从用户入口到客服报表，这是一场战役
分析目的
客服组成
客服涉及帮助列表、在线智能客服、电话自助客服、人工客服。
自认为的的客服流程应该是：适当曝光入口，精准定位问题，再友好解决问题。本文将从各自的入口、逻辑、解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序分析。
客服入口
入口的曝光程度依赖于定位问题的精准程度、解决问题能力（解决率），以及解决问题成本。
人工客服的高人工成本决定无论如何入口都必须深。
帮助列表、在线智能、电话自助服务一经上线，需要维护的人工成本不高。只要帮助列表的解决能力不是很差，都可以适当曝光。
在线智能客服一般都可以引入到在线人工客服，因此漫山遍野的前提是能一定程度上切断与人工客服的联系。
电话自助和电话人工客服的联系不可切断，因为电话自助客服的曝光程度与电话人工客服一样，少量曝光即可。
帮助列表
（1）入口
后期维护成本不高，可以适当增加曝光。
保证所有入口的icon、交互尽量保持一致，让用户感知和习惯到帮助列表的入口。
（2）精准定位问题
产生问题的场景：看到当前页面的信息之后，或者进行了某种产品行为之后。
点击量便是调优参数。所以精准定位问题的背后逻辑可能是：
a、页面分级和提取页面标签：
无法获得详细精准信息的页面提供统一的通用帮助列表；
详细页面帮助列表个性化。收集当前页面信息，读取信息的标签，然后根据标签展示相关的热点问题，按点击量排序。花呗的个性化帮助列表的页面标签（如果有）可能包含但不限于以下内容：分期、还款、退款、大商户、支付等。
b、用户产品行为
用户在查看帮助列表的前一个时间范围内，有比较重要的产品行为操作。以花呗为例，这样的行为包括单不限于：分期、还款、退款、支付、查看额度。
c、点击量
调优参数。
d、你想告诉用户的是什么？
一些基本产品规则不知道可能衍生其他复杂问题，所以要“高亮显示”。
i. 问题列表应该是按照产品行为特征分类（契合用户角度）；
ii. 点击量数字化，吸引用户关注（或者hot标识代替）。
（3）友好解决问题
此部分涉及三个点：可阅读性 ，可解决性，可扩展性、解决率。
可阅读性：即答案精炼分点；重点加粗标红；图文并茂甚至支持gif，但需考虑到屏幕受限。
可解决性：答案的有效性（紧跟功能迭代）；跳转到解决问题的页面。
可扩展性：相关问题和在线智能客服的入口。
解决率：提供“解决”、“未解决”两个按钮然而很少用户会点击。所以解决率可能可以参考跳转按钮解决率，进入智能客服比例。
（4）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
帮助列表的解决率很难衡量；
可优化程度相对较高；优化成本较低；
性价比决定其优化顺序应当靠前。
在线智能客服
（1）入口
后期维护成本不高，在相对切断与在线人工客服的联系的前提下，或者默认隐藏在线人工客服的入口，在用户向在线智能客服提了第一个问题时才露出人工客服入口，可以适当增加入口。
（2）精准定位问题
在线智能机器人一般公司不会独立研发，而是直接购买其他公司的服务（live800、小i机器人等）。
a、语音输入
考虑到语音识别的方言口音支持能力差的问题，语音输入性价比确实不高。
b、预测输入
预测输入就是根据用户已输入的内容，匹配相关问题候选。好的预测能引导用户问得更标准，方便匹配到标准问题。
c、智能识别问题
预测候选问题是通过每天对用户咨询问题的报告得出。预测候选问题与标准问题已经通过关键词匹配和一定人工印象。匹配到对应标准问题概率非常大。而没有预测问题过程，直接由用户输入问题匹配则匹配率不高。
（3）解决问题
此部分涉及三个点：可阅读性 ，可解决性，可扩展性、解决率。
基本同上述帮助列表的最佳优化。补充一点是，智能客服多模拟对话场景，因此文案偏轻松，但要控制篇幅（交互上可考虑折叠）
（4）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
由于在线智能客服可跳转到在线人工，因此一般以拦截率作为解决率。（30％～50%）
可优化程度相对居中；优化成本较居中；
性价比决定其优化顺序应当局中。
电话自助客服
（1）入口
随电话人工客服曝光，人工客服成本高，应减少曝光。
（2）产品逻辑
a、播报菜单前，查询号码匹配账户，自动播报信息（如退款进度、物流记录）
b、简单问题直接播报方法。（查询、账户管理）
c、有一定风险、流程短问题，验证绑定手机后操作。（退款、提现等涉及钱）
（3）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
解决率即拦截率（跳转到电话人工客服）；
流程越长、验证约复杂，解决率约低。因此适用问题有限，优化程度低。
优化成本居中，因此优化顺序靠后。（金融产品规则复杂）
电话自助客服
（1）入口
成本最高，入口尽量少。
（2）优化重点
知识库与客服培训
（3）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
解决率最高，然而可优化程度低，优化成本也非常高。优化方法依赖于客服产出（录音和客诉记录），然后客服一般不愿意将这些暴露给其他部门看，优化顺序最后。
然而，搞客服不如好好搞好产品，当然也不能闭门造车。
