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人人都是产品经理

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客服中心的“长尾难题”有解了?AI+RPA,让一线员工自己动手!
忘机 · 2025-10-13 · via 人人都是产品经理

AI+RPA的组合,正在打破传统流程的瓶颈,让一线员工具备“自助式”自动化能力。本文将从业务逻辑、技术架构与组织协同三方面,拆解这一新范式的落地路径与价值空间。

一、兄弟们,这口“锅”是不是背得有点累?

做产品的,估计都接过类似的“锅”——客服中心的兄弟姐妹们又来提需求了!

“PM大大,用户想改个绑定手机,流程太绕了,每天几十个case,能优化下不?”

“产品经理,客户要查三年前的一笔订单状态,后台没这个功能,我们只能找研发捞数据,太慢了!”

听着是不是特耳熟?这些需求,说大不大,但就是烦人。它们像厨房里永远擦不干净的油渍,一点点侵蚀着用户体验和客服团队的耐心。你想解决,可回头看看研发那长得能绕地球一圈的 backlog,再看看老板对核心 KPI 的殷切期望……得,这事儿还是先“放一放”吧;

结果呢?客服团队继续“水深火热”,人力不能加,服务质量还得保。大家每天都在重复性、低价值的劳动里“卷”,怨声载道。这感觉,就一个字:

二、为啥“长尾需求”成了打不死的“小强”?

这些零零散散、看似不起眼的需求,就是典型的“长尾需求”;它们种类繁多,单个拎出来看,发生频率不高,影响范围不大;但架不住它们量大啊!汇集起来,就成了拖垮整个服务体验的罪魁祸首。

“二八定律”的诅咒

在客服中心,资源分配往往遵循“二八定律”;80%的研发和支持资源,都砸在了那 20% 最高频、影响最大的核心问题上——比如登录、支付、下单这些主流程。这当然没错,是理性的商业决策;但剩下的那 80% 的长尾问题呢?它们就被无情地“战略性放弃”了。

研发资源:永远的“稀缺品”

咱们都懂,研发资源有多宝贵。让一个高级工程师花两天时间,去开发一个“一键查询历史物流”的小功能?这在排期会上,可能第一轮就被 PK 下去了。投入产出比(ROI)算不过来啊!于是,这些需求就成了“技术债”,越积越多,最后变成一个巨大的“坑”。

三、破局点来了:AI + RPA,到底是个啥玩意儿?

天天听人说大模型、AI,感觉挺虚的。但这次,它可能真能帮上大忙。秘诀就是——AI + RPA

RPA:任劳任怨的“数字员工”

先说 RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化);你别被这名字吓到,它不是电影里那种铁皮机器人。你可以把它理解成一个“虚拟员工”,它能模拟人在电脑上的所有操作:点击鼠标、键盘输入、复制粘贴、登录系统、收发邮件、读写Excel……

只要是规则明确、高度重复的电脑操作,RPA 都能 7×24 小时不吃不喝不抱怨地帮你干了。比如前面说的“查询历史订单”,如果操作步骤固定,完全可以做成一个 RPA 机器人,客服点一下按钮,机器人就自动登录后台、输入单号、截图、把结果发给客服。是不是很香?

AI大模型:给“数字员工”装上大脑

传统 RPA 厉害,但有点“傻”,只能干流程固定的活儿;一旦遇到点变化,比如用户邮件的措辞稍微变一下,它就懵了。这时候,AI 大模型就该登场了!

大模型就像给 RPA 装上了一个能理解、会思考的“大脑”。它能读懂用户的自然语言(比如邮件、聊天记录),提取关键信息(订单号、问题类型),甚至做一些简单的判断和决策。

举个例子:一个用户发邮件说:“我上周买的那个蓝色的裙子好像发错货了,订单号大概是 12345XX,能帮我看看吗?”

  • AI大模型先上场:读懂邮件,识别出意图是“查询订单状态”,提取出“蓝色裙子”、“订单号12345XX”等关键信息;
  • 然后,AI触发RPA机器人:RPA接到指令,自动登录订单系统,用提取到的信息进行模糊查询,找到准确订单,截图物流状态;
  • 最后,RPA将结果返回,甚至可以由AI自动生成一段礼貌的回复文字,让人工客服确认后一键发送。

看明白没?AI 负责“思考”,RPA 负责“执行”。两者一结合,就能自动化处理很多过去必须靠人脑判断的、非完全标准化的长尾需求了。

四、真正的王牌:客服中心里“卧虎藏龙”!

