《智能客户服务与管理（微课版）》课件全套-第1-9章 智能客户服务与管理概述 - -智能客户服务策略

智能客户服务与管理（

微课版）第1章智能客户服务与管理概述初识客户服务01CONTENTS目录初识客户管理02初识智能客户服务与管理031.1初识客户服务客户服务（CustomerService）主要体现了一种以客户满意为导向的价值观，是展现企业形象的窗口，已逐渐成为企业争取和保持客户的重要手段。1.1.1客户服务的概念和特征客户服务指的是企业为客户提供有偿的技术或智力上的帮助。它强调服务是有偿的而不是无偿的。第一种客户服务就是企业为使客户满意并继续购买企业产品或服务而开展的一切活动的统称。第二种客户服务就是为客户创造价值。它强调企业应为客户提供优质服务，使客户获得产品或服务本身以外的辅助服务和尽可能多的便利，减少客户的支出，并在为客户提供优质的服务的同时使客户得到精神上的满足。第三种客户服务就是企业以客户为对象，以产品或服务为依托，以挖掘和开发客户的潜在价值为目标，为客户开展的各项服务活动。第四种客户服务就是企业为客户提供的各种各样的服务。关于客户服务的概念，不同的人持有不同的观点，常见的有以下几种。基于以上观点，本书认为客户服务是企业在适当的时间和地点，以适当的方式和价格，为目标客户提供适当的产品或服务，满足客户的适当需求，使企业和客户的价值都得到提升的活动过程。1.1.1客户服务的概念和特征企业提供的服务贯穿于售前、售中和售后的全过程，它是无形的，但是客户在获得服务的过程中可以感受到它的存在，而且客户会根据自身的感受对企业的服务质量进行评价。无形性区别于有形产品，客户服务的提供与接受是同时进行的。服务质量与服务提供者的素质密切相关。不可分割性客户服务的双向互动性表现在两个方面：一方面，客服人员要主动了解和掌握客户的实际需求；另一方面，在客户主动提出自己的需求时，客服人员要尽可能地满足客户的需求，令客户满意。双向互动性客户服务的不确定性表现在两个方面：一方面，客户向企业提出的其所需要的服务项目和服务程度、时间、地点等具有不确定性；另一方面，客服人员的服务态度、服务水平，以及客服人员的调配等存在不确定性。不确定性客户服务具有以下7个特征。客户服务的有价性表现在两个方面：一方面，客户要获得服务，需要付出一定代价；另一方面，企业通过为客户提供服务能提升客户和自身的价值。有价性客户服务的独特性表现在两个方面：一方面，不同的企业为客户提供的服务具有不同的特色；另一方面，不同的客户对企业提供的服务有不同的要求。独特性客户服务的广泛性是指客户服务涉及的主体非常广泛，所有的客户在产品或服务的售前、售中、售后阶段都需要企业为其提供各种各样的服务，而所有的企业也都要为企业的所有客户提供力所能及的服务。广泛性1.1.2客户服务的类型与方式客户服务的类型按照不同的分类标准，客户服务可以分为不同的类型。分类标准客户服务的类型说明按照服务的时序分类售前服务企业销售产品或服务前提供的服务，如调查客户需求、设计产品或服务等售中服务企业销售产品或服务的过程中提供的服务，如生产与配送产品、处理订单等售后服务企业完成产品或服务的销售后提供的服务，如安装产品、提供产品使用培训、产品使用跟踪等按照服务是否收费分类免费服务企业提供的不收取费用的服务，通常是企业提供的附加的、义务性的服务收费服务企业提供收费的服务，是除产品价值之外的加价服务按照服务的次数分类一次性服务一次性提供完的服务，如送货上门、安装产品等经常性服务需要企业多次提供的服务，如产品定期检修等按照服务的性质分类技术性服务企业提供的与产品的技术和效用有关的服务，一般由企业中相关的专业技术人员提供，如安装、调试、维修产品，以及技术咨询、技术培训等非技术性服务企业提供的与产品的技术和效用无关的服务，如产品广告宣传、送货上门、分期付款等按照服务的地点分类定点服务企业通过在固定地点设立服务点来提供服务，如企业设立的零售门市部、维修服务网点等巡回服务企业不设立固定服务点，由企业的销售人员或企业派出的维修人员定期或不定期地在不同的客户分区内巡回提供服务，如销售人员上门销售、维修人员巡回检修等客户服务的类型1.1.2客户服务的类型与方式客户服务的方式因为企业的性质和销售的产品不同，所以企业为客户提供服务的方式也不同。01售前服务是指企业通过开展广泛的市场调查，研究、分析客户的需求和购买心理，在向客户销售产品或服务之前，为引起客户的注意和兴趣，激发客户的购买欲望而开展的一系列活动。售前服务企业提供售前服务常见的方式02售中服务是指企业在销售产品的过程中提供的服务，企业为客户提供售中服务常见的方式有5种。