《数字化客服—打造体验驱动与高解决力的智能客服中心》
《数字化客服—打造体验驱动与高解决力的智能客服中心》详细内容
《数字化客服—打造体验驱动与高解决力的智能客服中心》
《数字化客服—打造体验驱动与高解决力的智能客服中心》
主讲：李福东
【课程背景】
客服职能的目标是解决产品体验和用户认知之间的误差，而纠偏的目的就是让客户产生更多重复的购买，为企业带来更多的收入。
客服中心应当以服务率、解决力、费力度为价值评价值指标。服务率就在服务发生的比率，服务发生的越少经营成本越低，低熵高效、无为而治是企业管理者不断追求的目标方向。服务率、解决力、费力度分别体现为少发生、快解决和最满意。
客服中心应当通过减少误差改进产品设计，对于已经发生的问题力争解决误差，并不断提升解决问题的效率。客服中心管理者应当借助科学设置的评价指标，提升人工服务水平、改进软件系统服务，并作为绩效考核与量化管理的参考依据。
数字化时代，产品更新与迭代的速度越来越快，客户对于“多、快、好、省”的诉求越来越强烈，对于产品和服务也变得越来越挑剔，这就要求企业能够快速响应、发现和解决服务、产品、经营管理等方面存在的问题。
客服中心通过数字化转型，是解决这一问题的必然选择。数字化转型意味着要不断地超越自己，实现持续的、迭代式的进化。这要求客服中心的管理者必须深刻认识并学会运用数字化规律，沿着：标准化、网络化、信息化、数据化、自动化、智能化、个性化的路径循序进阶；
对于数字化客服中心的组织管理，必须沿着：管理制度化、制度流程化、流程表单化、表单数字化的路径，从广度和深度上不断夯实和提升数字化能力。
客服中心需要开展体系化的规划设计，从千场万景的萃取问题和需求，客服中心需要与其他职能部门协同配合，共同研讨和确定数字化客服解决方案，一体化、高体验、高效率地解决客户服务中存在的问题。
客服中心管理人员需要充分发挥人类员工和机器智能的融合协同优势，在提供个性化服务的同时，要充分借助人工智能技术和工具，降本提效。要不断提升客服中心智能化水平，解决客服中心人员流动性高、人员招聘、培训、管理等不确定性挑战，发挥AI技术的优势，逐步减少人工客服的依赖。
chatGPT作为人工智能NLP领域的最新研究成果，一定会对客服业务产生极大的冲击和影响，管理人员应当提前布局，进一步提升客服中心运营能力。
本课程首先讲解数字化客服的新定位、数字化转型的价值意义、本质内涵，然后重点解析用户体验的服务历程设计方法，接着介绍人机协同的客服体系构建方法这一核心内容，最后介绍数字化客服中心的组织设计与人才培养方法，以及数字化客服的持续改进方法。
总之，本课程将客服职能与数字化转型方法论充分融合，重点讲解用户体验驱动的服务历程设计与人机系统的客服体系的系统化设计，通过典型场景和实践案例的方式，沿着：价值创造、价值评价和价值分配的价值管理闭环逻辑，让数字化客服解决方案：可落地、可验证、可持续。
【课程收益】
掌握数字化客服的价值作用与本质内涵；
掌握用户体验驱动的服务历程设计方法；
掌握人工智能驱动的数字化客服设计方法；
掌握数字化客服组织变革与持续改进方法。
【课程特色】体系化设计、逻辑清晰；案例与场景式教学
【课程对象】中高层管理人员、客户服务设计师、数字化转型领导者/推动者
【课程时间】1天（6小时/天）
【课程大纲】
一、客服职能的数字化转型
数字化客服的价值和意义
客服中心的发展历程
数字化客服的六大挑战
重新定义客服中心
数字化客服的本质和内涵
数字化客服的业务目标
数字化客服的体系框架
数字化客服的组织结构
案例：电信、金融、互联网
二、用户体验驱动的服务历程设计
用户体验改善方法与落地路径
服务率与用户体验
改善体验的典型场景和路径
运用地图法推进体验改善
服务历程设计方法与评测标准
服务历程解决过程
解决力和费力度
服务历程的基本设计原则
服务解决力的评分标准
案例：某电商巨头、某电信运营商
三、构建智能与人工融合的服务体系
AI驱动的场景化客服中心
数字化客服系统框架
智能服务门户
智能语音门户
智能客服能力提升方法
以共识为中心的人工解决流程
实时解决流程
迟滞处理流程
风险防范思路与方法
人工解决力改进方法
案例：电信运营商、银行、电商平台
四、数字化客服管理与持续改进
客服生产力管理
客服中心组织变革
运营管理能力提升
提升弹性运营能力
数据决策赋能
服务设计人才培养
服务设计师职责
服务设计人才要求
人才能力培养方法
服务历程持续改善
服务历程复盘方法
服务持续改善方法
服务改进评价指标
案例：某零售企业、迪士尼、特斯拉
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