​新一轮人工智能浪潮下,几乎所有企业都在思考:如何将客服Agent融入现有业务?这是一个令人兴奋又充满挑战的问题,兴奋在于它预示着效率的革命,挑战则在于——第一步,究竟该迈向哪里?

近日,在msup和北大科创园共同主办的第五届HiPM产品创新力峰会现场,网易云商总经理肖钰妍就“客服Agent切入场景选择”这一关注热点给大家做了经验分享。

“在服务了卡西欧、王府井集团、北京一卡通、I.T集团、Keep等众多行业头部企业后,我们总结出一个核心评判标准:必须从ROI最显性的地方开始。”肖钰妍补充说,对于企业而言,任何新技术的引入都是一次投资,一个成功的客服Agent项目,不仅要在技术上可行,更要在商业价值层面可衡量。从ROI最显性的场景入手,能够快速展现价值,建立内部信心,为后续更大范围的智能化升级铺平道路,形成正向循环。

对于如何衡量高ROI场景,肖钰妍给现场的观众提供了“三把尺子”:费时很长、不得不做、谁做结果都一样,并分享了具体的场景案例。

第一把尺子——费时很长

对企业的客服部门而言,时间就是最直接的成本。第一把尺子,衡量的是那些因为对话复杂度高需要进行多轮沟通的场景。

传统以NLP技术主导的客服机器人因为其意图理解和上下文记忆能力较弱,在这类复杂咨询上往往表现不佳,对话没有命中预设的关键词或者稍微一深入,便会卡壳或答非所问,最终只能转接人工,既浪费了时间,也影响了客户的体验。

而一个先进的客服Agent则会像真人专家一样,能够很好地串联起上下文的内容,形成连贯的对话逻辑,并通过主动反问来明确需求,以最高效的方式实现服务闭环。 

肖钰妍在现场分享了一个非常典型的案例。

北京一卡通负责交通智能卡的制作、发售、应用和结算业务,已累计服务近2亿用户,旗下有非常多不同类型的卡。因为各种原因,用户会有退卡退钱的咨询需求,从用户意图识别到卡类型、卡状态确认再到办理规则的告知和办理网点的查询,整个过程涉及到多轮沟通。以前通过NLP客服机器人处理,这样的一个咨询,从进线到解决,整个过程最长需要花费30分钟。

今年4月,北京一卡通引入了网易云商的客服Agent,率先应用在解决“退卡退资、网点查询、扣费相关”这三类问题。在退卡退资场景,客服Agent意图识别准确率为98.76%,回答准确率为97.90%,转人工率仅为14.08%。

第二把尺子——不得不做

第二把尺子,指向那些虽然很烦但不得不做的事情,这类任务可能本身并不直接面向客户,却对服务质量、运营效率、服务管理等发挥着至关重要的作用。

举例一个客服人深有体会的场景:梳理会话摘要。在每一通会话结束后,客服人员都需要花费几分钟甚至更长的时间,来提炼关键信息,并打上标签进行分类,这项工作日复一日,占据了客服团队相当大的工作比重。

“之前和我们的客户钱大妈聊,他们深受这个事情的困扰,不仅耗费时间,而且容易出现记录不完整、不准确、不直观的情况。”肖钰妍说,这个客服不得不做还容易做不好的事情,却恰恰是客服Agent驾轻就熟的工作。

在会话结束后,Agent可以快速生成一份结构清晰、要素齐全的会话摘要,包括客户诉求、处理方案、处理结果,还能准确识别客户情绪,为后续工单优先级提供依据。

根据钱大妈的实践,会话摘要的准确率稳定在85%以上。王府井通过引入网易云商的客服Agent,在这个场景每天可为客服节省4-6小时,还为后续服务优化提供了精准的数据支撑。

这样来看,不管是从准确性角度还是从效率角度,客服Agent在这类场景上的表现都超越人工。

第三把尺子——谁做结果都一样

在客服部门处理的事情中,有一部分咨询的重复性极高,但处理逻辑简单、答案也是偏标准化的,比如问到:发票怎么开、门店电话多少、有哪些网点、会员权益的差异等。这些咨询像一个“时间黑洞”,日复一日地吞噬着人工客服大量的宝贵工时。

此外,这类咨询还有一个非常鲜明的特征:把它交给一个新手客服和交给一个金牌客服,结果都是一样的,并不会影响客户侧的体验。

肖钰妍提出的第三把尺子,衡量的就是“谁做结果都一样”的那些场景,它高度标准化但每天可能要重复成百上千次,通过客服Agent可以快速稳稳地接住这部分咨询。

著名时装零售商I.T集团就遇到了这方面的困惑:店铺集合了全球各地众多品牌,每个品牌有自己的尺码体系、营销活动、优惠政策,客服团队需切换不同页面搜索相关信息,日常每月承接近2.5万通会话量,大促期间每月超3.5万,单个售前咨询处理时长约2分钟,服务压力大,服务效率低。

他们早早拥抱了Agent这个新事物,应用在售前询单场景。客服Agent在识别用户意图后,主动搜集身高、体重等信息,读取知识库中的对应信息,快速输出给用户。售前应答速度提升60%,单个售前查询时间最短只需要17秒,大幅释放客服侧接待压力,并进一步提升售前转化率。

在分享了衡量高ROI场景的三把尺子后,肖钰妍强调,客服Agent的搭建是一个非常细致的工程,对于业务的理解要非常细,萃取/固化优秀员工的经验很关键,观察一个优秀的员工是怎么干某一件事的,一步、两步、三步将其梳理出来,然后再去看这些步骤能不能用AI替代。

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