售中服务企业提供售中服务常见的方式1.1.2客户服务的类型与方式客户服务的方式因为企业的性质和销售的产品不同，所以企业为客户提供服务的方式也不同。03售后服务是指企业在产品出售以后为客户提供的服务。企业为客户提供售后服务的方式多种多样。目前，企业为客户提供售后服务常见的方式主要有8种。售后服务企业提供售后服务常见的方式1.1.3客户服务的层次企业要想使客户满意，得到较高的客户评价，就需要为客户提供超出他们期望的服务。客户服务包括3个层次。客户服务的层次1.1.3客户服务的层次做精基础性服务尊重客户：企业只有尊重客户并关注客户的每一项需求，才能以热情的态度来服务客户，客户才有可能对企业所提供的服务感到满意。始终以客户为中心，始终关注客户的心情与需求：以客户为中心，要求企业和客服人员进行换位思考，站在客户的角度来思考问题、理解客户的观点，理解客户最需要和最不想要的是什么。不问责任，先帮助客户解决问题：客户找到客服人员通常是需要企业或客服人员帮助自己解决问题，而不是寻找责任人。持续提供高品质服务：企业应该建立为客户持续提供高品质服务的意识，并付诸行动。做足附加服务增值服务：企业能为客户提供的超出常规服务范围的服务。定制服务：如果企业能满足某些客户的特殊需求，为他们提供定制化服务，客户就会感到非常惊喜，从而对企业产生很高的满意度。个性化服务：每个人都希望获得与众不同的“优待”，个性化服务就是有针对性地满足客户的一些特殊需求。做好超值服务挖掘客户潜意识中的需求：企业在与客户签订合同时，便可以询问客户的需求，多方搜集客户信息，分析和发现客户对服务的期望和要求。注意每一个服务细节：企业要从每一个细节中发现客户潜在的需求，让客户在服务细节中获得感动。1.1.4客户服务对企业的影响01优质的客户服务是提高企业影响力和美誉度的有效方式之一。明智的企业懂得借助优质的客户服务为自身树立良好的口碑，良好的口碑会给企业带来更多的客户，而企业在这一过程中的成本极低。优质的客户服务是防止客户流失的最佳屏障。当前的市场竞争愈发激烈，客户的忠诚度越来越低，企业出现一些小的失误就可能导致客户“叛离”，而企业要想挽回“叛离”的客户，则需要花费更多的成本。优质的客户服务对企业的影响优质的客户服务对企业的影响1.1.4客户服务对企业的影响02如果企业提供劣质的客户服务会导致大批客户流失，这对企业来说是非常严重的后果，甚至会影响到企业的正常发展。劣质的客户服务会让客户对企业产生不满和抱怨，企业的信誉度就会下降，名誉就会受到损害。劣质的客户服务对企业的影响劣质的客户服务对企业的影响1.2初识客户管理客户管理是指企业经营者在现代信息技术的基础上，收集和分析客户信息，把握客户的需求特征和行为偏好，积累和共享客户知识，有针对性地为客户提供产品或服务，发展和管理企业与客户之间的关系，从而提高客户对企业的忠诚度，以实现客户价值最大化和企业收益最大化的平衡的管理方式。1.2.1客户管理的作用客户管理的作用主要体现在4个方面。客户管理的作用1.2.1客户管理的作用提高客户忠诚度企业为客户提供超乎他们期望的可靠服务，将争取到的客户转变为忠诚客户，有利于实现客户的长期价值。企业要树立“客户至上”的意识，通过与客户建立起一种长久的、稳固的合作信任、互惠互利的关系，使各方利益得到满足，这样才有利于将客户培养为企业的忠诚客户。建立商业进入壁垒对于企业来说，客户的忠诚度才是最重要的，满意度并不是客户管理的根本目的。企业进行客户管理使客户的资料都掌握在自己手中，其他企业想挖走客户，则需要更长的时间、更多的优惠条件和更高的成本。只有企业实施的客户管理能充分有效地为客户提供个性化的服务，客户的忠诚度才会大幅提高。创造双赢的效果良好的客户管理对客户和企业均有利，是一种双赢的策略。对于客户来说，客户管理能为他们提供更好的信息、更优质的产品或服务；对于企业来说，合理的客户管理可以让企业随时了解客户的构成及需求变化情况，根据客户的价值制定或调整企业的营销策略，从而提升企业的经营效益。提升竞争力企业可以通过客户管理从客户处获得关于竞争对手的信息，并根据获得的信息合理调整自身的经营策略，从而提升自身的竞争力。1.2.2客户管理的内容客户管理的实质是企业通过科学的调查和分析，进行客户调查管理、客户开发管理、客户信息管理、客户服务管理、客户促销管理等活动，从而提升客户价值。客户管理的内容1.2.2客户管理的内容01客户调查管理企业通过分析目标客户的人口特征、生活态度、生活方式、消费习惯等及时掌握客户信息，了解客户需求，把握市场动态，调整、优化产品与服务的营销策略，满足客户不同的需求，促进产品或服务的销售。客户调查管理02企业开展客户开发的前提是确定目标市场、研究目标客户，从而制定客户开发市场营销策略。