美女客服会使用什么电商系统？

这是求职产品经理系列的第143篇文章

通过第二小节，多个角色、场景、需求的分析，我们也能抽象出电商智能客服系统的大概功能，大家可以参考如下脑图：

接下来我们一起一个模块一个模块的看一下：

3.1 工作台

并且正如上面分析的，每个客服每天都会同时处理多个工单，那要优先回复哪些呢？

为了提升高价值用户的体验，会有一个工单优先级的概念，并且在工单列表中帮助客服高亮显示出来；然后是操作区，操作区就类似于我们自己跟朋友在微信聊天，客服在操作区浏览客户的问题并进行针对性的回答，为了更好地解决客户问题，可以在这里查看客户所有历史问题记录。在操作区客户可以查看客户的基础信息，如果客户咨询的问题有更合适的人解答会进行工单的流转等操作。

当然在当前的电商智能客服系统中，为了进一步提升客服人员的效率，降低企业成本，都加入了智能机器人的功能，针对高频的问题通过关键词触发机器人回复，用户在接受机器人服务的过程中,能够利用指令的方式或者机器人自动识别的方式跳转到人工客服，实现了服务的高效性以及针对性的融合。

接入智能机器人之后可以有以下好处：

• 问题过滤：客户有疑问，可先由机器人客服接待，机器人客服帮助解答50%以上的问题，让人工客服以50%的精力用来回答最关键的50%的问题。

• 改善排队：用户有问题先由机器人回答，极大地减少了客户排队现象的发生，改善了用户体验

• 成本节约：机器人解答了大量常见或重复的问题，人工客服集中精力解决最关键的问题，可以相应的减少客服人员的数量

• 效率提升：当客户转到人工在线客服时，机器人可以辅助解答问题；可以针对每个问题推送最匹配的答案，让真人客服在第一时间给到客户最优的答复内容

综上，对于系统设计层面来说，我们需要提供一个可以让一线客服人员又快又准的工作界面，解决他的工作痛点。

3.2 信息管理

传统在线客服对用户的信息、咨询历史缺乏清晰完整管理，很难建立立体的用户画像扫描，因此无法快速了解用户需求，对高净值用户的锁定比较滞后，导致缺乏精准的用户定位。

智能客服系统中的用户信息管理是客户关系管理的最底层的基础数据，有了它之后就可以指导一系列运营策略，更精细为用户提供服务，从而有效的达成业务目标。

客户信息包括：性别、年龄、职业、地域、社会关系等基础信息，以及行为轨迹、订单记录等交易行为，通过对客户多维度的全面分析，帮助客服更好管理客户，让服务更契合用户所需所想。

有了用户信息，企业就可以通过接口给客户打标签，以便服务客户的时候能快速识别客户特征，沉淀在自己的系统中做定向营销等操作。

除了客户信息，还有内部知识库，用户咨询的问题是多种多样的，除了与产品相关的问题之外，可能还会有其他问题，搭建内部知识库的目的在于拓展客服回复问题的边界，更好的服务用户。当然一般来说内部知识库是不断进行拓展内容的。

3.3 工单管理

一般来说电商平台或者一个店铺每天会产生大量的咨询工单，所以在客服系统需要有一个模块对工单进行统一管理。

工单的管理主要分为三部分：

分配规则的制定：

一个完善的客服系统，必须从接入的源头进行工单分配，达到用户细分的目的。

一方面可提高服务效率，因为如果某些客服人员工单多，某些客服人员的工单少，整个客服团队的效率就会很低；另一方面合理的分配规则还可以达到精准服务的目的。

那常见的分配规则有哪些呢？下面简单阐释八个常规的智能分配规则：

• 熟客识别：支持熟客优先原则，也就是把用户分配给上次接待的客服

• 负荷分配：可根据客服工作负荷状态分配，这应该是最常见的一种分配原则了

• 来源分配：可根据用户来源渠道进行定向分配

• 地域分配：可根据用户地域分布进行定向分配

• 关键词分配：可根据搜索关键词进行定向分配

• 行为分配：可根据发起页、访问时长、深度匹配客服

• 接待级别：根据用户忠诚度、转化率等因素制定客服优先级，比如把一些高价值客户分配给平台的金牌客服服务

• 专属分配：可根据访客身份信息一对一匹配专属客服，比如上一章我们讲会员体系中提到的付费会员中会提供专属客服的权益

匹配原则的核心是实时运算，根据用户行为、用户来源、综合工作负荷，匹配最佳的客服。

当然除了系统智能分配之外，为了提升整体的操作可拓展性，也最好支持手动分配工单。

工单流转：

一般来说对于大型的电商平台或者品牌店铺由于业务量大，客服之间是有明确分工的，比如分为售前、售后，售后环节有的客服专门解决发货相关的问题，有些客服专门解决退货退款相关的问题等等，此时如果客户咨询的问题不属于自己的管辖范围内，就会进行工单的流转；

