《智能客户服务与管理（微课版）》-第2章智能客户服务与管理的技术与工具

智能客户服务与管理（微课版）第2章智能客户服务与管理的技术与工具案例导入柒牌，AI赋能下传统服装品牌的智能化破局之路大数据技术01CONTENTS目录人工智能技术02智能客服系统03客户关系管理系统04新媒体平台052.1大数据技术大数据是需要运用新技术进行处理才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的意义不仅在于具有大量信息的数据，更在于这些数据经过专业化处理之后产生的价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于增强对数据的“加工能力”，并且通过“加工”实现数据的“增值”。2.1.1大数据的特点在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据具有4个特点。大数据的特点2.1.1大数据的特点随着时间的推移，常用的较大的数据存储单位从过去的GB发展为TB，到现在甚至还会使用PB、EB。随着信息技术的高速发展，数据开始呈爆发式增长。数据体量大数据来源广泛决定了数据类型的多样性。任何形式的数据都可以发挥作用，目前应用较为广泛的就是推荐系统。日志数据属于结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，如图片、音频、视频等，这些数据的因果关系弱，需要对其进行人工标注。数据类型繁多大数据的创建和传送速度非常快。在高速网络时代，企业通过使用高速计算机处理器和服务器创建实时数据流已经成为趋势。在大数据的应用中，企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析数据，并将分析结果快速传送给用户，以满足用户的实时需求。创建、传送速度快由于物联网的广泛应用，网络上无时无刻不在产生数据，数据体量很大，但是有价值的数据所占比例较小。价值密度低2.1.2大数据技术在智能客户服务与管理中的应用01企业可以运用数据挖掘技术，从各类数据库中收集客户信息，并运用各类数据分析方法对收集到的客户信息进行分析，然后为每个客户贴上人口统计学特征、兴趣爱好、消费行为等标签，形成客户画像，从而深度了解客户行为偏好和需求特征。构建客户画像客户画像2.1.2大数据技术在智能客户服务与管理中的应用02企业能通过构建和分析客户画像深入了解客户，推测客户的消费偏好，从而在了解客户需求的基础上对客户实施精准营销，向客户推送符合他们兴趣爱好的营销信息、产品或服务信息等，最大限度地挖掘市场机会。实施精准营销03客户生命周期包括客户获取、客户成长、客户成熟、客户衰退和客户离开5个阶段。在客户生命周期的各个阶段，企业都可以运用大数据技术对客户实施管理。实施客户生命周期管理04企业可以运用大数据技术搭建客户数据库，并通过运用客户数据库增强自身为客户提供跟踪服务和自动化服务的能力，使客户享受到更快捷、更周到的服务，从而提高客户的满意度。实现客户服务与管理的半自动化2.2人工智能技术人工智能（artificialintelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在智能客户服务与管理领域，自然语言处理、语音识别、大模型等技术得到了广泛应用。2.2.1自然语言处理技术自然语言处理技术的主要任务自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能理解、生成和处理人类自然语言，从而实现人机之间用自然语言进行有效通信。自然语言处理技术在智能客户服务与管理中的应用智能客服机器人：智能客服机器人是自然语言处理技术在客户服务中较成熟的应用之一，智能客服机器人能通过理解客户自然语言并自动响应，实现每天24小时服务。