企业营销人员的首要任务是开发潜在客户，通过多种方法寻找潜在客户并对潜在客户进行资格鉴定，使潜在客户成为现实客户。客户开发管理03客户信息管理是客户管理的重要内容和基础，包括客户信息的收集、处理和保存。客户信息管理04客户服务管理是了解与创造客户需求，以实现客户满意为目的，企业全员、全过程参与的一种经营行为和管理方式，包括营销服务、部门服务和产品服务等几乎所有的服务内容。客户服务管理05客户促销管理是指企业运用科学的促销分析方法进行全面的促销策划，选择合理的促销方式和适当的促销时机，对促销信息的传播进行规划与控制，快速、准确地向客户传播促销信息，让客户更好地了解企业和企业的产品或服务，并运用科学的方法分析促销策略的实施效果，以便对促销策略进行不断优化，提升促销策略的实施效果。客户促销管理1.2.3客户管理的原则因为客户的情况随时会发生变化，所以企业要保持对客户的跟踪，及时掌握客户的变化，断调整收集到的客户资料，剔除过时的或已经变化了的资料，及时补充新的资料，以使客户管理保持动态性。动态管理企业收集到的相关的客户资料很多，企业需要通过这些资料找到重点客户。重点客户不仅包括现有的大客户，还应该包括潜在客户。突出重点企业在建立客户资料卡或客户管理卡后，应以灵活的方式对其加以利用，将这些资料及时全面地提供给企业营销人员及其他相关人员，使他们能对客户进行更详细的分析，从而提高客户管理的效率。灵活运用客户管理具有一定的专业性，企业应该设立单独的岗位，由专人负责相关工作。专人负责1.3初识智能客户服务与管理随着人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的迅猛发展，人们正迈入一个以数据驱动、智能决策为核心的“智能时代”。这场深刻的技术变革，正以前所未有的力量重塑着客户服务与管理的理念和模式。传统的客户服务与管理方式在应对海量客户需求、提供个性化体验、实现高效运营等方面日益显现出局限性。智能时代的客户服务与管理，不再是简单的流程执行或人工操作，而是一种融合了先进技术、深度洞察客户、实现价值共创的全新范式。1.3.1智能客户服务与管理的特点智能技术是客户服务与管理的核心驱动力。企业可以应用智能客服机器人、虚拟助手、智能工单等工具来处理重复性、标准化的服务请求。借助机器人流程自动化技术，企业可以在客户信息录入、工单创建、服务状态更新、知识库匹配、简单问题解答等环节实现高度自动化。智能化与自动化基于大数据技术和人工智能技术，企业可以构建精准、动态更新的客户画像，深入洞察客户的显性需求、潜在需求、行为模式、情感倾向、生命周期阶段等。基于精准的客户画像，智能系统能为客户提供“千人千面”的个性化服务体验。深度个性化企业利用统一的数据平台和智能中台，能实时共享与同步客户在不同渠道间的身份信息、交互历史、服务状态、偏好数据等信息。无论客户通过何种渠道发起请求，客服人员或智能系统都能获得完整的客户信息，并为客户提供连贯、一致的服务体验。全渠道一致性企业应用智能技术能极大地缩短客户从发起请求到获得响应的时间，从而可以为客户提供近乎实时的交互体验，满足客户对效率的极致追求。更进一步来说，通过分析历史数据和客户行为模式，智能系统能预测客户可能遇到的问题、流失风险或潜在需求。实时性和预测性智能化服务产生并依赖海量数据。通过对服务过程、客户反馈、问题解决效果等数据的深度挖掘和分析，企业可以精准量化客户服务绩效，发现服务流程中的瓶颈与痛点，并利用这些洞察持续优化服务策略、知识库内容、机器人话术及人工服务流程，形成“数据—洞察—优化”的闭环。数据驱动与持续优化人机协同模式（如机器人辅助坐席、坐席监督机器人）已成为主流，旨在将机器的效率与人的温度完美结合，在提高问题解决效率的同时，不忽视对客户的人文关怀与尊重，提高智能客户服务体验的“人性化”程度。人机协同化1.3.1智能客户服务与管理的特点案例链接SHULEXAI赋能安克创新，24小时在线客服背后的全球化服务升级1.3.2智能客户服务与管理的实现方式设备是确保智能客户服务与管理有效落地的基础支撑，企业需从基础层、技术层和应用层3个层级来筹备基本设备。筹备基础设施数据是企业实施智能客户服务与管理的“燃料”，其质量与完整性直接影响智能客户服务与管理的实施效果，因此企业需建立完善的数据整合与管理机制。整合和管理数据资源企业实施智能客户服务与管理并非简单地用技术替代人工，而是需要对传统服务和管理流程进行重构，构建“人机协同”的高效模式。重构与优化服务管理流程智能客户服务与管理的实现不仅需要技术的支持，还需要人员的配合。