- 消费金融产品规则复杂；
- 仅仅依赖交互和文案不能充分教育用户，用户教育成本高；
- 客服是用户寻求帮助和了解产品的有效途径。
客服组成
客服涉及帮助列表、在线智能客服、电话自助客服、人工客服。
自认为的的客服流程应该是：适当曝光入口，精准定位问题，再友好解决问题。本文将从各自的入口、逻辑、解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序分析。
客服入口
入口的曝光程度依赖于定位问题的精准程度、解决问题能力（解决率），以及解决问题成本。
人工客服的高人工成本决定无论如何入口都必须深。
帮助列表、在线智能、电话自助服务一经上线，需要维护的人工成本不高。只要帮助列表的解决能力不是很差，都可以适当曝光。
在线智能客服一般都可以引入到在线人工客服，因此漫山遍野的前提是能一定程度上切断与人工客服的联系。
电话自助和电话人工客服的联系不可切断，因为电话自助客服的曝光程度与电话人工客服一样，少量曝光即可。
帮助列表
（1）入口
后期维护成本不高，可以适当增加曝光。
保证所有入口的icon、交互尽量保持一致，让用户感知和习惯到帮助列表的入口。
（2）精准定位问题
产生问题的场景：看到当前页面的信息之后，或者进行了某种产品行为之后。
点击量便是调优参数。所以精准定位问题的背后逻辑可能是：
a、页面分级和提取页面标签：
无法获得详细精准信息的页面提供统一的通用帮助列表；
详细页面帮助列表个性化。收集当前页面信息，读取信息的标签，然后根据标签展示相关的热点问题，按点击量排序。花呗的个性化帮助列表的页面标签（如果有）可能包含但不限于以下内容：分期、还款、退款、大商户、支付等。
b、用户产品行为
用户在查看帮助列表的前一个时间范围内，有比较重要的产品行为操作。以花呗为例，这样的行为包括单不限于：分期、还款、退款、支付、查看额度。
c、点击量
调优参数。
d、你想告诉用户的是什么？
一些基本产品规则不知道可能衍生其他复杂问题，所以要“高亮显示”。
i. 问题列表应该是按照产品行为特征分类（契合用户角度）；
ii. 点击量数字化，吸引用户关注（或者hot标识代替）。
（3）友好解决问题
此部分涉及三个点：可阅读性 ，可解决性，可扩展性、解决率。
可阅读性：即答案精炼分点；重点加粗标红；图文并茂甚至支持gif，但需考虑到屏幕受限。
可解决性：答案的有效性（紧跟功能迭代）；跳转到解决问题的页面。
可扩展性：相关问题和在线智能客服的入口。
解决率：提供“解决”、“未解决”两个按钮然而很少用户会点击。所以解决率可能可以参考跳转按钮解决率，进入智能客服比例。
（4）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
帮助列表的解决率很难衡量；
可优化程度相对较高；优化成本较低；
性价比决定其优化顺序应当靠前。
在线智能客服
（1）入口
后期维护成本不高，在相对切断与在线人工客服的联系的前提下，或者默认隐藏在线人工客服的入口，在用户向在线智能客服提了第一个问题时才露出人工客服入口，可以适当增加入口。
（2）精准定位问题
在线智能机器人一般公司不会独立研发，而是直接购买其他公司的服务（live800、小i机器人等）。
a、语音输入
考虑到语音识别的方言口音支持能力差的问题，语音输入性价比确实不高。
b、预测输入
预测输入就是根据用户已输入的内容，匹配相关问题候选。好的预测能引导用户问得更标准，方便匹配到标准问题。
c、智能识别问题
预测候选问题是通过每天对用户咨询问题的报告得出。预测候选问题与标准问题已经通过关键词匹配和一定人工印象。匹配到对应标准问题概率非常大。而没有预测问题过程，直接由用户输入问题匹配则匹配率不高。
（3）解决问题
此部分涉及三个点：可阅读性 ，可解决性，可扩展性、解决率。
基本同上述帮助列表的最佳优化。补充一点是，智能客服多模拟对话场景，因此文案偏轻松，但要控制篇幅（交互上可考虑折叠）
（4）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
由于在线智能客服可跳转到在线人工，因此一般以拦截率作为解决率。（30％～50%）
可优化程度相对居中；优化成本较居中；
性价比决定其优化顺序应当局中。
电话自助客服
（1）入口
随电话人工客服曝光，人工客服成本高，应减少曝光。
（2）产品逻辑
a、播报菜单前，查询号码匹配账户，自动播报信息（如退款进度、物流记录）
b、简单问题直接播报方法。（查询、账户管理）
c、有一定风险、流程短问题，验证绑定手机后操作。（退款、提现等涉及钱）
（3）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
解决率即拦截率（跳转到电话人工客服）；
流程越长、验证约复杂，解决率约低。因此适用问题有限，优化程度低。
优化成本居中，因此优化顺序靠后。（金融产品规则复杂）
电话自助客服
（1）入口
成本最高，入口尽量少。
（2）优化重点
知识库与客服培训
（3）解决率、可优化程度、优化成本、优化顺序
解决率最高，然而可优化程度低，优化成本也非常高。优化方法依赖于客服产出（录音和客诉记录），然后客服一般不愿意将这些暴露给其他部门看，优化顺序最后。
然而，搞客服不如好好搞好产品，当然也不能闭门造车。