分析客户反馈：企业可以通过自然语言处理技术对客户反馈文本进行挖掘和情感分析。此外，企业还可以提取出客户反馈中的关键主题，如产品功能、价格、服务质量等，从而找到优化方向。构建客户画像：基于客户的反馈文本，结合客户的其他信息，可以构建客户画像。之后，企业可以根据客户画像进行精准营销和个性化服务。客户咨询分类与分流：在活动期间，客户的咨询量会猛增，企业可以利用自然语言处理技术将客户的咨询分为产品咨询、使用指导、售后投诉等类别。对话质检：企业管理人员可以监控客服人员通话、在线聊天内容，利用自然语言处理技术检测他们的表达是否清晰、礼貌、专业，是否存在敏感词、违禁词等。2.2.2语音识别技术语音识别技术运作原理语音信号采集：通过话筒采集语音信号，将声波转换成电信号，再通过模拟数字转换器变成计算机可以处理的数字信号。语音信号预处理：采集到的语音信号通常需要进行预处理，包括降噪、分帧、加窗等。特征提取：特征提取是从原始语音信号中提取最能代表语音本质的声学特征，用于后续模型识别。模型匹配：它对提高识别准确率、消除声学层面的歧义至关重要。解码与搜索：在声学模型、语言模型的约束下，在所有可能的词序列中，搜索出最有可能，即声学似然和语言概率的联合概率最高的文本序列。语言识别技术在智能客户服务与管理中的应用智能语音导航：语音识别技术能将自动语音应答升级为语音指令导航，客户直接说出自身需求，语音客服系统可以通过语音识别解析客户意图，自动跳转至对应服务节点。全自动语音客服：语音客服系统可以通过语音识别将客户语音转为文本，并在结合自然语言处理理解文本意图后，运用文本转语音技术生成语音回复。辅助人工客服：在人工客服与客户沟通过程中，可以运用语音识别技术为人工客服提供实时辅助。语音分析和质量监管：企业可以运用语音识别技术对客服通话内容进行自动化分析，从而实现对客服服务的监控与精准评估。2.2.3大模型大模型的特点大模型是指基于深度学习技术，具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力，能处理和生成自然语言、图像、音视频等多种数据的人工智能模型。大模型具有以下几个特点。依托海量数据进行训练：大模型需要海量的数据来进行训练。这些数据不但数量多，而且要尽可能多样化，以覆盖各种可能的情况。巨大计算资源消耗：训练大模型需要强大的计算资源。强大的学习能力：大模型能学习到数据中极其复杂的模式和关系。泛化能力强：由于其庞大的参数规模和多样化的训练数据，大模型在面对未见过的数据时，往往能表现出较好的泛化能力。多功能性：大模型可以用于多种任务。这种多功能性使大模型在实际应用中具有很高的价值。可扩展性：大模型的架构通常具有良好的可扩展性。2.2.3大模型大模型的类型根据不同的分类标准，大模型可以分为多种类型。分类标准类型说明特点按照任务类型分类单模态大模型仅处理一种模态的数据，如纯文本、纯图像专注单一模态的深度特征提取，参数规模和计算成本相对较低，例如，自然语言大模型专注于文本数据的理解与生成，处理任务包括文本分类、机器翻译、问答、文本生成等，视觉大模型专注于图像、视频等视觉数据的处理，任务包括图像分类、目标检测、图像生成等多模态大模型融合文本、图像、音频、视频等多种数据类型，能跨模态理解和生成内容的模型跨模态关联强：可实现“文生图”“图生文”“语音转文本+图像生成”等联动任务场景覆盖广：可支撑多类需求。