企业要对客服人员、管理人员、技术人员等相关人员进行培训，推动他们进行能力转型，以适应新的服务和管理模式。提升人员能力智能客户服务与管理是一个不断发展的过程，企业需要持续关注技术的更新和市场的变化，对智能客户服务与管理的实施策略进行优化。持续优化与改进1.3.3智能客户服务与管理伦理智能客户服务与管理面临的伦理问题数据隐私与安全问题数据是智能客户服务与管理的核心要素，但数据的过度收集与不当使用已成为多个领域普遍关注的伦理问题。此外，数据存储与传输过程中的安全漏洞也容易导致数据被窃取或篡改，从而进一步加剧数据隐私与安全风险。算法偏见与歧视算法是各类智能工具的决策基础，但算法并非完全客观中立。由于算法设计者的主观偏见、训练数据的局限性及算法模型的复杂性等因素，算法可能产生偏见与歧视。责任归属与问责难题在智能客户服务与管理实施过程中，当出现服务失误或损害客户权益的情况时，责任归属往往难以明确。1.3.3智能客户服务与管理伦理智能客户服务与管理的伦理原则尊重客户隐私企业必须明确告知客户其个人信息的收集、使用和存储方式，并获得客户的明确同意。同时，企业应采取严格的技术和管理措施，确保客户数据安全，防止数据泄露和滥用。确保数据安全企业应建立完善的数据安全管理体系，包括数据访问控制、数据备份与恢复、安全监控等措施。同时，企业应定期对数据安全进行评估和测试，及时发现和修复潜在的安全漏洞。避免算法偏见在设计和开发智能化工具时，开发者应充分考虑算法的公平性和公正性，避免对任何客户群体产生歧视。明确责任归属企业应建立健全的责任追溯机制，明确智能客户服务与管理实施过程中各个环节的责任主体。当出现问题时，能快速定位责任，并及时采取措施解决问题。强化伦理意识与责任担当企业作为实施智能客户服务与管理的主体，应树立正确的伦理观念，将伦理原则融入企业战略和日常运营中。企业应积极履行社会责任，主动公开智能服务的相关信息，接受社会监督，及时回应客户的关切和诉求。本章实训国内品牌客户服务与管理案例分析在市场竞争日益激烈的当下，客户服务与管理已成为企业生存和发展的关键。不同企业在客户服务与管理方面呈现出多样化的态势，有的企业凭借优质的服务和科学的管理赢得了客户的青睐，市场份额不断扩大；而有的企业则因服务滞后、管理混乱导致客户流失，发展陷入困境。本次实训旨在让同学们通过在网上搜集各类企业（涵盖电商、金融、零售、通信等多个行业）的客户服务与管理案例，将本章所学的客户服务的概念、方式、特征，客户管理的作用、内容和原则等知识运用到实际分析中。通过对案例的深入剖析，判断企业在客户服务与管理方面的表现，总结其优点与不足，并提出切实可行的改善建议，从而加深对理论知识的理解和应用能力。实训背景每位同学独立完成实训任务，也可自愿组成2～3人小组协作完成，至少搜集3个不同行业企业的客户服务与管理案例，案例应具有代表性，可包括正面案例和反面案例，然后运用本章所学知识，对每个案例从客户服务和客户管理两个维度进行分析，并针对分析出的问题，结合企业实际情况，提出具体的改善措施，改善措施需具有针对性和可操作性。形成一份实训报告，报告应包括案例介绍、分析过程、结论与建议等部分，要求逻辑清晰、论据充分。实训报告中需注明案例的来源，如企业官网、新闻报道、行业分析报告等，以确保案例的真实性和可靠性。实训要求（1）案例搜集

（4）撰写实训报告（2）案例分析

（5）报告审核与提交（3）提出改善建议实训步骤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。传播内容多元化03新媒体平台针对精准化用户的需求进行传播，使每一个用户都可以定制自己喜欢的栏目，充分满足了不同用户千差万别的喜好。传播行为个性化04移动互联网的发展显著促进了新媒体平台的发展。在移动互联网技术的支持下，用户可以自由地通过随身携带的手机和其他移动设备，随时随地利用新媒体平台获取、接收信息。接收方式移动化05在互联网技术的支持下，新媒体平台的信息传播速度比传统媒体的传播速度要快，新媒体平台能让用户实时接收信息，还可以让用户对信息做出实时反馈。传播形态实时化2.5.2新媒体平台在智能客户服务与管理中的应用01企业基于应用微信实施智能客户服务与管理应从以下几个方面来进行。（1）为客户贴标签企业可以使用贴标签的方式来对微信中的客户进行分类。（2）对客户实施不同营销策略企业要采取精准营销策略，对不同的客户实施不同的营销策略。企业要按照一定的标准将微信中的客户分为不同的类型，为后续实施精准营销做准备。（3）做好微信群运营微信群能将同类型客户聚集到一处，让他们在特定的活跃周期内进行快速的交流。很多企业会将微信群作为实施智能客户服务与管理的辅助性工具。