惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
J
Java Code Geeks
博客园 - 聂微东
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
量子位
T
Tailwind CSS Blog
Vercel News
Vercel News
I
InfoQ
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
U
Unit 42
Engineering at Meta
Engineering at Meta
L
LangChain Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
D
Docker
博客园_首页
P
Proofpoint News Feed
月光博客
月光博客
T
The Blog of Author Tim Ferriss
MyScale Blog
MyScale Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Martin Fowler
Martin Fowler
腾讯CDC
N
Netflix TechBlog - Medium
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
如何理解“用户体验就是商机”?
Nana · 2024-08-20 · via 人人都是产品经理

本文深入探讨如何优化智能客服系统,及时有效地转接到人工服务,并从中分析用户体验对未来商业成功的关键作用。

一、小蓝与🤖客服的对话

和小伙伴们探讨了关于人工客服和 AI 智能客服的话题。

小蓝分享了他与智能客服的对话经历,从他的聊天截图里面能看到,他多次发送消息请求人工客服对接。

因为🤖智能客服无法解答疑惑,于是有了后续的 2 次对话。

思考:如何理解“用户体验就是商机”?

第一次对话:

小蓝发送:“转人工”

🤖智能客服回复:“因为您没有描述问题,不能为您寻找专业的客服,您可以再和我描述一下您的问题。…巴拉巴拉。”

小蓝以为自己没有发送正确的提示词,于是进行了第二次对话。

第二次对话:

小蓝发送:“人工客服”

🤖智能客服回复:“因为您没有描述问题,不能为您寻找专业的客服,您可以再和我描述一下您的问题。…巴拉巴拉。”

小蓝再次收到🤖客服的回复,与第一次回复内容相同。

当小蓝面临问题时,平台🤖客服无法解决小蓝的问题,平台也没有转接人工客服💁‍♂️的机制。问题得不到解决,小蓝感到很绝望。

二、问题诊断

1、分析用户行为

行为1:寻求🤖智能客服的帮助

  • 发生状况:小蓝遇到问题,需要平台帮忙解决。
  • 用户期望:期望🤖智能客服可以解答疑惑。
  • 反馈结果:🤖智能客服无法有效识别问题,无法解答。

行为2:寻求人工客服💁‍♂️的帮助

  • 发生状况:🤖智能客服无法解答疑惑。
  • 用户期望:期望可以通过转人工客服💁‍♂️解答疑惑。
  • 反馈结果:系统无法转人工客服💁‍♂️。

小蓝两次向平台寻求帮助,平台没有给予有效的反馈,小蓝的问题未得到解决,未达到用户的期望。

2、分析问题

1)分析背景

企业与顾客之间是一种供求关系,更具体地说是卖方与买方的关系。

企业生产产品或提供服务以满足顾客的需求,而顾客则通过购买这些产品或服务来满足自己的需求或解决问题。

这种关系基于价值交换,是市场经济中最基本的互动形式之一。良好的企业与顾客关系能够促进顾客满意度和忠诚度,进而影响企业的长期成功和市场份额。

2)定位问题

思考:如何理解“用户体验就是商机”?

根据小蓝咨询客服💁‍♂️的流程,存在两个问题:

问题1:机器人🤖️自动回复,无法识别顾客的问题,不能给到准确的需求回复。

问题2:转接人工客服💁‍♂️失败。

这也是让小蓝感到很绝望的原因。

假如是发生在顾客选购商品环节,顾客在咨询服装的尺码准确性、产品质量、退换货政策、价格与优惠、商品图片与描述、用户评价、物流速度等这些较为关注的内容。

客服💁‍♂️如果无法快速且准确地解答顾客的疑惑,那么顾客就很难判断服装是不是符合自己的需求期望,很有可能不会去购买这件衣服。

对商家而言,没有很好地改善客服系统与顾客对接的流程的话,商家就会损失很多像小蓝这样的顾客,因此减少了新客转化率和下单成交率。

3)建议优化方案

就目前大部分企业的客服系统而言,无法完全通过🤖️智能客服解决所有顾客的问题。那么,可以拆分成两块来整合优化。

💡解决环节1:🤖️智能客服处理FAQ(常见问题解答)

收集用户在使用产品或服务过程中可能遇到的常见问题及其对应的答案。

旨在为用户提供快速自助解决问题的途径,提高用户体验,同时减少客服部门的压力。

FAQ通常出现在网站的帮助中心、APP的客服模块或是产品说明书上。

应用这个场景,可以将简单重复性的问题交给🤖️智能客服,当识别到顾客的常见问题,可以快速回复解答。

💡解决环节2:人工客服💁‍♂️处理非常见问题

🤖️智能客服无法识别顾客的问题时,可以自动回复顾客并指引回复“转人工客服”。

当顾客发送【转人工客服】的时候,将这个顾客自动转接给指定的人工客服💁‍♂️,系统自动弹出消息,提示“某某人工客服💁‍♂️将为您服务”。

此时,人工客服💁‍♂️操作快捷回复“稍等下,我迅速看下上面的聊天问题”,了解顾客疑问后,能有针对性地快速解答顾客的疑惑。

有效地结合🤖️智能客服与人工客服💁‍♂️的能力,提高售前环节的顾客问题解决的效率。

小蓝的问题能快速得到解决,小蓝的体验感受就是好的,企业就能获得无数个像小蓝这样的顾客的“芳心”啦。

4)解决思路:用户体验就是商机

越来越多的企业已经开始意识到,提供优质的用户体验是一个重要且持续的竟争优势。不仅仅对网站是这样,对所有类型的产品和服务都是如此。

用户体验形成了客户对企业的整体印象,界定了企业和竞争对手的差异,并且决定了客户是否还会再次光顾。

简而言之,如果用户得到一次不好的体验,他们将不再回来,而且企业不会有太多的“第二次机会“去纠正它。

三、企业还可以改进客服对接流程哪些环节?

针对小蓝遇到的情况,商家还可以从以下 7 个方面改进客服对接流程,以提升客户体验,从而有助于提高新客转化率、订单成交率和复购率。

1.优化AI客服转人工机制

开发并完善智能识别“转人工”请求的功能,确保当用户明确表示需要人工客服时,系统能快速响应并提供人工服务选项,而不是继续循环标准回复。

2.建立有效的问题分类引导

在用户接入客服系统之初,通过设置智能引导问题或选项菜单,帮助用户快速分类问题类型,同时收集足够的信息以便更准确地分配至相关专业客服人员。

3.提升AI客服解决问题的能力

持续训练AI客服,扩大其知识库,提高问题解决的准确性和效率,减少必须转人工处理的场景。

4.设立紧急/特殊情况通道

对于反复请求人工服务的用户,提供快速通道或特殊标记,确保这部分用户能够被优先转接到人工客服,避免用户等待过长而产生不满。

5.人工客服质量与效率

加强人工客服团队的专业培训,确保客服人员能高效、专业地解决用户问题。同时,采用绩效考核和激励机制提升客服的积极性和服务质量。

6.收集反馈与持续优化

对用户与客服互动的数据进行分析,收集用户反馈,定期评估客服系统的效能,针对发现的问题和不足进行快速迭代和优化。

7. 透明化转人工流程

在用户首次尝试转人工时,告知预计等待时间或提供人工客服服务的时间段,增加用户对流程的了解与耐心。

通过这些措施,商家不仅能够提升客服体验,还能有效增强用户的信任和满意度,间接促进业务的正向增长。

本文由人人都是产品经理作者【Nana】,微信公众号:【娜是产品经理】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。