例如，既能聊天，又能生成PPT配图按照应用场景分类通用大模型可以在多个领域和任务上通用的大模型在广泛领域（如语言、视觉）具备强通用能力，具备跨任务、跨领域适配能力，可适应多种下游任务是开发垂直领域大模型、任务专用大模型的基础垂直领域大模型针对特定行业（如医疗、金融、法律）的需求，基于行业数据微调的大模型精通行业知识：内置领域术语和规则，具备更强的专业知识和任务性能泛化能力弱：仅适配特定领域任务，无法迁移至其他行业任务专用大模型仅针对单一任务或场景的大模型针对特定任务优化，如代码生成、数学推理、对话系统等通常在基础模型上进行指令微调或强化学习优化大模型的类型及特点2.2.3大模型大模型在智能客户服务与管理中的应用场景全流程自动化服务：大模型可以深度嵌入智能客服全链路，实现从意图理解到解决方案生成的闭环。多渠道融合服务：大模型支持多种渠道接入，如微信、电话、小程序等，能实现全渠道的客户接入和统一管理，提升客户体验。情绪分析与个性化服务：通过对客户对话的情绪分析，大模型可以识别客户的情绪状态，并据此提供更贴心的个性化服务。智能工单处理：大模型可以自动创建、分类和分配工单，提高工单处理的效率和准确性。客户画像与精准营销：大模型通过对海量客户数据的分析，可以生成详细的客户画像，帮助企业更好地了解客户需求与偏好。客户生命周期管理：大模型可以预测客户的生命周期，帮助企业制订相应的客户服务计划和营销策略。客户分类与差异化服务：大模型可以将客户分成不同的群体，针对不同群体的客户提供差异化的服务和营销策略。知识库管理与更新：大模型能快速采集并更新知识库内容，确保客服人员能提供最新、最准确的信息。服务质量监控与优化：通过对客服对话记录的自动化检查，大模型可以识别服务中的问题点，从而提高整体服务质量。此外，大模型还可以通过分析海量服务日志，提取出客户集中关注的热点问题，帮助企业运营团队快速响应。大模型的部署方式在企业环境中部署大模型已成为提升业务智能化水平的重要手段。大模型应用部署方式有多种，企业可以根据模型规模、自身资源状况和安全要求选择最适合自己的部署方式。2.2.4智能体智能体的特点自主性：智能体能在没有人类干预的情况下，根据内部规则或学习到的知识独立行动。反应能力：智能体可以通过传感器或数据接口持续感知环境状态，并基于感知结果调整行为。目标导向性：智能体的所有行为都围绕特定目标来展开，目标可能是预设的，也可能是通过学习动态调整的。交互性：在复杂场景中，智能体能与其他智能体或人类进行交互、通信、协作或竞争。适应性：智能体能根据经验学习并改进其行为策略，适应环境变化或目标更新。智能体在智能客户服务与管理中的应用在智能客户服务与管理中，智能体常见的应用场景如下。•智能客服机器人•智能客服助手•客户服务自动化流程•智能客服培训•个性化推荐•客服数据分析•客户反馈分析•智能分配与记录2.2.4智能体智能体的搭建企业可以通过扣子、文心智能体、腾讯元器、豆包等平台搭建适用于自身应用场景的智能体。智能体的搭建通常涉及名称、简介、人设与回复逻辑、能力提升、对话体验等设置。名称：即智能体的名称，名称应简洁易记，字数应控制在20个字以内，以便于用户快速记忆和输入。简介：用于说明智能体的用途，让用户快速了解它能做什么。人设与回复逻辑：是智能体运行的关键。人设与回复逻辑的设置需要通过写作提示词来实现，以明确智能体的身份和目标，智能体会根据对提示词的理解来响应用户的问题。能力提升：为了拓展智能体的能力边界，可以为智能体添加插件、知识库，为智能体设置记忆功能。插件：插件是一个工具集，一个插件内可以包含一个或多个工具。知识库：为智能体添加知识库有利于削弱智能体幻觉。记忆：智能体通常有最大对话轮数的限制，记忆功能可以为智能体提供能反复调用的长期记忆。对话体验：对话体验设置有利于提升用户与智能体对话过程中的交互体验。2.2.4智能体案例链接抖音电商，用智能体重构电商客服新体验如今数字经济蓬勃发展，电商行业竞争日益激烈，优质的客服体验已成为平台留住用户、提升核心竞争力的关键。抖音电商自成立以来，便致力于为用户打造丰富多元的商品选择与便捷高效的购物环境。依托抖音平台强大的社交互动属性与内容传播力，它打破了传统电商的边界，以“内容+电商”的创新模式吸引了海量用户与商家，成为推动电商行业创新发展的重要力量。