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考拉客服體系的3大智能化業(yè)務(wù)模塊

考拉是當(dāng)前非常火爆的跨境電商平臺(tái)。當(dāng)下消費(fèi)者的行為有著全球化、多元化、品質(zhì)化的趨勢(shì)，考拉的業(yè)務(wù)場(chǎng)景龐大且復(fù)雜，這就考驗(yàn)著網(wǎng)易考拉的服務(wù)能力，考拉的智能客服系統(tǒng)也就逐步成為了焦點(diǎn)。

那么問題就來了：

第 1 個(gè)問題：
網(wǎng)易考拉智能客服體系是什么樣的？

第 2 個(gè)問題：
作為一個(gè)類目眾多，同時(shí)管理自營(yíng)業(yè)務(wù)以及工廠店，并且涉及到大量跨境貿(mào)易的綜合性平臺(tái)電商，網(wǎng)易考拉的智能客服系統(tǒng)是如何構(gòu)建以及展開的？背后涉及的核心技術(shù)又有哪些呢？

第 3 個(gè)問題：
考拉的智能客服系統(tǒng)又是如何與客服部門聯(lián)合作戰(zhàn)，進(jìn)一步提升合作效能的？？

今天就跟隨網(wǎng)易七魚，一起走入網(wǎng)易考拉智能客服系統(tǒng)的故事。

事實(shí)上，網(wǎng)易考拉智能服務(wù)體系不僅僅包含智能客服系統(tǒng)，還包含智能定價(jià)、智能決策、智慧物流等系列落地產(chǎn)品。而網(wǎng)易考拉智能客服體系從0開始起步，到2018年已經(jīng)達(dá)到了1000人以上規(guī)模的人工客服團(tuán)隊(duì)，并預(yù)期在2019年達(dá)到2000人以上的團(tuán)隊(duì)規(guī)模。隨著業(yè)務(wù)量的極速提升，傳統(tǒng)人力密集型的客服方式已經(jīng)無法滿足整體業(yè)務(wù)發(fā)展。以考拉雙十一舉例，消費(fèi)者服務(wù)和商家服務(wù)都面臨著當(dāng)天服務(wù)量井噴的情況。人力擴(kuò)容的的方式，包括自營(yíng)客服、外包客服的服務(wù)模式，已經(jīng)不再適應(yīng)當(dāng)下的業(yè)務(wù)發(fā)展，只能面對(duì)AI的顛覆和改變。

智能人機(jī)交互與人工服務(wù)相結(jié)合的模式才是未來真正的服務(wù)模式。機(jī)器通過智能化技術(shù)處理掉絕大部分的簡(jiǎn)單、重復(fù)的可識(shí)別處理的問題，機(jī)器解決不了的問題再流向人工，讓人提供更有溫度也更加專業(yè)的服務(wù)。智能與人工相結(jié)合的模式能夠進(jìn)一步提升用戶使用體驗(yàn)。

最初，為了快速上線客服系統(tǒng)，網(wǎng)易考拉調(diào)用的是網(wǎng)易最擅長(zhǎng)的游戲業(yè)務(wù)線的客服體系。

雖然在初期支撐了業(yè)務(wù)上線動(dòng)作，但是游戲與電商客服的業(yè)務(wù)場(chǎng)景差異是巨大的。以最簡(jiǎn)單的稱呼舉例，游戲業(yè)務(wù)無論是前臺(tái)頁面或者后臺(tái)的流程控制，對(duì)自己用戶的標(biāo)準(zhǔn)稱呼話術(shù)為“玩家”，而電商都一般會(huì)稱呼為“客戶”，場(chǎng)景的差異非常明顯。于是到了2016年，由于業(yè)務(wù)發(fā)展訴求以及行業(yè)深度定制化的訴求，網(wǎng)易考拉的智能客服系統(tǒng)完全切換到了行業(yè)定制化程度更高的產(chǎn)品上，這使考拉的客服問題解決率有了大幅度提升，并與考拉業(yè)務(wù)場(chǎng)景與數(shù)據(jù)深度耦合。

目前考拉機(jī)器客服與人工客服的問題解決量比例約為5:5，而一個(gè)全新客服人員的培訓(xùn)上崗時(shí)間為2周。

3大業(yè)務(wù)模塊 2大指標(biāo)

我們先來說一說三大業(yè)務(wù)模塊。

模塊1：智能機(jī)器人

首先是智能機(jī)器人模塊，這包含了機(jī)器人回答標(biāo)準(zhǔn)問題以及機(jī)器人輔助人工服務(wù)。機(jī)器人能夠進(jìn)一步提升效率。

什么是考拉智能客服體系的核心？

答案必然是機(jī)器人。

而智能客服機(jī)器人最核心的是算法以及知識(shí)庫。

人工客服的工作時(shí)間和工作效率是有限的，而在算法的世界里，機(jī)器能力沒有邊界。

考拉內(nèi)部一個(gè)全新客服人員的培訓(xùn)上崗時(shí)間是2周，智能客服機(jī)器人首先依附于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)沉淀解讀能力，通過智能化技術(shù)處理掉絕大部分簡(jiǎn)單、重復(fù)的可識(shí)別處理的問題，解決不了的問題再流向人工，讓人提供更有溫度也更加專業(yè)的服務(wù)。