看到这里,你可能会说:“道理我懂了,但搞这些 AI、RPA,不得再找一批专业的开发吗?这不又绕回要人要资源的老路上了?”

错!这正是这次变革最酷的地方!真正的解决方案,就藏在客服中心内部。

客服中心人多,几百上千人是常态。你敢说这里面没有人才?绝对是“卧虎藏龙”!有人可能精通 Excel 函数和 VBA,有人可能是隐藏的编程爱好者,还有人逻辑思维超强,对业务流程了如指掌。这些人,就是我们未来的“平民开发者”(Citizen Developer)。

从“问题处理者”到“流程创造者”

根据 Gartner 的定义,平民开发者是指那些在没有正式 IT 背景的情况下,利用企业批准的低代码/无代码平台创建业务应用程序的员工。如今的 RPA 工具越来越“傻瓜化”,很多都是低代码(Low-Code)平台,拖拽式的图形化界面,让不懂代码的人也能快速上手,搭建自己的自动化流程。

让最懂业务痛点的一线客服,用最简单的工具,去解决他们自己最高频、最头疼的问题——这逻辑,是不是完美闭环了?他们不再只是被动地处理问题,而是主动地创造解决方案,这种成就感,可比每天重复回答“亲,请问有什么可以帮您”强太多了!

一份简单的“寻龙诀”

怎么把这些“龙”找出来?很简单:

  1. 看工具:谁的Excel表格玩得最花哨,又是数据透视表又是宏的?
  2. 听抱怨:谁最爱吐槽现有流程不合理,并且能说出个一二三的改进建议?
  3. 问兴趣:谁对新技术、新软件有强烈的好奇心,喜欢自己瞎琢磨?
  4. 办比赛:搞个小型的“效率提升金点子”大赛,看看谁的脑洞最大。

把这些人筛选出来,给他们赋能,给他们工具,他们就能给你一个惊喜。

五、别光说不练,这事儿到底怎么干?

作为 PM,我们可以牵头推动这件事。不用搞得太复杂,一个小步快跑的 MVP(最小可行产品)思路就够了:

第一步:选型与试点 (1-2周)。选择一款主流、易上手的低代码 RPA 工具。拉上客服主管,挑 3-5 个前面“寻龙诀”找到的潜力股,组建一个“效率先锋队”;

第二步:培训与赋能 (1周)。让 RPA 厂商或内部 IT 给先锋队做个快速培训。目标不是让他们成为专家,而是让他们能独立完成一个简单的流程自动化;

第三步:锁定“软柿子” (1周)。让队员们从自己日常工作中,找一个最想干掉的、规则最清晰的重复性任务。比如“批量导出报表”、“跨系统复制客户信息”等;

第四步:开发与上线 (2-3周)。让队员们自己动手,在导师的少量指导下,把这个自动化流程“画”出来并上线试用。根据 德勤的研究,RPA 实施可以显著减少处理时间,有些任务甚至能提速 80% 以上;

第五步:复盘与推广。把第一个成功案例的数据亮出来——节省了多少工时?减少了多少错误?然后把这个故事讲给整个客服团队、讲给你的老板听。用事实说话,争取更多支持,把“先锋队”模式复制和扩大。

六、写在最后:PM的新角色——赋能者

大模型时代,产品经理的角色也在悄然发生变化。我们不能再把自己当成是唯一的需求入口和产品缔造者。对于海量的长尾需求,我们更应该成为一个“赋能者”“生态建设者”

我们提供方法(AI+RPA),提供工具(低代码平台),发掘和培养人才(平民开发者),然后放手让他们去解决自己的问题。这样一来,不仅客服中心的“长尾难题”迎刃而解,把成本中心变成了半个“价值创造中心”,我们自己也从繁琐需求的泥潭中解脱出来,能更专注于那些真正具有战略价值的核心产品创新上。

自己动手,丰衣足食。与其向上要资源,不如向内要潜力。这可能就是客服中心应对未来的最佳答案。

本文由 @木学 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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