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发表于 2022-9-7 15:01:43 | 查看: 1176| 回复: 0
容联七陌:9.2%的低认同感背后,再看智能客服

在上述报告之外,iiMedia Research还曾面向C端用户做过一份智能客服满意度的调查。

最终的结果数据为,在所有调研的用户中,有37.9%用户认为智能客服能解决较少问题,32.9%用户认为能解决较多问题。在此之外,更有20%用户则认为智能客服没有解决任何问题。

换言之,仅有9.2%用户“信任”智能客服能解决绝大多数问题。

但另一组数据却更有意思。即根据T研究和容联七陌发布的《智能客服预见未来&智能客服趋势发展白皮书》数据显示,目前在国内市场中,企业对客服的诉求普遍较高。

其中,有88.6%的企业拥有自己的客服业务,其中38.4%的企业已经将客服搬上了云端,22.1%的企业则基于云端更进一步构建了AI智能客服。

显然,用户的低认同感和企业的高诉求,并不平衡。从某些方面来分析,甚至可以说,企业所部署的智能客服,并不是源于消费者的需求,其出发点是从企业自身的降本增效诉求出发,而非受众。

这似乎违背了客服的本质。

更具体的数字是,在之前某智能客服满意度数据报告显示,如今人们感觉回答生硬机械的占比62.1%,感觉不能准确理解提问的占比52.2%。换言之,大部分智能客服并不具备人工客服的温情,且不能准确地理解用户的提问,更很难做到个性化解决问题。

究其原因,“主要是技术的投入,行业经验的积累这两点起主导作用。”金昌权对产业家说。

诚然如此。从技术的维度来看,智能客服依赖的关键技术领域主要有两个:多通道全链路的连续会话技术和AI及自动化技术能力。这两者都需要足够复杂的算法和流程自动化的技术支持。

另外,虽然智能客服有着先进的功能和超强的服务能力,但距离用户真正掌握应用方案,并在业务场景下真能熟练使用获得预期仍有很大的距离。

因此,智能客服真正赋能客户,还有大量的产业和技术工作要做。

例如,不同行业、不同服务场景下,为客户定制不同的使用策略,再比如通过人工与AI的结合,达到量化和优化劳动力的目的,以及与CRM等其它SaaS生态的业务集成等等。

“智能客服机器人需要数据‘喂养’,数据需要长时间的积累,且不同行业所需要的数据也不一样,这需要智能客服厂商常年持续深耕各个行业。”客服系统公司金昌权表示。在他看来,要做到企业和用户侧的双重需求满足,智能客服需要具备“技术+产业”的双重属性。


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