本文以数字化客服设计为核心，倡导从整体服务视角出发，深入设计层面，旨在显著优化用户体验，精准定位客服在企业架构中的角色，并积极代言用户需求，助力服务品质的持续升级。
文中提炼出实现企业产品与服务双重卓越体验的有效策略与路径，其理论依据主要来源于孙媛老师的著作《数字化客服设计》。欲了解更多详尽内容，可直接参阅该书。
面对用户在产品使用中产生的疑问或投诉需求，企业设立统一联系方式，彰显对问题解决的责任。
客服中心历经以下四个发展阶段：
在体验、成本、效益三者间寻求平衡，客服中心随环境动态调整。
20世纪60年代，产业结构从工业型向服务型转型。互联网时代下，用户体验价值凸显：
旨在高效调度人力，确保接起速度满足用户期待，控制成本，且员工认同并遵守排班规则。
（1）面临的6大挑战
重视体验最好的方法，就是业务负责人能够从产品经理的角度，以用户为中心，横向组织资源， 按需求进行设计、生产、销售和交付。
构建以用户体验为中心的服务型组织，产品质量取决于各触点互动效果，需全员协作提升。
（2）落地措施
实现此目标可以考虑以下措施：
（3）数据建设
数据建设分五层走：
1. 客服入口（路由环节）：涵盖所有用户可能接触客服的途径，如客服电话、在线聊天、APP内置入口、小程序客服栏、一键呼叫、二维码入口、弹窗提示及外呼等。
2. 智能解决（解决环节）：侧重服务请求解决率与满意度。某些不需要智能解决的可直接进入人工；
3. 路由机制（路由环节）：
4. 人工处理（解决环节）：根据交互方式和响应时间不同，分为实时业务和迟滞业务。
5. 确认与反馈（确认和反馈环节）：服务结束后与用户确认结案情况并收集反馈意见；
（1）解决力评分标准
（2）赋能举措
（3）质检标准制定与验证
从客服的管理层入手，逐步制定新的质检标准，通过用户打分和业务打分的方式来校准和检验方案的有效性，最终得到可执行的质检标准。
（1）监控重点
对比用户实际感知与服务传递质量，揭示服务设计与用户期望间的差距。
（2）质检结果应用
针对服务历程各环节，进行场景化调整、智能服务优化、人工服务改进、系统功能升级及人员执行力提升等。
（3）目标设定
（4）实施步骤
（1）方法与工具
采用精益六西格玛的结构化方法解决服务问题，推动持续改善。
（2）运营机制推进
构建并推行有利于持续改善落地的运营体系，具体如下：
（3）培训和鼓励措施
培训：系统教授持续改善理论与工具应用。
激励体系：
定期表彰：每月对提出改善建议的人员给予表扬。
资质认证与晋升通道：
荣誉激励：所有改善项目可参选“最佳改善实践奖”，年度评选。
职业发展支持：改善项目关键人员在数字化考核中获加分，享有晋升优势。
1. 服务体验设计中心：作为核心枢纽，是客服历程的设计中心、新模式创新中心，也是智能客服和人工客服的知识点运营中心；
2. 服务运营中心和服务交付中心：依据服务质量与效率动态调整运营策略与服务交付；
3. 服务智能中心：整合产品研发与数据团队，打造工单管理在内的四大服务平台；
（1）平台化工单系统
问题追踪器，清晰地追踪、处理和归档问题。
用于支持客服向用户提供服务，结合通信系统、工单记录与流转、业务信息及操作等多个模块，查询、创建、跟踪、解决用户反馈的问题。
1. 业务分类：预留2-3级（业务群、业务、子业务），便于按场景细化进行服务率的分析；
2. 问题分类：首层按用户体验环节划分，次层细分场景，底层对应最小业务节点，与系统中的页面、权限相关联；
3. 解决方案：可通过智能助手实现；
（2）智能助手
缩短新人培训周期，确保服务质量。借助流程引导、自动建单、关键信息提取，提升一线客服上线效率与接线效率。最好在组织上设置专门的运营团队。
（3）移动工单系统
使用者不需要接入客服工作台，在移动端可处理、可追踪的工单系统。
目标是实现客服客诉处理闭环，通过灵活入口、定制流程、通知策略、标准化数据与状态跟踪提升处理率。
工单类型
1. 串行工单：工单有明确的前后依赖关系，严格按照流程逐步推进；
2. 并行工单：并发处理，多条线路不互相影响；明确处理办法
1. 随机办理：同时发生给多名协助者的待办池，系统根据接单时间择优进行任务发送；
2. 共同办理：统一发送给一组协助者，多人同时收到，一人提交后整组变成完成；
3. 同时办理：处理人发生任务，任务与任务之间无影响，各自处理即可；
预期提醒和升级
1. 自动升级：通过延迟消息自动根据当前处理在组织架构的汇报关系，进行任务升级提醒；
2. 协同服务：具备整个企业的协同服务线上化的能力，让不同部门之间协同更加高效；
1. 服务入口：包括在线智能入口等4种用户直接接触点；