企业运营微信群需要从客户圈层及深度服务两个方面来进行。微信在智能客户服务与管理中的应用02微博在智能客户服务与管理中的应用主要表现在以下3个方面。（1）利用微博收集客户信息企业可以详细分析现有“关注”企业微博账号的客户的特征，了解他们的人口属性、喜欢浏览什么类型的内容等。（2）利用微博开展客户营销微博是企业开展营销推广的有效工具。（3）利用微博提高客户满意度企业可利用微博建立线上答疑通道，针对客户在微博评论中提出的问题，及时做出回复，保持与客户的有效互动，提高客户的满意度。微博在智能客户服务与管理中的应用本章实训认知国内主流AI大模型近年来，我国在人工智能领域持续发力，涌现出一批具有自主知识产权、技术先进、应用广泛的国产大模型，如DeepSeek、豆包、通义千问、文心一言、盘古大模型、星火大模型等。这些模型不仅在自然语言处理、代码生成、多模态理解等方面表现出色，还被广泛应用于教育、医疗、金融、政务等多个行业场景。实训背景选择至少5个国内主流大模型进行调研与体验，注册并实际使用所选大模型的在线平台或API，完成至少5类任务，如问答、写作、翻译、代码生成、逻辑推理等，记录使用感受。从模型类型、能力特点、应用场景、用户体验等方面对大模型进行分析，形成大模型调查表。实训要求（1）收集资料

（4）综合分析（2）分类梳理

（5）实训总结（3）体验大模型的功能实训步骤智能客户服务与管理（微课版）第3章智能客户开发客户识别01CONTENTS目录客户选择02流失客户的挽回033.1客户识别客户识别就是通过一系列技术手段，根据大量客户的特征、购买记录等可得数据，找出谁是企业的潜在客户，发现客户的需求是什么、哪类客户最有价值等，并把这些客户作为企业客户服务与管理的实施对象。3.1.1客户对企业的价值一家企业要实现盈利，必须依赖客户，因为只有客户购买了企业的产品或服务，才能使企业的利润得以实现，因此客户是企业利润的源泉，企业管理好了客户，就等于管理好了自己的“钱袋子”。企业利润的源泉形象地说，客户是“播种机”，因为对企业满意和忠诚的客户会为企业做口碑宣传，为企业带来其他新客户。也就是说，已经拥有较多忠诚老客户的企业容易吸引更多新客户，从而使企业的客户规模不断扩大。帮助企业制造聚众效应客户的信息价值是指客户为企业提供信息，从而使企业更有效、更有的放矢地开展经营活动所产生的价值。客户能为企业带来有效信息。为企业带来信息价值客户的口碑价值是指由于满意的客户向他人宣传企业的产品或服务，从而吸引更多新客户关注企业，并购买企业的产品或服务，使企业销售增长、收益增加所创造的价值。为企业带来口碑价值3.1.2客户识别的作用如果企业通过客户识别，事先识别出对企业价值更大的客户，并对其采取客户保持策略，将有利于达到事半功倍的效果，帮助企业节约客户保持成本。客户识别影响客户保持如果企业能有效识别最有可能成为企业客户的潜在客户，并针对这些客户采取相应的客户获取策略，将有利于节约企业获取新客户的成本，花费尽可能少的新客户获取成本，获得尽可能多的新客户。客户识别影响新客户获取通过客户识别找到的客户，就是企业客户服务与管理战略的实施对象。客户识别的作用主要表现在以下两个方面。3.1.3客户识别的内容客户识别的内容主要包括3个方面。客户识别的内容01企业识别潜在客户需要遵循以下5个原则。（1）摒弃平均客户的观点，保持客观性。（2）寻找那些关注企业未来发展，并对和企业进行长期合作感兴趣的客户。（3）寻找具有持续性特征的客户，即寻找那些会要求企业不断改进产品性能或服务的客户。（4）坚持适应性原则，并且能在与客户的合作问题上发挥作用。（5）认真考虑合作关系的财务前景。识别潜在客户02企业识别有价值的客户需要经历两个步骤：第一步，找出并剔除交易型客户，以免他们干扰企业制定销售策略；第二步，找到关系型客户并对其进行分析，从而找到有价值的关系型客户。识别有价值的客户03过去人们往往认为企业必须满足客户的需要，但在当前竞争激烈的市场环境中，企业仅仅满足客户的需要是不够的，为了留住客户，企业需要让客户感到愉悦，因此企业必须了解客户的需求，找出满足客户需求的方法。识别客户的需求3.1.4客户识别的步骤客户识别是贯穿整个客户服务与管理运作流程的一条主线，也是企业判断是否进行及如何进行客户获取、客户保持、关系终止活动的根本依据。客户识别的步骤3.1.4客户识别的步骤企业要想准确地定位客户，就必须知道企业与客户之间的关系的性质，并对客户进行差异性分析。一般来说，不同客户的差异性主要表现在两个方面，一是客户对企业贡献的价值，二是客户对产品的需求。客户定位市场环境是不断发展变化的，因此企业必须用动态的、发展的眼光看待客户。