期總價值)的情境——挽救一個不滿意的客戶，不但能保住訂單，甚至還可能因為提供了超預期服務，讓他成為積極傳播者。
他認為，Flomo必須堅定地在客服這件事上“持續投資”，因為“良好的客服溝通是一種建立信任的機制，而建立信任后，用戶才會愿意投資時間、金錢在你的產品上?！?/p>
當我們把事情的本質“think bigger“之后，我們的產品方案思考也會截然不同。
愿本文能給你帶來一些啟發，也歡迎一起探討客戶服務體系的建設。
作者：艾米麗；公眾號：艾米麗小記（id：gh_7c64f993dfc3）
本文由 @艾米麗 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
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