2. 智能服务引擎：核心，同时驱动上游入口智能解决、对于不能解决的部分完成由路由分配进入下游的工作台做好人工解决，有问题推荐等4个主要功能模块。
常见的对话分为：
3. 工作台系统：将每一次服务请求转为一个工单，涵盖创建、流转（流程引擎）、排队（调度策略）及解决（监控预警，优先处理超时或预警工单）；
4. 人员管理系统：客服人员数字化管理平台；
5. 业务接入平台：开放业务数据接入，一次注册多渠道复用，降低成本、提升接口利用率与信息透明度，增强服务解决能力；
旨在为客服人员设定标准化操作流程，确保从服务启动直至问题解决及邀评的全过程遵循一致步骤与原则，最大化提升用户服务体验。
分为如下阶段，构成递进关系，全面覆盖客服作业全流程：
服务设计中心的岗位，统称为服务设计师，设计的关键点。根据细分职能分为体验推进师、服务设计师、智能运营师、流程运营师。
（1）任职要求与职责
（2）招聘来源与专业背景
主要面向以下四类专业人士招聘：
（1）服务率的重要性
相较于可能高估用户满意度及过度关注企业标准的瑕疵率，服务率更能准确反映问题解决能力。服务率排除误入情况，仅计入有效服务请求。在入口稳定的前提下，整体服务率越低，用户体验越好。
计算公式为：整体服务率 = (智能服务请求量 + IVR服务请求量) / (订单总量 / 10,000)
其中，瑕疵率指服务没有达到企业自己定义的交付标准的比例，用户是否在意需其反馈，衡量标准既不充分也不完善。
相比之下，服务率直接体现了问题解决效率，重复请求可能源于瑕疵问题，但客服解决能力不足会导致服务率上升，受多种因素影响。
（2）提升对服务率的认知与实践
实现服务率提升需满足以下条件：
1. 建立共识指标：确立企业广泛认可的体验观测指标，并能追踪其深层含义；
2. 责任归属：业务第一负责人对体验问题承担责任；
3. 资源配置：投入资源改善虽短期利益不明但对用户体验有益的事项；
4. 文化塑造：营造“用户第一”氛围，如：
（3）应对产品体验与用户认知偏差以提升服务率
确保用户顺畅体验产品，引导其回归正常使用轨道，从而促进复购与长期忠诚度。否则，用户易于转向竞品。
常见偏差情况：
工具一：体验地图（现状评估）
工单分类树改造通过结构化分类（产品归属、体验阶段、问题标签）、问题描述、解决方案及其分类、用户情绪标签等元素，将客服信息标准化。
关注要点：
从服务率出发的体验地图
从逆向（客服）的视角，对用户与产品认知偏差做的归类和分析，绘制地图的步骤：
示例
衡量用户体验的数据，不仅来自单纯的售后问卷调查，还来自全链条的数据追踪。
服务蓝图中的断点很容易产生服务需求。断点随着信息打通和企业流程再造逐渐减少，带来用户体验的提升和服务比例的减少。
工具二：作战地图（聚焦重点）
分业务梳理和聚焦要做的项目，结构化推进体验优化。
具体做法：
1. 以用户体验场景为单位进行问题的归纳：形成场景清单，排清晰的优先级；
2. 构建服务率与解决力的散点图，关注极端风险案例；
3. 从清单与散点图提炼待解决问题，直观展示管理效果；
4. 发现跨业务共性问题，便于追踪解决；
5. 采用三段论制定解决方案：
工具三：项目地图（达成共识）
在选择项目的时候，可以在一些业务进行重大变化的时刻“搭便车”。2个步骤：
（1）流程断点线上化
从经验和数据上能看到，断点是容易产生体验误差的地方，服务率一般较高。最重要是要画出服务历程，找到断点的原因，尝试线上化解决。不能线上化解决的要赋能客服，提供解决方案。
（2）运营盲点透明化
暴露并解决内部信息盲区，尤其是难以线上化的部门，确保运营透明度；
（3）行业难点产品化
难点往往是平台、商家和用户对用户权益理解的分歧。
遵循“不与用户认知争辩”原则，企业越坚持自己的边界就越容易犯错误。客服不但不能解决问题，还把问题放大了。从产品角度寻求多方共识方案，而非逃避或强辩。
（4）用户痛点预防
从服务率出手，尽量减少发生概率，采取措施减少痛点发生，如：
（5）商品质量问题
不仅会触发投诉退换货，还可能会造成一定的安全隐患，是最需要重视和解决的。
几个解决方式：
几个步骤：
1. 塑造用户导向文化：确立以用户为中心的企业价值观；
2. 突破关键节点：识别并攻克断点、盲点、难点、痛点，迅速提振信心；
3. 场景化收集用户反馈：以产品体验框架为基础，按用户场景搜集意见；
4. 绘制行动路线图：量化需求，确定重点项目；
5. 项目效益评估：运用项目管理方法衡量改进效果；
整理客服记录，获取“点状”用户反馈，借助VOC分析关键质量特性（CTO）。主要是以下原因：
