呼叫中心即服务仍是企业首选

《呼叫中心即服务仍是企业首选》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、呼叫中心即服务仍是企业首选　　作为企业通信软件、系统和服务的全球服务商，Avaya最近帮助中国最大的城市燃气运营商之一华润燃气在总部部署了Avaya包括排队、自助语音系统、录音系统、报表系统、IP话机在内的全套联络中心系统，保证客服系统的高可用性，在高峰时段和出现突发状况时仍能提供一流的服务。另外，Avaya也帮助国内最大的B2C汽车养护电商平台途虎打造了新一代客户联络中心，升级其O2O电商服务体验，轻松应对购物节高峰。窗口即触点对外而言，尤其是对于外部最终客户来说，不管是与电商网站还是与线下实体店“打交道”，客

2、服体验都会影响其对品牌的印象。客服过程中出现的各种各样的问题，如客服响应速度是否够快、服务内容是否丰富、服务质量是否优秀等，都会影响整个企业的形象。对内而言，客服在企业内部也扮演重要的角色。企业能否通过客服中心解决客户的问题，取决于企业内部的服务流程和服务能力，取决于客户能不能获得满意的服务。所以，管理者非常需要关心企业内部的业务流程、服务流程、管理流程。于是，客服问题不再只是一个单纯的部门问题，不是单纯的平台技术问题，也不是单纯的流程问题，而是一个企业综合服务能力构建的问题，是综合实力的象征，这也决定了客服中心

3、最终在企业内部中的定位。企业要建立呼叫中心，实际上是为了给客户提供一个窗口。客户有各种各样的服务请求，都可以通过这个窗口传达进来，能不能服务好，关系着能不能抓住营销机会。“5今天的呼叫中心，已不单纯定位于客户服务。如果定位成客户服务，问题反而更简单了。呼叫中心开始越来越关注服务方式、服务内容、服务效率，也已经成为一个非常重要的用户触点。在很多传统企业受互联网影响，逐渐减少线下渠道数量，把服务网点搬到线上后，呼叫中心承接了与客户互动的门户职能。”5Avaya大中华区副总裁、首席技术官熊谢刚表示。人工与机器的平衡呼叫

4、中心在过去十几年甚至更长的发展过程中，整个体系的运作是依赖于人工的。此前，呼叫中心在自助服务这块，能提供简单、标准化的语音回复功能。比如，客户如果要查询存款余额，或者查询某个订单的信息是否准确等，都可以通过输入数字来做。由于人工智能时代到来之前，呼叫中心的大部分工作还是要靠人来做，所以一般把呼叫中心定位成劳动密集型产业。但最近几年，人工智能发展快速，在呼叫中心领域也获得广泛应用。Avaya在呼叫中心方案的设计和实施中应用了很多人工智能技术。呼叫中心会在一定时间内依托人工处理客服工单，而在这个过程中，会设置一个机器

5、旁听系统，让这个旁听系统通过学习人工客服的处理手段和交互技巧来逐步接替人的工作。人会在旁听系统的学习过程中，为其给出一个信任值，即旁听系统能在完成百分之多少的客服工作后，才能真正参与到人机交互中。以后，后端人工坐席的工作比例会逐渐降低，机器的比例会逐渐上升。此外，呼叫中心在做电话销售时，但凡用户提到某些敏感关健字，系统就会把这个关健字关联的产品的销售话术推送给坐席服务人员，服务人员就可以为客户做相关理财产品推荐。客户甚至可以直接通过呼叫中心购买产品，只要客户说出来与购买产品相关的主要关健词，机器识别后会返回询问确

6、认，客户确认后，就会自动进入购买流程。目前Avaya已在很多大型呼叫中心做类似上面这些工作，在这个基础上会牵涉到原有后台知识库体系的变更，让原有企业呼叫中心的知识库，直接面向客户提供服务，随着服务客户的数量逐渐增加，知识库也会变得更大。呼叫中心正在寻求转型，过去人们理解的呼叫中心，就像一座塔，大部分呼叫中心的工作是靠人来堆积完成的。只有塔尖的工作，才用机器来协助完成。今天，随着人工智能的快速发展，大量标准化、流程化的服务或企业跟客户之间的互动，会由机器来完成。人会提供一些更复杂的服务，或者直接面对面为客户提供服务

7、。面对客户一些比较情绪化的问题，或者客户在订单当中出现的一些问题，都很难用标准化的流程和服务来解决，在这个过程中，用人更合适。记者了解到，人工智能在呼叫中心领域的应用，美国市场的普及速度实际上并不快，快的是中国。为什么？现在，很多国内电商用即时消息，比如阿里旺旺、小米米聊等即时消息产品的服务方式与客户互动。Avaya在跟某跨国公司亚太区沟通时了解到，对方觉得微信的即时沟通使用场景是很难理解的，但恰恰这种体验在中国非常受欢迎，而微信的使用过程中也需要用到人工智能技术中语意分析的部分。呼叫中心担大任当人与机器实现共同

8、协作后，呼叫中心又能做什么？呼叫中心也正逐渐平台化。因为互联网的快速发展，打通了各个领域的界限，这是一个很大的驱动力。从Avaya的角度看，会更多提倡打造新一代呼叫中心产业，一个云生态。“在今天这样一个基于互联网化，基于云化的新市场环境中，产品更需要融入更多新技术、新合作伙伴的能力，也包括在客户内部、业务部门、科技部门做创新尝试，最终在生态体系之下打造一个既符合客户个性化