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快商通刘晓威营销型客服的价值以及医疗行业在线客服的题目与解决之道
编者按：在企业级营销服务快速发展的2017年，传统在线客服“强倾销、弱分享、高成本”的时代特点好像越来越不适合企业的营销战略，传统客服会不会被庖代？
营销型客服的出现，无论是在售后照旧体系层面，都将大大提拔员工的工作服从，降低企业成本。在在线客服领域，有一家公司 —— 快商通，已经将人工智能客服技术应用到了现实场景中。
同时，在医疗行业，快商通在线客服市场份额达到了近80%，且深知医疗行业对到诊量、对话量和转化率等各项指标的严酷考核。那么医疗行业对在线客服有哪些使用痛点？营销型客服对医疗行业的价值究竟表现在哪些方面？
近期，九枝兰对快商通刘晓葳博士进行了专访，我们来听一听刘博的专业解读。
营销型客服的出现，无论是在售后照旧体系层面，都将大大提拔员工的工作服从，降低企业成本。在在线客服领域，有一家公司 —— 快商通，已经将人工智能客服技术应用到了现实场景中。
同时，在医疗行业，快商通在线客服市场份额达到了近80%，且深知医疗行业对到诊量、对话量和转化率等各项指标的严酷考核。那么医疗行业对在线客服有哪些使用痛点？营销型客服对医疗行业的价值究竟表现在哪些方面？
近期，九枝兰对快商通刘晓葳博士进行了专访，我们来听一听刘博的专业解读。
音译：钱锦
整顿：刘梦洁
校对：臧海、林红瑜
提问：首先请科普下营销客服的分类，从售前、售后两个方面。
刘晓葳：我先简单介绍下客服的生态。大部分人对客服的认知还停顿在售后阶段，并且认为客服是成本投入而不会产生利润。事实上，无论在售前照旧售后阶段，客服始终都在服务客户，然后为公司带来更多的利润。售前和售后的许多工作是可以通过建立一整套完备系统来完成的。
营销客服的出现，对整个客服系统有很大的帮助，售后智能化的重要目的是帮助企业节省人力成本、提拔服从，但凡工具类产品，聚焦于服从蛮吃亏的，除非带来成倍的服从提拔，否则大家对这方面好处并不敏感。营销客服的目的很简单：促成订单，售前与售后的最大区别在于，售前人员使用营销客服体系的时候，能为贩卖人员提供直接支撑，这个支撑包括以下几个方面：
1、体系层面：通过体系，能看到客户的来源。当我们掌握了客户的初始特性、天然属性以及对话属性和广告来源之后，才能开展针对性的营销，也就是精准营销，并通过体系反馈以及数据标记来辅助售前人员工作。
2、智能化层面：大部分企业都有售前团队，而团队人员中能力最大的区别是在沟通能力上，那么是不是可以通过人工智能的体例，比如智能语音，去识别用户碰到题目时的情绪和意图，或是能够提供其他良好客服在面对这类题目时的回答。这些都是技术难点，但肯定是将来的发展趋势。
3、售后层面：营销客服的工作更多的是提供二次开发、二次维护，以及贩卖和服务策略。客服行业的全球领军者Freshdesk提出了售后客服应该解决的一些列题目，包括第一次贩卖没搞定的客户资料是否可以保留；是否可以以一个工单的情势体现出客户的特性，转交给适合追踪他的贩卖；同时还能运用一些智能化的手段对用户做分析，对用户的意图和特性，访问时间、渠道、历史咨询产品、未成交理由等等各种举动特性，提供贩卖策略。
提问：营销客服在使用过程中，有哪些常见的坑？
刘晓葳：目前的营销客服还停顿在理论阶段，能够帮助企业营销的一站式营销客服还没有出现。所以有许多贴着营销客服外皮的工具，新瓶装旧酒，有许多潜在的大坑。