考拉用戶的問題包括了從售前咨詢、認(rèn)知到售后服務(wù)，通過數(shù)據(jù)反饋行為，考拉行成了全閉環(huán)的服務(wù)+營(yíng)銷路徑。而機(jī)器人會(huì)針對(duì)細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)行針對(duì)性的深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)沉淀。

上文中提到的各大智能業(yè)務(wù)模塊背后的核心部分依然是NLP，也就是自然語言處理技術(shù)，以及機(jī)器人深度學(xué)習(xí)的能力。

從能力角度來看，考拉整套的智能客服系統(tǒng)從被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)，更多聚集于三要素: 時(shí)間，人物，方式，讓考拉用戶第一時(shí)間得到服務(wù)響應(yīng)，讓客戶在任何地點(diǎn)都能獲得服務(wù)，從售后到售前延伸服務(wù)內(nèi)涵。

機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)，以及考拉在人機(jī)交互、主動(dòng)詢問等智能化領(lǐng)域積累的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這些都能夠應(yīng)用于用戶未來意圖預(yù)測(cè)、智能分流等項(xiàng)目，這為考拉提升了客服工作效率，同時(shí)也降低人力成本，提升客戶體驗(yàn)。

模塊2：智能分流

第二大模塊是智能分流。智能分流包含機(jī)器人分流和人工分流。

先來說說機(jī)器人分流。考拉客服機(jī)器人會(huì)對(duì)客服機(jī)器人進(jìn)行細(xì)分，例如美妝類目定制機(jī)器人，pop商家客服機(jī)器人，售后服務(wù)機(jī)器人，還有針對(duì)特殊用戶——黑卡用戶的客服機(jī)器人等等。同時(shí)也針對(duì)用戶不同的問題解決需求進(jìn)行拆分。

舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，在考拉平臺(tái)上，國(guó)內(nèi)的貿(mào)易與跨境貿(mào)易就有極大不同，單從物流方式來看，一般國(guó)內(nèi)的貿(mào)易是次日達(dá)或者當(dāng)日達(dá)。跨境貿(mào)易則完全不同，從海關(guān)過境起至少半個(gè)月。遇到特殊時(shí)期，例如每年黑五時(shí)期，可能物流時(shí)間會(huì)長(zhǎng)達(dá)一個(gè)月。針對(duì)詢問物流時(shí)效類問題的用戶，考拉就會(huì)在前期做智能分流措施，針對(duì)不同場(chǎng)景分流，提升機(jī)器人核心解決率和解決量，節(jié)約用戶來回咨詢的時(shí)間。

再來說說人工分流。人工分流，也就是對(duì)人工客服的工作進(jìn)行分流，例如根據(jù)用戶畫像，再結(jié)合客服畫像，系統(tǒng)進(jìn)行綜合評(píng)估后智能分流。比如，針對(duì)一個(gè)高頻次購買美妝用品，并經(jīng)常投訴的用戶，在服務(wù)初始系統(tǒng)就會(huì)安排擅長(zhǎng)溝通并具有美妝類目經(jīng)驗(yàn)的客服人員進(jìn)行服務(wù)溝通。

模塊3：智能輔助決策

再來說說第三個(gè)模塊，智能輔助決策，這里用到的是輔助業(yè)務(wù)審核系統(tǒng)。

目前考拉全業(yè)務(wù)類單據(jù)需要客服人工處理，舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，用戶申請(qǐng)售后，提供相關(guān)單據(jù)后需要專業(yè)客服人員進(jìn)行仲裁判斷。一旦涉及到人工審核就需要非常多的信息做判斷。考拉智能輔助決策系統(tǒng)會(huì)提供詳盡的舉證標(biāo)準(zhǔn)以及規(guī)則判斷依據(jù)來輔助人工的判斷。

目前，考拉也嘗試逐步對(duì)用戶進(jìn)行“不一樣”的分層服務(wù)。簡(jiǎn)單來說就是質(zhì)量越好的客戶就能獲得更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。過往電商平臺(tái)對(duì)用戶賬號(hào)體系的分層一般是用金額來做等級(jí)區(qū)分，但根據(jù)用戶對(duì)平臺(tái)金額貢獻(xiàn)的大小來區(qū)分，這樣做對(duì)嗎？現(xiàn)實(shí)中的情況會(huì)更復(fù)雜一些：幾乎所有的電商平臺(tái)都存在用戶惡意使用的情況，例如拒收、買好退次、買多退少、自體損壞后退款、甚至最嚴(yán)重的情況，買真退假。這是人性，不可能避免。

所以如果純以用戶購買金額分級(jí)，并不是客觀有效的。考拉在用戶分級(jí)時(shí)，事實(shí)上參照了三套標(biāo)準(zhǔn)，金額層級(jí)、誠(chéng)信層級(jí)以及最底層交互層面的數(shù)據(jù)分析，三者結(jié)合后才做用戶服務(wù)的分級(jí)判斷。

標(biāo)簽：聯(lián)通攀枝花楊凌西藏梧州云南潛江西雙版納

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