铂金花在数字化转型的浪潮中，AI智能客服已成为企业提升服务效率和客户满意度的重要工具。咨询客服热线——0086159---7842--3328——服务热线——0086188--9112---0424——本文通过对比传统客服与智能客服，深入剖析了AI智能客服的解决方案，供大家参考。
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一、传统客服与智能客服过去大部分的ai智能客服都是基于BERT模型，随着ai的快速发展，ai智能客服从底层技术到应用都有了快速突破。
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基于BERT模型的智能客服：虽然BERT模型在语义理解方面有一定优势，但由于其更多是“填空题”的模式，对用户Query的理解仍存在不足，回答准确率不足50%，导致很多用户在面对智能客服时会直接输入“转人工”。同时，它主要是基于FAQ进行回复，无法根据用户的情绪变化调整回答方式，无法给到用户情绪价值。
基于大模型深度学习的智能客服：从意识识别到自主行动（问题引导、生成回复、流程控制、闲聊控制、情绪识别），大模型深度学习的智能客服能够全面理解和应对用户的复杂需求。它不仅能够准确理解用户的语义和情感，还能根据用户的上下文信息和历史行为，生成更加个性化和精准的回复。此外，大模型还具备强大的自我学习能力，能够不断优化自身的知识库和服务流程，提高服务质量和效率。
二、零售O2O智能客服分析与调研2.1 场景分析
要进行智能客服的场景分析，首先需明确客服的场景分析框架。
我们可从以下视角思考：用户是谁，用户的生命周期是怎样的，用户的消费旅程节点有哪些；业务场景范围涵盖哪些方面，交互的形式有哪些，用户反馈的客体（反馈内容）是什么，客体状态（反馈内容的状态）是什么。
基于此，我们至少可以从两大核心视角进行深入思考：一是从用户旅程出发，二是从智能客服管理的角度，明确人工智能应用的重点场景，即并非所有场景能完全适用人工智能，挑选出重点场景方向，才能事倍功半。
以下仅为通用性场景假设，具体需根据实际业务具体分析：
假定处于有门店销售的 O2O 场景之下，基于用户旅程视角，第一步需要厘定大致的用户旅程节点，以及各节点衍生出的触点与对应的用户行为。顺着这些节点脉络，明确客服的角色和职责。部分节点，诸如进店、与店员互动环节，客服暂且无需介入；而在客服需要参与到消费者旅程节点，客服的参与程度深浅不一。举例来说，在售前咨询、自动外呼营销阶段，客服发挥着关键效能，参与力度较大；而在支付交易以及物流环节，客服主要活跃于事后的售后交易阶段，聚焦交易问题、物流信息查询等场景，与客户展开互动交流。
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总体而言，基于消费者旅程，可大致划分为售前、售中与售后三大阶段：
- 售前阶段涵盖了解品牌与产品、产生需求、搜索信息等环节；
- 售中囊括定位门店、进店、产品体验、产品选购、销售互动（此处特指线下门店销售互动）、购买产品、支付产品、物流配送、交货等流程；
- 售后涉及产品使用、产品分享、产品售后、再次购买等过程。
这里更佳的做法是将用户触点&用户行为&客服行为&客服职责&客服okr量化指标结合，由于需要根据实际情况进行分析，下表并未将okr指标一一对应。
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前文已详尽阐述基于用户旅程智能客服的参与场景，接下来从智能客服管理视角深入剖析智能客服场景，具体如下：
1）业务场景维度：
- 营销场景：基于用户的历史行为、偏好数据以及实时浏览信息，精准推送个性化的营销信息，如新产品上市通知、限时优惠活动、会员专属福利等，激发用户的购买冲动，助力企业拓展市场份额。
- 服务场景：当用户遇到产品使用问题、售后维修需求、订单查询疑惑等情况时，提供专业、精准的解决方案，全方位保障用户的满意度，维护企业的良好形象。
2）交互场景维度：
- 外呼场景：涵盖客服主动发起的营销活动、工单回访等环节。借助云呼叫中心的外呼机器人，依据预设规则筛选目标客户，主动拨打电话进行营销推广或回访。例如，针对新注册用户推送新手礼包引导消费，对近期购买产品的用户询问使用体验并推荐配套产品。同时，结合短信和私域回访，通过短信吸引用户进入私域平台（如企业微信、小程序等），在私域环境中与用户深度互动，提升用户参与度与转化率。
- 客户主动问询场景：当用户通过 400 电话、在线客服等统一渠道主动发起咨询、投诉、建议或表扬等行为时，智能客服借助智能语音 / 文字转换技术，将用户诉求精准传递至统一智能客服工作平台。在此平台上，智能客服迅速识别问题类型和意图，将咨询或投诉精准分配给相应人员或流程，并生成工单，确保用户问题得到及时、有效的处理。
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3）客体状态维度（反馈内容的状态）：
- 有问题且已反馈：用户明确意识到自身问题并主动反馈，如产品故障、订单延迟等。主动反馈至客服。
- 有问题未反馈：用户虽察觉到问题但尚未表达，智能客服系统可通过数据分析和用户行为监测，如发现用户频繁浏览某产品使用说明，推测其可能遇到困难，主动出击，通过短信、弹窗等询问是否需要帮助，提前化解问题，提升用户体验。
- 问题已形成工单：用户问题经初步处理转化为工单，智能客服工作平台需高效管理工单，确保及时流转至相关部门，设置合理处理时限和提醒机制，实时更新状态，方便用户查询，增强信任与满意度。
- 问题未形成工单：对于简单即时可解的问题，虽不需形成工单，但智能客服应做好记录统计，分析常见问题类型和趋势，为优化产品、服务及知识库提供依据，提升整体服务质量。
- 无问题单纯访问：用户仅出于好奇或随意浏览，智能客服可发挥引导作用，通过友好问候和个性化推荐，吸引用户进一步了解产品和服务，将无问题访问转化为潜在业务机会。
4）客体类型维度（反馈内容的类型）：
- 咨询：用户咨询产品、服务、政策相关问题时，智能客服依靠知识库和语义理解能力解答。如产品咨询解答功能参数等，服务咨询告知售后流程等，政策咨询解读相关规范，助力用户决策。
- 投诉：面对用户投诉，智能客服耐心倾听、安抚情绪。产品质量投诉，问清故障后安排退换；服务态度投诉，了解情况后道歉并处理。同时记录分析，避免问题再发生。
- 建议：用户提出产品改进、服务优化等建议，智能客服记录并反馈给相关部门，助力企业依此优化升级。
- 评价：用户评价涵盖产品使用和服务体验，分正面、负面评价。正面评价表示感谢，负面评价深入了解、记录反馈，推动改进。
值得注意的是，数据安全和客户服务并不是孤立存在的，它们之间有着密切的关系。在公司准备推出全新车型之时，也不得不面临如何快速推进系统更新和维护金融服务这两个巨大的挑战。而公司的问题解决能力，正体现出公司在科技投入与业务布局之间的平衡。" 我们力求通过高效的服务和安全的操作赢得客户的满意与信任。" 负责客服的李经理如是说。总的来说，提升服务品质与优化消费环境是实现经济可持续发展的重要组成部分，对企业、政府乃至社会都有着深远的影响。各级各部门必须将服务消费作为扩容提质的重要抓手，不断挖掘服务行业的潜力，推动高质量发展的进程。在这一转型中，勇于创新、积极应对市场变化，将成为企业制胜的关键。