第一个坑：其使用场景仅仅为客服人员预备了一个基础的数字统计模块，去捕获部分用户的相对完备的轨迹，但该数据与用户的付出记录对接不起来，数据拼接并不完备。一开始我们做SaaS，是想把产品做得通用，但通用之后就会觉得很鸡肋，帮助不了使用者的工作。
第二个坑：一些工具跟工作流程无法对接，重要是数据拼接不完备。即使拼接完备，也没有解决有用数据的输出题目，这仍是一个概念大于内容的阶段。数据拼接不完备还来源于一个题目：客户想要数据完备，但忧虑数据完备形成闭环之后，面临着数据安全性的题目。
第三个坑：人工智能仍处于相称早期的阶段。客服产生的最雄厚的数据就是沟通对话数据，但针对天然语言处理，尤其是中文天然语言处理的义务，比如保举、义务驱动的多轮对话，还有机器人的问答生成，有许多技术难点，所以我们经常觉得机器人客服答非所问，娱乐大于实用，这是最大的坑。
提问：详细到医疗行业，又有哪些坑必要细致？
刘晓葳：大多数医疗行业其实有两面性：一方面，医疗行业分外适合使用营销客服。据2016年的数据，医美行业整个市场估值接近八千亿，所以营销的欲望是特别很是特别很是强烈的。受搜索引擎流量盈利降落的影响，他们也在探求新的渠道；另一方面，对医疗行业来说，客户的隐私数据是很敏感的。比如某大型医疗集团，他们不乐意使用广告平台方提供的客服体系，不乐意将本身的数据在一个平台悉数暴露。
医疗行业对整个团队的到诊量、对话量和转化率考核特别很是严酷，由于他们要考虑投入产出比。因此目前人工智能不适合他们，机器人客服可能回错一句话就导致大损失。所以他们宁愿使用人力成本，重要是人数浩繁的数据分析团队。总的来说，核心是数据题目，他们不乐意用智能营销去替换人工营销，觉得风险太大。
提问：营销客服在医疗行业有哪些新的发展趋势？将来有哪些新的发力点？
刘晓葳：假如能找到一个合理的部署体例，营销客服可以成为很好的贩卖助手。正由于医疗行业紧紧捉住了PC欣赏器的盈利，导致其转型移动互联网迟钝缓慢。假如营销客服的体验充足好，在客服层面与用户形成一套完备的使用风俗，可以大大提拔工作服从，那医疗行业照旧很愿意接受的，虽然他们对数据很敏感，但照旧必要完备数据。
因此目前我们采取的体例：第一、我们是第三方中立厂商，对待广告、咨询、转化数据的态度肯定是充分中立的；第二、用户必要数据，我们把数据给你。但我觉得最好的是从中立的角度对可得数据做一系列数据加工和可视化，如许会节省掉数据分析团队的工作成本。
关于快商通的产品，有紧张的两点：第一、实现了工作流程的完备性。让所有营销举动都发生在产品相干的地方，工作流程都可以通过这一套产品完成，这点极其紧张；第二、实现数据流的完备性。营销客听从概念走到落地，必须要数据流程的相对完备或渐渐完备，客服解决的是前端数据，后端是结算数据，中心用工单代替数据中心层，就相称于我把前端数据对接到中心层，后端数据对接到中心层，那么就可以了解到广告投放的收益、二次发掘的客户以及深入联系的老客户等等信息。前端后端必要中心层做一个传输指导，将来结构化的数据量会越来越低，客服产生的数据，包括笔墨信息、语音信息、图片信息会越来越多，能够很好地表现出用户的用途。
关于营销客服在医疗行业的将来发展，我有几点理解：
第一、营销客服会从概念走向落地，会有一个完备的营销生态出现，前端后端数据形成一个闭环。
第二、在数据闭环中解决医疗用户的使用风俗以及使用服从题目，这自己就是一种数据的整合。
第三、营销客服用人工智能的体例教营销人员如何和客户对话，营销客服用用户分析数据告诉你用户的购买意图、消耗风俗、老客or新客和智能路由——一个访客进来要过一个路由，路由把该访客分配给谁，这个也是有讲究的。