对于企业来说，寻找客户是一项长期工作，它贯穿于企业生产经营的全过程，企业应根据自身业务的发展变化不断更新、补充企业的核心客户。客户的动态调整企业完成客户定位与客户的动态调整后，接下来需要对客户进行分类。因为不同的客户有不同的特征，企业可以按照一定的标准将客户分为不同的类型，再对不同类型的客户实施不同的策略。客户分类企业将客户进行分类后，能更好地了解不同类型客户的价值，随后企业需要根据不同类型客户的价值，对不同类型的客户采取适当成本的具有针对性的营销策略，从而降低企业经营成本，提高客户的满意度。客户发展3.1.5AI辅助客户识别数据整合与清洗企业通过API或数据抓取工具，从网站、社交媒体、CRM系统、企业微信等多渠道收集客户数据，并对收集到的海量数据进行清洗，去除重复、错误或无关信息，并将不同来源的数据整合到一个统一的数据库中，以便后续分析。识别客户意图和需求企业利用AI技术分析客户行为、语言等数据，构建客户画像，实现“千人千面”的客户识别。（1）行为轨迹分析（2）语义与情感分析识别客户价值企业通过AI技术预测客户的长期价值及其所处生命周期阶段，以优先服务于高价值客户。企业通过分类算法将客户分为潜在客户、新客户、忠诚客户和流失预警客户。针对流失预警客户，智能客户服务与管理工具自动触发挽留策略。识别异常行为在金融、电商等行业，企业可以利用AI技术实时监测客户行为异常，识别欺诈风险，保障企业与客户权益。企业用异常检测算法建立客户“正常行为基线”，当出现偏离时，AI会实时预警。3.2客户选择企业实施客户选择是为了寻找和发现需要企业的产品或服务，并且企业有能力为其提供产品或服务的客户，从而让企业获得最大的收益，让企业的资源发挥最大的价值。3.2.1客户选择的作用有利于企业定位及树立鲜明的企业形象按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。客户之间是有差异的，企业如果没有选择自己的客户，就不能确定自己的目标客户，也就不能为目标客户开发恰当的产品或者提供恰当的服务。主动选择客户是企业定位的表现，是一种化被动为主动的思维方式，有利于彰显企业的个性，甚至可能影响一家企业的命运。有利于减少企业资源浪费按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。企业如果不能有效地进行客户选择，在那些不愿意购买企业的产品或服务的客户身上花费时间、精力，只会造成企业资源的浪费。而企业精准地选择了属于自己的客户，可以避免在非客户身上浪费资源，而将资源花费在企业真正的客户身上，让客户为企业带来更大的价值。有利于提高开发客户及客户忠诚度的成功率按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。企业如果认真选择客户，并选对、选准目标客户，那么企业开发客户、提高客户忠诚度的可能性就很大。企业为正确的目标客户提供符合他们需求的产品或服务，有利于赢得客户的信任，提高客户的满意度，从而让客户对企业产生忠诚感。有利于确保客户给企业带来收益按照智能水平划分，人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。并非所有的客户对企业来说都是有价值的。面对客户，企业要根据自身的资源和客户的价值对客户进行选择。如果企业能长期坚持为自己选定的目标客户提供符合他们需求的产品或服务，那么客户就会更加愿意购买企业的产品或服务，与企业保持长久的合作关系，从而为企业带来更大利润。3.2.2客户选择考虑的因素对于企业来说，客户选择是十分重要的经营战略，它影响着企业的运营收益。企业进行客户选择时，可以从4个因素来进行考虑。客户选择考虑的因素3.2.2客户选择考虑的因素客户购买需求与企业能力的匹配度客户的购买需求与企业能力的匹配度越高，意味着企业的服务成本越低。企业要先辨明客户在做出购买决策时所考虑的所有因素，如发货、运输、货单处理等，然后根据客户购买需求寻找与自身能力相匹配的客户。客户的发展潜力客户的发展潜力在一定程度上影响着企业的收益增长潜力。客户的发展潜力越大，企业的收益可能会不断增多；反之，企业的收益可能会不断减少。客户在产业结构中的地位客户在产业结构中的地位包括两部分，一是客户固有价格谈判实力，二是客户对价格的敏感性。客户的服务成本一般来说，客户服务成本的产生具有隐蔽性，客户服务成本容易与管理成本相混淆，因此企业进行客户选择考虑客户服务成本时，需要对客户服务进行专门的研究。3.2.3实施客户选择的策略企业要想让自己的产品获得良好的销售效果，就需要确定目标市场和目标客户，这也是一个选择客户的过程。