为了解决传统客服系统意图识别不准确、复杂场景下缺乏决策能力、话术生硬重复的问题，抖音电商搭建了多个客服智能体，分别用于对接商家、用户、达人等不同业务模块的咨询需求，实现了服务的精准分流。在服务流程上，抖音电商对售后链路进行了全面优化，将智能体深度嵌入其中。当客服系统接收到用户咨询时，通过大模型智能路由将问题分发至对应业务的智能体，智能体先尝试自主解决问题；若模型判断智能体回复效果不佳，则自动转交人工处理。即便在人工处理阶段，智能体也能发挥辅助作用，为人工客服提供实时回复示例与解决方案建议，帮助人工客服提高处理效率与回复质量。凭借智能体，抖音电商客服系统实现了从“人为主、AI为辅”到“AI为主、人为监督”的根本性转变。依托智能体搭建的智能客服系统，抖音电商的智能客服能与用户进行自然对话，为用户提供更精准、更人性化的解决方案。同时，有效缩短了每轮回复耗时，大幅减少了用户等待时间，并有效提高了人工客服的工作效率。抖音电商搭建的融合了智能体的客服系统不仅是一次技术层面的升级，还是对电商客服生态的重构。它证明了AI技术在提高服务效率、优化用户体验方面的巨大潜力，为整个电商行业的客服智能化转型提供了可借鉴的范本。2.2.5数字人数字人的特征数字人不仅在外观上接近人类，还能模拟人类的动作、语言、表情甚至思维逻辑，实现与真实世界的交互。数字人的核心特征表现在以下几个方面。•拟人化外观•类人类的行为能力•交互能力数字人的类型按照不同的标准可以将数字人分为不同的类型。分类标准类型特点按照人物图形资源划分2D

数字人以平面图像的形式呈现，具有较高的艺术感和设计感，制作成本相对较低，风格多样，但表现力和互动性相对较弱3D

数字人通过三维建模技术生成，具有立体感，真实感和沉浸感更强，能进行更加复杂的动作和表情表现按照驱动方式划分真人驱动数字人通过捕捉真人的表情和动作来驱动数字人形象与用户进行交互AI

驱动数字人通过智能系统自动解析外界输入信息，并根据解析结果生成语音和动作与用户互动按照应用目的划分服务型数字人核心作用是提供功能性服务，用于替代人工完成标准化服务身份型数字人拥有独立“人设”，作为虚拟身份存在，侧重情感连接数字人的类型2.2.5数字人数字人在智能客户服务与管理中的应用数字人已经被广泛地应用于娱乐、服务、教育、医疗、营销等多个领域，扮演着多种角色。在智能客户服务与管理领域，数字人的典型应用场景如下。虚拟代言人：企业打造专属的数字人IP，通过短视频、直播等形式持续输出内容，增强品牌记忆点。直播带货：数字人作为虚拟主播，进行7×24小时不间断的直播。场景化营销：结合AR、VR技术，数字人可以带客户“云逛店”，展示商品细节与使用场景，提升客户的购买意愿。员工培训：数字人可以作为虚拟导师，为新员工提供入职培训，介绍公司文化和业务流程。知识管理：数字人可以作为企业的知识库管理员，帮助员工快速查找和获取所需信息。虚拟会议：数字人可以作为虚拟会议的主持人或参与者，提高会议的效率和参与度。数字人选型数字人的制作具有较高的技术要求，企业可以从数字人服务商处购买数字人。在进行数字人选型时，企业可以从以下维度对数字人进行评估。•技术能力•个性化定制•交互体验•服务体系•成本效益•全球化能力•适配性•合规性2.3智能客服系统智能客服系统是人工智能技术与服务场景深度融合的产物，它依托人工智能、自然语言处理、大数据分析等前沿技术，不仅能提供24小时不间断的高效服务，精准理解客户意图并快速提供解决方案，还能通过对客户行为数据的深度挖掘，帮助企业优化服务策略，提高客户满意度与忠诚度。凭借高效、便捷、全天候的服务优势，智能客服系统已经成为众多企业提高客户服务效率与质量的利器。2.3.1智能客服机器人智能客服机器人是一种基于人工智能技术，能模拟人工客服对话逻辑，为客户提供自动化的客户服务解决方案的软件系统。