设计服务历程，确保用户问题得到快速、有效解决，重点关注用户解惑过程中的费力度。
反映用户为解决问题所付出的努力程度，涵盖从提出客服请求至问题满意解决的全过程，通过问卷调研和计算公式量化评估。
费力度=f（A、B1、B2、B3、C）
其中参数可根据实际调整。常用指标包括：
A：用户联络次数
B1：每次联动的等待时长；
B2：用户与人工客服的交流时间；
B3：是否解决问题，3分作为合格标准；
C：逆向流程发生的次数；
整体环节的费力度=解决率*解决的费力度+未解决率*未解决的费力度
1. 用户反馈：托推荐路由系统触发的反馈机制，聚焦整个问题而非单个客服；
2. 质检解决力评分：分四档打分评价；
3. 听音审查制度：监听通话以直接评估
一致性与丰富入口：尽量保持客服界面与运营规范统一，提供多样化的接入方式；
逐级提升解决能力：服务流转过程中，用户感受到处理能力逐步增强，避免无承诺的无效转接；
提升单环节解决率：设定智能门户与人工解决的阈值目标；
灵活转接机制：
（1）IVR的自助服务和以聊天为主的机器人
主要以“节约人力成本”为导向，提供简单的答案，并且隐藏人工入口。
（2）在线的智能门户
满足以下要求：
智能客服系统作为问题解决框架，融合问题预判、流程引擎、信息接口等组件，调用聊天机器人。本质上是“信息+流程+权限+语义理解”策略系统，解决用户问题。
基于“客服历史记录+页面历史记录+线上用户诉求”，构建四大服务路径，满足超过80%需求。
服务入口的四种形式：
列举七种提升智能客服解决力的方法：
（1）满意度差异来源
差距源于客服人员对信息的线下加工与服务技巧，即客服工作的复杂度。
（2）智能满意度提升策略
要想更好的智能满意度，推动流程、权限和资源的变化，即接入更多、更细致的信息，给予智能客服更简洁的权限，建设更加流程的内部工作流程和工单流转流程。
（3）智能满意度提升目标
旨在降低人工服务率，进而节约成本，而非单纯为节约成本。提升智能解决率的两个前提：
（4）用户接受度差异
用户对以下情况更倾向于接受人工应答：
1. 信息不足：智能客服没有足够多的信息，不能给到满意答案，仅作泛化回应。
企业投入信息+员工工作复杂度（利用培训、表格整理出的系统信息之外的东西提升了自身能力）=人工满意度；
2. 方案相同：智能与人工方案一致，但人工能提供情绪安抚
企业投入权限+员工情绪安抚（自己的语气、态度、努力等）=人工满意度；
3. 客服权限高：人工客服能立即处理问题，无需用户等待
企业投入赔付+员工技巧处理（马上处理，不需要用户等待）=人工满意度；
以算法为辅，人工运营和产品设计为主。强依赖运营，且数据积累和规模比较有限。
常分为4类，具体如下：
人工解决环节涵盖路由排队、首轮处理、升级处理及评价，是问题解决的终极防线。
分为实施解决、迟滞处理和风险防范3个类型，递进关系。
核心在于识别用户场景、确定处理原则、选取方案包，要素包括场景、原则、方案包及方案详情。
客服能迅速弥补体验短板，提供促进成交、增加复购的服务，价值可通过AB测试衡量。
用户体验=新体验-旧体验-替换成本
关键在于挖掘流失原因，找出存在问题的断点与触点，以便制定有效解决方案。
用户寻求客服的目的是解决问题，解决程度可分为：
以下3种权限意味着客服代表用户调用公司的权限，做到追踪、预防和止损：
计算公式：
客服成本 = 交易量 × 人工服务率 × 单人工服务成本 × 消费者保障成本
单人工成本不是逐年下降的，原因：
通过降低问题发生概率和防止某些权利滥用来控制消费者保障成本（（指在问题的责任方比较模糊时，企业主动承担一部分用户损失或者补偿来表达对用户伤害的歉意所产生的成本））。
（1）公式
不能缩短入口来减少服务比率，也不能通过隐藏人工入口来降低人工服务率。智能解决率的提升在人工入口明显的前提下，用解决能力来逐步提升的。
人工服务率=服务率*智能解决率=人工服务请求量/（订单量/10000）
人工请求量包含未能接起的数量和重复拨打的数量。
使用该指标前，要标注好服务入口的数量和人工入口的开放程度，目的是为了判断数字变化增加导致人工增长是归咎于服务投入还是产品体验变化。
（2）高人工服务率的痛点
客服成本并非由客服决定，而是企业提升用户体验的整体努力。
着眼于客服视角，通过客服案例提供了实用的产研设计和运营迭代方法，阐述如何对客服的价值进行思考，如何重新设计客服历程，如何利用VOC提升体验，如何将用户体验和产品设计融合思考。
唯有跳出运营看服务，从客服体验入手，才能更好地揭示客服价值！
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