企业实施客户选择需要讲究一定的策略。实施客户选择的策略3.2.3实施客户选择的策略01企业选择目标客户要从自身实际出发，要根据自身的定位和发展目标来选择目标客户，以选择与自身定位一致的目标客户。选择与企业定位一致的客户02对企业来说，客户有优劣之分，那么企业就应当选择优质客户来经营，这样才能给企业带来收益。优质客户是指素质好、能为企业做出较大贡献的客户，其最基本的条件就是能为企业带来收益。选择优质客户03对于当前对企业收益所做出的贡献较低，但是有增长潜力的客户，企业要积极为其提供支持和援助。随着这些有潜力的客户“品质”的不断提升，它们对企业产品或服务的需求也将增大，从而反哺企业，并对企业产生较高的忠诚度。选择有潜力的客户04企业与客户之间是双向选择、对等选择，企业实施客户选择时要结合客户的综合价值与企业对其服务的综合能力进行分析，然后找到两者的交叉点，这样企业才能找到与自己实力相当的客户。选择与自己实力相近的客户05任何企业都不可能满足所有客户的需求，但可能会有一些客户觉得某家企业提供的产品或服务比其他企业的更好、更加“物有所值”，于是这些客户对这家企业忠诚度较高。企业应尽量选择与“忠诚客户”具有相似特征的客户，因为企业开发和维护这些客户相对容易，而且这些客户能不断地给企业带来稳定的收益。选择与“忠诚客户”具有相似特征的客户3.3流失客户的挽回很多企业都不会在意流失的客户，认为这些客户既然已经流失，就无须再去挽回。其实这种想法是错误的，对于企业来说，挽回流失客户不仅能降低企业的运营成本，而且被挽回的流失客户的忠诚度可能会比新客户的忠诚度更高。3.3.1客户流失的类型客户流失是指购买意图和行为都发生了转变的客户，即客户由于一些原因转向购买其他企业的产品或服务的现象。按照客户流失主动与否，客户流失分为主动客户流失和被动客户流失两类。01主动客户流失是指由于企业提供的产品或服务无法满足客户的需求，客户主动转而选择购买其他企业的产品或服务。主动客户流失又可细分为3类。主动客户流失主动客户流失的类型02被动客户流失是指由客户恶意欠款或者累积债务等原因导致企业被迫与客户停止合作的客户流失。这种客户流失多是由企业未能及时发现那些具有流失风险的客户，并且未采取必要措施造成的。被动客户流失3.3.2客户流失的识别客户指标主要是指客户流失率、客户保持率和客户推荐率等指标，企业可以通过企业日常记录或客户调查问卷获得这些指标信息。客户指标指标名称指标说明客户流失率客户流失的定量表述，是判断客户流失的主要指标，它直接反映了企业经营与管理的现状，计算公式为：客户流失率=客户流失数/消费人数×100%。客户流失率与客户保持率、客户推荐率成反比客户保持率客户保持的定量表述，它反映了客户的忠诚，计算公式为：客户保持率=客户保持数/消费人数×100%客户推荐率客户消费产品或服务后介绍他人消费的比例客户指标及其说明3.3.2客户流失的识别市场指标主要包括企业的市场占有率、市场增长率、市场规模等。一般来说，客户流失率与各项市场指标成反比。企业可以通过市场预测统计部门获得与市场指标相关的信息。市场指标收入利润是指企业的销售收入、净利润、投资收益率等。一般来说，客户流失率与企业各项收入利润指标成反比。企业可以通过企业的营业部门、财务部门获得与收入利润指标相关的信息。收入利润指标在激烈的市场竞争中，一家企业流失的客户大多会成为其他企业所获得的客户。因此，通过判断企业的竞争力便可以了解该企业的客户流失情况。一般来说，竞争力强的企业，客户流失的可能性要小一些。竞争力指标3.3.3客户流失的原因1主观原因（1）产品质量存在问题：产品是企业的生命线，产品质量存在问题不能满足客户的需求，甚至会损害客户的利益，破坏企业在客户心中的形象。（2）市场监控不力：市场监控不力是指企业对产品在流通领域的监管不力导致的客户流失。（3）企业缺乏创新：企业的创新能力对企业的发展有着重要影响。如果企业缺乏创新能力，没有突破，自然无法满足客户需求，客户就会将其注意力转向其他企业。（4）企业营销策略组合不当：产品定价不合理；营销中间环节即销售渠道过长；客户对产品的品牌认知度不高，对产品缺乏信任。（5）企业服务质量问题：服务质量是影响客户购买决策的重要因素之一。（6）企业内部员工流失导致客户流失：企业员工流失，尤其是企业核心员工的流失导致老客户流失的事件屡屡发生，而企业则面临着员工、老客户双重流失的局面。（7）企业缺乏诚信：客户最担心和没有诚信的企业合作。一旦企业出现诚信问题，哪怕仅仅是很小的问题，客户往往也会选择离开。2客观原因（1）客户方面的原因：常见的客户方面的原因有客户遇到新的诱惑、客户产生新的需求等。