企业在选择智能客服机器人时，需要考虑以下因素。技术兼容性：检查智能客服机器人是否能与现有的CRM系统、网站、移动应用等无缝集成，以及它支持的技术栈是否符合企业的需求。自然语言处理能力：了解智能客服机器人的自然语言处理能力如何，能否准确理解并回应客户的查询。学习和适应能力：一个上乘的智能客服机器人应具备自我学习和适应新情况的能力，随着时间的推移不断改进其性能。用户交互体验：考量智能客服机器人提供给客户的交互体验，包括对话的流畅度、回答的准确性及个性化服务水平。可扩展性和灵活性：分析智能客服机器人是否具备扩展能力。随着企业的成长，客服需求可能会变化，因此需要选择一个可以轻松调整配置以适应企业未来业务发展需求的智能客服机器人。安全性和隐私保护：确保所选的智能客服机器人遵循相关的数据保护法规，并采取了必要的措施来保护用户信息的安全。成本效益分析：比较不同供应商的价格模型和服务内容，进行成本效益分析，找到性价比最高的选项。客户支持和服务：了解供应商提供的售后服务和支持政策，包括但不限于培训、技术支持和更新维护等。2.3.2智能呼叫中心智能呼叫中心是传统呼叫中心的升级形态，它以人工智能技术为核心驱动力，结合大数据、云计算等技术，实现客户服务的自动化、智能化和个性化。与传统呼叫中心相比，智能呼叫中心具有以下特点。全渠道整合：支持电话、短信、微信、App、网页等多渠道接入，客户可自由切换沟通方式，且所有渠道的交互记录统一存储，确保客户享受服务的连贯性。自动化程度高：自动识别客户来电，完成话务分配、排队等待、信息记录等任务，减少人工客服干预。智能化水平高：具备智能语音应答、智能路由、智能推荐等功能，能根据客户需求和历史数据，为客户提供个性化服务。智能质检：自动监听人工坐席与客户的通话，识别违规话术并实时提醒。智能数据分析：能智能统计客户咨询热点、智能客服解决率、人工坐席响应速度等数据，为企业优化服务流程、提高服务质量提供决策依据。企业在选择智能呼叫中心系统时，需要考虑以下因素。•功能与业务需求匹配•技术先进性•数据分析与报告•集成能力•扩展性与弹性•服务与支持•成本效益•数据安全与合规性2.3.3在线客服在线客服是指通过互联网平台，如即时通信工具、在线客服系统、社交媒体等为客户提供实时沟通与服务的系统。在线客服的服务模式可分为人工客服服务模式、智能在线客服（机器人客服）服务模式、人机协同服务模式。模式类型说明特点人工客服服务模式由专业的人工客服人员通过在线客服系统与客户进行实时交流，为客户提供个性化、精准的服务，解决复杂问题能为客户提供有温度的服务，增强客户信任感能灵活应对各种问题，为客户提供专业的解决方案需要大量的人力投入，成本较高工作时间受限，无法24

小时不间断服务智能在线客服（机器人客服）服务模式基于人工智能技术，通过预设的规则和自然语言处理技术自动回答客户常见问题能24

小时不间断服务，响应速度快，可同时处理多个客户咨询对于复杂问题或超出预设规则的问题，可能无法准确回答缺乏情感交流，客户体验可能不如人工客服人机协同服务模式智能客服先处理简单问题，无法解决时自动转接人工客服，并同步对话历史结合人工客服和智能在线客服两者的长处，平衡效率与服务质量企业选择在线客服系统时，需要考虑以下因素。企业规模：小型企业可选择轻量化工具，大型企业要选择支持多团队协作、高并发的系统。功能匹配：根据核心需求选择。易用性：客服后台操作是否简洁，培训成本是否低。稳定性：系统的稳定性强，避免高峰期卡顿、消息丢失，影响客户体验。数据安全：确保客户信息和对话记录符合相关法规。在线客服的服务模式2.4客户关系管理系统客户关系管理系统是指利用软件、硬件和网络技术，为企业建立一个客户信息收集、管理、分析和利用的信息系统，以客户数据的管理为核心，记录企业在市场营销和销售过程中和客户发生的各种交互行为，以及各类有关活动的状态，提供各类数据模型，为后期的分析和决策提供支持。