当然还有一些特殊问题是客服解决不了的，需要研发或者运维等人员跟进解决，此时也需要将工单流转到专门的技术人员或者技术小组的手中。

绝大多数的工单管理系统都是通过工单触发器来实现工单的自动流转的，工单自动化的核心在于工单自动流转规则的设置。一般来说，工单自动流转规则的设置是由触发事件、触发条件和触发执行操作构成的。

手动流转一般指的是客服人员创建工单系统时指定工单受理客服或客服组，指定的工单受理人完成工单处理操作后再指定一下级工单受理人，直到工单完成处理。

这种方式一般适用于组织架构简单、业务流程单一的企业。对于涉及复杂业务流的情况，手动流转的方式则容易出错。

工单优先级的制定:

在说首页的时候讲到过，为了提高每个客服人员的服务质量，我们可以将优先级高的工单，在工单列表中帮助客服高亮显示出来，那工单的优先级从哪里定义的呢？其实是在工单管理中。

工单优先级的定义要综合考虑问题类型、客户级别、风险程度等多个维度综合考虑。关于交易相关的问题，比如价格能不能优惠？可不可以配送某某地址？物流周期多久等等，既然客户问到这些问题就说明有比较强的下单意愿，这种问题的优先级会比较高，而普通咨询类的问题可以稍后处理；

比如重点客户的问题要优先处理，根据用户的基础信息我们可以给用户打标签，有些用户在该平台或者店铺消费金额比较大，消费频次比较高，这些就是我们的重点客户一定要好好维护；还比如按照处理时长排序，处理久的需要尽快解决，因为人的耐心都是有限的，处理时间久的如果不尽快处理，风险程度比较高。

3.4 客服管理

客服管理模块是给客服管理者使用的，帮助他们实现客服工作质量管理的闭环。

• 客服人员架构管理：包括新增客服人员、调整人员架构、权限配置、删除人员等内容。

• 排班管理：某些业务或者店铺是需要会提供24小时客服服务，所以作为客服管理人员需要对手下的客服人员进行排班，实现对应的时间和对应人员的映射关系。

• 员工监控：管理者实时监控全组以及每个客服人员的工作状况，实时查看用户排队情况，以及每个客服的接待负荷度，方便管理者对人力资源进行调整优化。

• 绩效管理：对客服工作量、各方面工作质量进行监测、统计，为客服团队管理及绩效考核提供参考依据，让管理者从此摆脱数据不全面、或仍需人工分析对比的管理难题。

• 业务培训：管理系统可录入员工考核试题，包含多种题型，自动批阅和错题分析，全方位扩展知识面，提高客服技能。

以上是便于客服管理人员对客服人员的全工作周期的管理，除此之外客服管理者还要实时查看整体的业务状况，从多个维度统计工单问题类型，从而找到优化方向，并支持报表的多种格式导出。

所以我们要提供多维数据统计功能，用数据赋能服务，数据赋能管理，让管理透明化 ，为企业运营决策提供支撑依据。

3.5 质检管理

质检管理主要是为了给质检人员操作的模块。为了提升质检效率，首先要有机器人质检的功能，通过准确识别客服与用户会话过程过程的关键词，当有敏感词时进行报警，可以有效降低沟通风险。

其次要有人工质检模块，支持质检人员为不同业务设置不同的质检评分标准，让客服质量量化，提高质检效率。同时针对电话客服或者语音客服的场景，要提供文字识别，提升质检效率。

总之，随着大数据、云计算、人工智能等前沿技术在客服领域的应用，电商行业的客服系统进一步升级，逐步迈入智能客服新时代。通过不断的提升客户体验、降低运营成本，推动客服中心从成本中心向利润中心、价值中心转型。

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