数字化客户服务：企业如何应对现代客户需求的挑战
在当今高度竞争的市场环境中，企业面临着越来越多的挑战，尤其是在客户服务领域。随着消费者期望的不断提高，企业需要不断优化他们的客户服务流程，以保持竞争力。数字化转型已成为帮助企业提升客户满意度和运营效率的重要手段。而在这一过程中，数智化工具的运用显得尤为关键。
【课题背景】
基于业务运营的数智化工具的出现，可以通过“连接+数据+算法”实现业务运营的高效和准确。在实际客服服务过程中，无论是基于客户的基础服务、还是精准化营销都可以借助数智化工具实现整体效率和客户体验的提升。所以在客户服务时，我们有必要对相关业务所对应的数字化工具进行深度的研究和分析，并把工具应用到管理工作中。本次课程将围绕客户服务中心的核心工作，从数智化工具入手，帮助学员了解客户服务中心涉及到的数智化工具及工具的应用。
【参与人员】
本课程适宜于：客户服务中心成员
【培训时长】1天
【学员收获】
1. 了解客户服务中心的主要业务场景所对应的数智化工具
2. 掌握借助数智化工具展开的数智化运营策略和技巧
【课程大纲】
一．客户服务中心的核心工作场景及涉及到的主要数智化工具
1. 围绕客户满意的全渠道客服工作
（1）初期标配：在线客服、工单系统、云客服、云呼叫中心
（2）普及配置：文本机器人与语音机器人
（3）专业配置：智能质检与坐席辅助
（4）创新配置：培训机器人与数字人
2.基于客户价值ARPU值运营的客户运营
（1）SCRM：围绕客户画像的社会化客户关系管理系统和精准营销系统
（2）CDP：基于客户行为数据构建的客户数据平台
（3）ERP：围绕产品-渠道协同的资源管理系统
（4）电商：线上+线下的交易系统
【案例】基于企业微信的智能客服系统和客户运营管理系统
二．基于用户满意的数智化智能客服管理方法
1.智能客服体系的搭建
（1）多渠道客服构建=呼叫中心+微信+微博+抖音+...
（2）全渠道智能工单：计划工单、批量建单与自定义SLA
（3）SCRM系统，搭建客户标签画像、业务订单、历史会话消息等
（4）坐席辅助，辅助人工呼叫和坐席客服，实现高效服务
（5）智能质检，借助AI技术实现人工客服的智能质检
（6）机器人客服，人机交互技术，大幅度提升服务效率，降低企业运营成本
【案例】企业微信SCRM系统，打通全渠道客服实现精细化客户服务
2.人工客服的运营管理=流程设计+知识库+客服团队配置+绩效管理
（1）人工客服的运营流程：全渠道-云客服-智能质检-数据分析-指导业务
（2）场景（FAQ）知识库建设：借助坐席辅助系统为呼叫中心、文本客服提供话术支撑
l 知识库的建设：架构形式、权限控制、优化使用
l 知识库建设的误区和注意事项
（3）智能质检：关键词与NLP自然语言处理
（4）人才梯队建设
3.客服机器人=流程设计+算法设计+场景问题+知识库+人工智能训练师
（1）客服机器人流程：全渠道-机器人客服-（人工）-数据分析-指导业务
（2）客服机器人核心要素搭建：
l 算法设计：流程结构树设计与行业语料场景性解决方案
l 场景问题搜集：用于机器人识别问题
l 知识库：用于机器人搜索出答案
（3）机器人客服的考核指标
（4）搭建客服机器人的三大核心组织
（5）智能客服机器人的落地方案解析：云部署、数字化产品、组织与人才
【案例】百度智能客服体系的架设
三．基于用户ARPU值运营的数智化管理方法
1. 以“用户思维”为中心，制定基于用户ARPU值的精细化运营策略
（1）以用户为中心展开服务、营销运营工作
（2）洞察用户场景，深度挖掘需求
（3）基于用户需求，构建复合型供给侧
（4）利用数智化系统，精细化服务用户，提升用户价值
2. 借助SCRM系统，构建全渠道、全周期、全域的动态用户数据
（1）搭建SCRM系统，比如使用企业微信或自己开发的app或其他
（2）搭建CDP平台，实现用户数据的沉淀
（3）定义用户数据的种类：会员等级、标签、RFM、区域分布、终端分布等
（4）搭建DMP，打通全渠道，完成与用户的链接与内容的分发
（5）设计动作，实现用户数据的捕获
【案例】某款SCRM和企业微信SCRM后台数字化系统
3. 构建全方位立体动态用户画像标签体系
（1）数据分类：会员体系、标签体系、RFM体系
（2）用户画像数据：六大维度的用户数据获取
（3）标签数据：自动标签与手动标签
（4）会员数据：会员等级、积分体系与权益体系
（5）RFM模型数据
4. 对存量数据展开用户的精细化分类、分层、分群
（1）用户价值分层-不同等级分类
（2）基于RFM的分层
（3）基于消费动机的分类
（4）基于业务场景的分类
（5）基于标签画像的自定义分群
（6）基于用户动态标签下的算法
（7）基于产品-用户对照的分群
（8）基于渠道的分群
【案例】
l 广发银行的RFM模型分层精准服务
l 幸福西饼，针对不同的城市群体，策划不同的活动，实现精细化运营