2.4.1客户关系管理系统的作用01服务管理是客户关系管理系统的核心功能之一。企业通过运用客户关系管理系统收集客户信息，并对这些信息进行深度分析可以更敏锐、更快速地发现客户的需求，并采取相应措施满足客户需求，从而提高客户满意度。改善企业服务，提高客户满意度02企业利用客户关系管理系统能有效地采集和管理客户信息，并利用这些信息找到有价值的潜在客户，企业不必再因应对大量非潜在客户而耗费资源。开拓市场，发现有价值的潜在客户03客户关系管理系统为企业提供了统一的业务平台，并通过半自动化、自动化的工作流程将企业中的多项业务紧密地结合在一起，这样就将企业工作人员个人的工作纳入企业规范的业务流程中去。规范企业的管理04客户关系管理系统能帮助企业分析客户行为对企业收益的影响，对企业和客户的关系及企业的业务流程进行优化。优化企业业务流程05客户关系管理系统能让企业在产品销售、客户关怀、企业员工协作等方面实现半自动化，甚至是全自动化运作，可大大提高办事效率。提高企业工作效率，降低运作成本2.4.2客户关系管理系统的类型01最初所有的客户关系管理系统都被称为运营型客户关系管理系统，但随着客户关系管理系统供应商的不断增多，而且系统功能有不同的侧重，美国著名的IT分析公司麦塔公司（MetaGroup）首次提出将客户关系管理系统分为运营型客户关系管理系统、协作型客户关系管理系统以及分析型客户关系管理系统。根据系统功能划分02根据目标客户群的不同，客户关系管理系统可分为3类。根据目标客户划分根据目标客户对客户关系管理系统进行划分2.4.2客户关系管理系统的类型03不同的企业或企业在不同的发展阶段，对客户关系管理系统整合应用和企业集成应用的要求会有不同。因此，客户关系管理系统可以按照应用集成度的不同来进行划分。（1）客户关系管理系统专项应用在核心能力上，以店面交易为主的企业与以销售人员为主的企业是有所不同的。此外，呼叫中心也是专项应用的一类。对于企业来说，尤其是中小型企业，应该根据企业的销售特点和服务特点选择不同的专项应用客户关系管理系统。（2）客户关系管理系统整合应用由于客户关系管理系统贯穿整个客户生命周期，会涉及企业的多种业务，因此对于企业来说，尤其是规模较大的企业，必须要实现多渠道、多部门、多业务的整合与协调，实现信息同步与动向，即所谓的客户关系管理系统整合。（3）客户关系管理系统集成应用有些企业的信息化程度比较高，对于这些企业来说，就很有必要实现客户关系管理系统与财务、ERP、SCM，以及各类集成性办公辅助软件等群件产品的集成应用。根据应用集成度划分2.4.3客户关系管理系统的选择01企业在选择客户关系管理系统时首先要对自身进行分析，在充分了解自身的前提下选择系统。企业进行自身分析可以从两个角度来切入，即明确自身需求和企业发展规模。企业自身分析02企业对自身进行分析后，还需要分析客户关系管理系统的相关情况。企业可以从4个角度进行分析。客户关系管理系统分析客户关系管理系统分析2.5新媒体平台新媒体指的是在各种数字技术和网络技术的支持下，通过计算机、手机、数字电视等各种网络终端，向用户提供信息和服务的传播形态，其特点是一种媒体形态的数字化。新媒体是与传统媒体相对应的一个概念，与传统媒体相比，新媒体更偏重为受众提供个性化的服务。在注重个性化的同时，它也为传播者和受众提供了一个可以交流的平台，如微博、微信等。2.5.1新媒体平台的特点01新媒体平台改变了传统媒体“传播者单向发布信息、用户被动接收信息”的状态，使每个用户既可以是信息的接收者，又可以是信息的传播者。传播方向双向化02新媒体平台在传播内容上呈现出多元化的特点，用户可以发布文字、图片、视频等多种形式的内容。新媒体平台传播内容的多元化增加了传播内容的信息量，同时也在一定程度上拓展了传播内容的深度和广度。传