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智能客服中心課程

【課程背景】
客服職能的目標是解決產品體驗和用戶認知之間的誤差，而糾偏的目的就是讓客戶產生更多重復的購買，為企業帶來更多的收入。
客服中心應當以服務率、解決力、費力度為價值評價值指標。服務率就在服務發生的比率，服務發生的越少經營成本越低，低熵高效、無為而治是企業管理者不斷追求的目標方向。服務率、解決力、費力度分別體現為少發生、快解決和最滿意。
客服中心應當通過減少誤差改進產品設計，對于已經發生的問題力爭解決誤差，并不斷提升解決問題的效率。客服中心管理者應當借助科學設置的評價指標，提升人工服務水平、改進軟件系統服務，并作為績效考核與量化管理的參考依據。
數字化時代，產品更新與迭代的速度越來越快，客戶對于“多、快、好、省”的訴求越來越強烈，對于產品和服務也變得越來越挑剔，這就要求企業能夠快速響應、發現和解決服務、產品、經營管理等方面存在的問題。
客服中心通過數字化轉型，是解決這一問題的必然選擇。數字化轉型意味著要不斷地超越自己，實現持續的、迭代式的進化。這要求客服中心的管理者必須深刻認識并學會運用數字化規律，沿著：標準化、網絡化、信息化、數據化、自動化、智能化、個性化的路徑循序進階；
對于數字化客服中心的組織管理，必須沿著：管理制度化、制度流程化、流程表單化、表單數字化的路徑，從廣度和深度上不斷夯實和提升數字化能力。
客服中心需要開展體系化的規劃設計，從千場萬景的萃取問題和需求，客服中心需要與其他職能部門協同配合，共同研討和確定數字化客服解決方案，一體化、高體驗、高效率地解決客戶服務中存在的問題。
客服中心管理人員需要充分發揮人類員工和機器智能的融合協同優勢，在提供個性化服務的同時，要充分借助人工智能技術和工具，降本提效。要不斷提升客服中心智能化水平，解決客服中心人員流動性高、人員招聘、培訓、管理等不確定性挑戰，發揮AI技術的優勢，逐步減少人工客服的依賴。
chatGPT作為人工智能NLP領域的*研究成果，一定會對客服業務產生極大的沖擊和影響，管理人員應當提前布局，進一步提升客服中心運營能力。
本課程首先講解數字化客服的新定位、數字化轉型的價值意義、本質內涵，然后重點解析用戶體驗的服務歷程設計方法，接著介紹人機協同的客服體系構建方法這一核心內容，最后介紹數字化客服中心的組織設計與人才培養方法，以及數字化客服的持續改進方法。
 總之，本課程將客服職能與數字化轉型方法論充分融合，重點講解用戶體驗驅動的服務歷程設計與人機系統的客服體系的系統化設計，通過典型場景和實踐案例的方式，沿著：價值創造、價值評價和價值分配的價值管理閉環邏輯，讓數字化客服解決方案：可落地、可驗證、可持續。

【課程收益】
掌握數字化客服的價值作用與本質內涵；
掌握用戶體驗驅動的服務歷程設計方法；
掌握人工智能驅動的數字化客服設計方法；
掌握數字化客服組織變革與持續改進方法。

【課程特色】
體系化設計、邏輯清晰；案例與場景式教學

【課程對象】
中高層管理人員、客戶服務設計師、數字化轉型領導者/推動者

【課程大綱】
一、客服職能的數字化轉型
1、 數字化客服的價值和意義
客服中心的發展歷程
數字化客服的六大挑戰
重新定義客服中心
2、 數字化客服的本質和內涵
數字化客服的業務目標
數字化客服的體系框架
數字化客服的組織結構
案例：電信、金融、互聯網

二、用戶體驗驅動的服務歷程設計
1、 用戶體驗改善方法與落地路徑
服務率與用戶體驗
改善體驗的典型場景和路徑
運用地圖法推進體驗改善
2、 服務歷程設計方法與評測標準
服務歷程解決過程
解決力和費力度
服務歷程的基本設計原則
服務解決力的評分標準
案例：某電商巨頭、某電信運營商

三、構建智能與人工融合的服務體系
1、 AI驅動的場景化客服中心
數字化客服系統框架
智能服務門戶
智能語音門戶
智能客服能力提升方法
2、 以共識為中心的人工解決流程
實時解決流程
遲滯處理流程
風險防范思路與方法
人工解決力改進方法
案例：電信運營商、銀行、電商平臺

四、數字化客服管理與持續改進
1、 客服生產力管理
客服中心組織變革
運營管理能力提升
提升彈性運營能力
數據決策賦能
2、 服務設計人才培養
服務設計師職責
服務設計人才要求
人才能力培養方法
3、 服務歷程持續改善
服務歷程復盤方法
服務持續改善方法
服務改進評價指標
案例：某零售企業、迪士尼、特斯拉

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