（2）市场原因：市场原因包括竞争对手的原因和社会原因。3.3.4挽回流失客户的策略1区别对待流失客户区别对待流失客户是指企业要对不同级别的流失客户采取不同的态度。在资源有限的情况下，企业应该根据流失客户的重要性来分配相应的资源，重点挽回那些能给企业带来较大收益的流失客户，这样才有利于实现流失客户挽回效益最大化。2寻找客户流失原因企业要积极与流失的客户进行沟通，诚恳地询问客户选择其他企业的原因，并虚心听取客户对企业的意见和建议，多方寻找客户流失的原因。企业只有了解了客户流失的原因，才能对症下药，制定并采取相应措施挽回流失客户。3“对症下药”，挽回流失客户“对症下药”是指企业要根据客户流失的不同原因制定相应的挽回措施。3.3.4挽回流失客户的策略案例链接“人工智能+”驱动服务升级，工行以技术之力减少客户流失在竞争激烈的金融市场中，中国工商银行作为国内大型银行，面临着客户流失的挑战。为应对这一问题，2024年，工商银行推出手机银行10.0版本，创新应用“人工智能+”技术，通过多方面的优化升级，致力于提升客户体验与满意度，有效减少客户流失。借助先进的人工智能和大数据分析技术，中国工商银行手机银行10.0从交互体验到安全保障，都实现了服务质效的显著提高。中国工商银行手机银行10.0版推出业内领先的AI管家式服务，使手机银行实现从“货架式”到“搜索式”，再到“对话式”的转变。AI管家采用全新的对话交互模式，从单轮对话升级为多轮互动问答，交易也从跳转页面升级至对话中的全链路交易闭环，能理解、思考客户需求，高效解决问题。例如，在客户咨询理财产品时，AI管家可依据客户资产状况、风险偏好等信息，为客户精准推荐合适的产品，大幅提高了服务效率与客户体验。在安全保障方面，针对AI技术带来的新型风险，工商银行采用业界前沿模型训练技术，推出全新AI盾，构建起全方位、多层次、防篡改的防护体系，为客户交易安全保驾护航。此外，即使客户不打开手机银行，也能通过小组件、实况窗等功能，快速查看服务状态，一键直达常用功能，打破传统金融服务在硬件、场景、应用方面的壁垒，实现金融服务在多终端的无缝衔接和跨端协同。这些基于AI技术的创新举措成效显著。到2024年末，中国工商银行手机银行客户达5.88亿户，移动端月活达2.6亿户，两项数据均保持同业第一，彰显了AI技术赋能在提高客户黏性、减少客户流失方面的强大作用。通过精准洞察客户需求，提供个性化服务，中国工商银行在激烈的市场竞争中稳固了客户基础，提升了自身的市场竞争力。3.3.5AI辅助预测客户流失1收集数据AI模型的预测能力依赖于高质量数据，企业需从内外部多个渠道收集客户数据，形成完整的客户画像数据库。数据类型具体说明企业内部数据客户基础属性数据客户的年龄、性别、地域、注册渠道、客户等级（如会员层级）、客户生命周期阶段（如新客户/老客户/忠诚客户）等交易数据历史购买记录（如消费金额、消费频率、购买品类、消费时间）、客单价、复购率、最近一次购买时间、订单取消/退货记录等行为数据与企业的所有触点记录，如App/网站登录次数、点击行为（如浏览页面、停留时长）、营销活动响应率（如打开邮件、点击广告、参与促销的比例）、社交媒体互动（如点赞、评论、分享次数等）、客户在客服工具、产品评价区、社交媒体（如微博、小红书）中的留言服务数据客服咨询次数、咨询的问题类型、咨询满意度、投诉记录（投诉内容、投诉频率、处理结果等）、工单处理时长、退款/退货率等外部数据行业趋势（如竞争对手推出替代产品）、宏观经济因素（如企业所在行业下行）企业需收集的数据3.3.5AI辅助预测客户流失2预处理数据企业收集到的原始数据可能存在冗余、错误的情况，不能直接使用，因此企业需要对数据进行预处理，以提高数据质量，确保模型预测结果的准确性。（1）处理重复数据：重复数据是指数据集中存在多条完全相同或高度相似的记录。（2）处理缺失值：缺失值是指数据集中某些字段的值为空或不存在的情况。（3）处理错误数据：错误数据是指数据集中存在的不符合现实、业务逻辑或数据定义规则的值。（4）处理异常值：异常值是指数据集中显著偏离大多数其他观测值的数据点。（5）数据标准化：数据标准化是为了消除不同特征（变量）的量纲（单位）和量级（数值范围）差异，使数据在相同的尺度下具有可比性，从而提升模型的性能和稳定性。（6）数据标注：数据标注是将原始数据转化为机器学习算法可理解的形式的过程，就是对收集到的图片、语音、文本、视频等数据标记对象特征，生成满足机器学习训练要求的可读数据编码。3特征工程特征工程就是从原始数据中提取有价值的特征，是AI模型起效的关键。企业需要从原始数据中筛选对流失预测影响最大的特