第四、智能工单。输入用户属性，用户属性主动生成用户画像，此时营销客服会判断该用户的购买意图、留存意愿是怎样的，会给客服人员提供是否优先处理、用何种渠道处理的建议，从而实现智能化的数据和工作的同一，可以在医疗营销领域有一个提拔。
提问：在快商通服务的所有客户中，有哪些客户做的比较好？有哪些特点？他们是如何科学行使工具的？
刘晓葳：举一个医美行业的案例 —— 美莱。美莱除了广告内容做得比较吸引人以外，美容整形又是用户的强需，且不受医疗大事件的影响。他们重要能从快商通工具中获得：
第一、追踪并监测对话量是否降落。
第二、高的转化需求。转化率跟许多客服工具有关，客服工具是否不掉线、不丢包，访客端的体验度如何，都是及其紧张的。目前70%以上的流量都转向了手机访问，客服工具也可以通过赓续优化手机端的体验，以提拔用户体验度，进步对话量，从而进步转化量。
第三、后台数据分析。通过客服体系可以获得访客端的信息，明确每个访客是从哪个搜索关键词来的，访客的IP是多少，可以锁定他的机器码等等。表现出访客的消耗风俗和地区特色，快商通会根据这些数据来分析后台的营销诊断模块。除此之外，美莱有特别很是成熟的数据分析团队，可以获取原数据，核算运动的推广成本和收益，针对欣赏器的获客成本和收益进行核算并且优化。
将来的数据分析团队会削减人力投入，一些基础的分析工作可以通过工具来实现。不过话说回来，工具是很难完全替换人的，人工智能在量化投资方面的应用照旧离开不了人。
目前快商通与专注于搜索引擎推广优化的九枝兰，双方将在数据层面睁开深度合作，从使得企业可以打通更好的监测到广告投放结果，从而实现数据价值的最大化。为进一步进步快商通产品生态服务，快商通还与百度进行合作！
提问：围绕AI人工智能，谈一谈AI在营销客服领域将发挥哪些价值？
刘晓葳： 客服将来不只是客服。
营销客服每一个地方都有AI的发力点，包括线路的分配、接待时的人机互助、后端的营销系统，数据分析等等。如今成功的人工智能分两种：第一、落地在营销方面，不管是对用户的分析，照旧对供给链的分析，照旧对贩卖模式的分析，人工智能都很擅长。第二、人工智能能改变人们的生活 —— 智能家居，心理摄像头，智能机器人，家庭机器人已周全进入消耗者家庭。正如同将来的客服，将不只是客服。人工智能也是如此，在即将到来的智能时代，它们将不仅仅是工具。人工智能的终极形态表现的是一种陪伴，人类在赓续向前孤独发展的时候，可能更加必要陪伴。
快商通目前的AI发力点表现在三个方面：
第一、对语音技术的深入研究。快商通天津分公司是语音界的大牛带头成立的，对语音接触的探索不可谓不深。语音的转换纯粹是介质的转换，就是从语音转换到笔墨，但统一个词语气不同，表达的态度是不一样的。
第二、随着语音与天然语言处理技术的相结合，以及应用场景的深入扩展，未来商场的售货员可能也必要质检，例如挂一个胸牌，胸牌上有一个收录声音的介质。首先通过介质来完成用户的登录识别和身份，其次在噪音环境下要正确的识别他和顾客对话的内容情感中的关键点；又如公安方面，我们可以通过声音来登录一小我的身份信息，当声音二次发生时，可以及时捕获到这小我的信息。
第三、做平台，也就是最近比较火的AIaaS（AI技术即服务）我们盼望在技术洞察上有纵深，比如一个所有天然语言处理或者语音开发者都绕不曩昔的技术点，我们深耕并开放部分技术，为开发者提供便利，同时吸引大量优质的开发者，进入社区化运营。详细是哪个技术点，请许可我卖个关子。
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(作者：快商通编辑：admin)