5. 洞察相关群体的场景化需求，展开精准的服务和营销设计
（1）对相关分层、分类、分群的群体展开数据的洞察
【任务】针对5星级用户的需求场景洞察
（2）以权益体验为驱动的价值提升路径
l 会员等级与权益服务
l 打造用户的极致体验
l 以权益服务体验驱动用户价值升级
（3）基于相关群体的场景化需求，设计场景化服务内容
l 产品类内容：围绕特定用户群体场景挖掘
【案例】联通看家的场景化思考
l 活动类内容：围绕节假日展开的活动策划类
【案例】“517”电信日活动、“38妇女节”活动
l 会员类内容：基于会员权益的服务内容
【案例】悦客会VIP服务专享权益福利
l RFM内容：根据RFM价值分层展开的内容设计
【案例】汽车4S店的RFM汽车保养提醒服务
（4）做好场景化营销服务内容的创作
l 图文、海报、短视频、直播
l 如何高效生成内容
（5）借助SCRM+触达渠道实现精准触达
l 公众号触达
l 社群触达
l 短信触达
l Apppush
l 短视频直播平台触达
l 终端触达
【案例】
l 针对有收藏、加购行为的用户定期发送优惠券
l 针对“已报名+有过咨询行为”的家长，某培训机构定向推送“家长课堂”服务
企业面临的客户服务痛点
许多企业在客户服务方面面临以下痛点：
- 客户期望提高：现代消费者不再满足于传统的服务方式，他们希望获得快速、个性化的服务体验。
- 服务渠道多样化：客户通过多种渠道与企业互动，包括电话、社交媒体、在线聊天等，企业需要整合这些渠道，以提供无缝的服务体验。
- 数据管理复杂：随着客户数据的不断积累，如何有效利用这些数据进行精准营销和客户关系管理成为企业的一大难题。
- 人工服务成本高：传统的人工客服不仅效率低下，而且在高峰时段容易出现服务瓶颈，导致客户满意度下降。
数智化工具如何帮助企业解决这些问题
针对上述痛点，企业可以通过引入数智化工具来实现客户服务的转型。这些工具不仅可以提高服务效率，还能够优化客户体验，具体表现如下：
全渠道客服系统的构建
通过构建全渠道客服系统，企业能够在多种沟通渠道中提供一致的服务。无论客户选择通过社交媒体、电话还是在线聊天与企业互动，企业都能够保持服务质量的一致性。此外，整合不同渠道的数据，企业能够更好地理解客户需求，从而提供个性化的服务。
智能客服的应用
智能客服系统通过引入人工智能技术，能够大幅度提升服务效率。例如，机器人客服可以24小时不间断地为客户提供服务，并能够处理大量常见问题，从而减轻人工客服的负担。这种技术的应用不仅能够降低企业的运营成本，还能够提升客户的满意度。
数据驱动的客户运营
借助SCRM（社会化客户关系管理）和CDP（客户数据平台）等工具，企业可以深入分析客户数据，从而制定更为精准的营销策略。通过对客户行为和偏好的分析，企业能够实现精准营销，提升客户的终身价值（ARPU值）。
课程如何提升企业的数字化客户服务能力
为了帮助企业更深入地理解和应用数智化工具，相关课程将提供全面的培训内容，帮助学员掌握以下关键能力：
了解主要业务场景和数智化工具
课程将深入探讨客户服务中心的核心工作场景及其对应的数智化工具。学员将学习到如何根据不同的服务需求选择合适的工具，从而提升服务质量和效率。例如，课程中将介绍如何利用在线客服、云呼叫中心、文本机器人等工具，构建完善的客户服务体系。
掌握数智化运营策略
通过系统化的学习，学员将掌握如何制定和实施基于数智化工具的运营策略。这包括如何搭建智能客服体系、设计服务流程、构建知识库等，确保在实际操作中能够有效应用所学知识。
提升数据分析与应用能力
课程将强调数据在客户服务中的重要性，帮助学员理解如何利用数据进行客户画像的构建和用户需求的洞察。通过实际案例分析，学员将学会如何利用数据进行客户分类、分层、分群，从而实现个性化服务。
课程的核心价值与实用性
该课程的核心价值在于其系统性和实用性。通过深入的理论学习与实际案例分析，学员能够获得切实可行的操作技巧，直接应用到企业的客户服务中。课程内容不仅涵盖了最新的数智化工具使用技巧，还提供了丰富的实例，帮助学员更好地理解理论与实践的结合。
最终，企业通过参加该课程，不仅能够提升自身的客户服务能力，还能够在激烈的市场竞争中保持优势，赢得更多客户的青睐。
总结
在数字化转型的浪潮中，客户服务的优化已成为企业可持续发展的关键因素。通过引入数智化工具，企业能够高效解决客户服务中的痛点，并提升客户满意度。相关课程将为企业提供必要的知识与技能，帮助他们在数字化服务的道路上走得更远。
无论是全渠道客服的构建，还是智能客服的应用，企业都能从中受益匪浅。在未来的商业环境中，能够灵活运用数智化工具的企业，将在竞争中占据有利地位。
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枫影（王鸿华）
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