智能一點(diǎn)們恐難以成為電商紅利消褪的救兵

隨著(zhù)AI被廣泛應用到各行各業(yè)，智能客服市場(chǎng)的競爭也愈演愈烈

《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò )發(fā)展狀況統計報告》顯示，截至2017年12月，我國網(wǎng)民規模達7.72億，增長(cháng)率為5.6%，同比下降0.6%，在網(wǎng)民增速趨緩，互聯(lián)網(wǎng)流量紅利消失的當下，電商紅利也退了潮。

而在另一邊，隨著(zhù)AI被廣泛應用到各行各業(yè)，智能客服市場(chǎng)的競爭也愈演愈烈，不少后入場(chǎng)的智能客服平臺選擇“小而美”形式殺入智能客服市場(chǎng)，如瞅準了電商紅利消退，且客服又是電商行業(yè)的剛需服務(wù)，智能一點(diǎn)以專(zhuān)注于A(yíng)I導購為切入點(diǎn)，殺入這片巨頭和創(chuàng )業(yè)公司云集的智能客服市場(chǎng)。

智能一點(diǎn)以AI導購為突破口，著(zhù)力于售前服務(wù)為B端用戶(hù)提升轉化率，這是否能給流量紅利褪去的電商們帶來(lái)福音呢？又能否讓其在智能客服領(lǐng)域立穩腳跟呢？

提升轉化率，售前客服助電商緩解紅利消退壓力

就目前而言，智能一點(diǎn)致力于售前服務(wù)為用戶(hù)提升轉化率，主要有以下兩方面優(yōu)勢。

其一，從AI導購的垂直化領(lǐng)域切入。智能一點(diǎn)的側重點(diǎn)在于售前導購，而售前服務(wù)是提升轉化率的關(guān)鍵環(huán)節。指導用戶(hù)購買(mǎi)產(chǎn)品，提升用戶(hù)轉化率，這對電商行業(yè)而言自然是求之不得了。艾媒咨詢(xún)的調查數據顯示,75%的顧客因對客服不滿(mǎn)而放棄購買(mǎi)行為,超過(guò)四成的顧客因對客服不滿(mǎn)而不推薦他人購買(mǎi)。所以，客服在一定程度上決定了產(chǎn)品銷(xiāo)量。

許多用戶(hù)在購買(mǎi)產(chǎn)品前都會(huì )傾向于先向客服咨詢(xún)產(chǎn)品的相關(guān)問(wèn)題，比如尺碼、顏色、優(yōu)惠活動(dòng)等，獲得導購意見(jiàn)后再決定是否購買(mǎi)此產(chǎn)品。而售前客服恰好可以滿(mǎn)足用戶(hù)的此類(lèi)需求，以交流的形式更能獲得用戶(hù)對產(chǎn)品的認可度，如若用戶(hù)不滿(mǎn)意，還可智能地為其推薦其它類(lèi)似產(chǎn)品，或者發(fā)現用戶(hù)的其它需求給出相應的產(chǎn)品推薦。

與此同時(shí)也在與用戶(hù)的多輪交互之中，獲取了用戶(hù)喜好，再結合收集到的行業(yè)數據、企業(yè)數據為用戶(hù)畫(huà)像，作出更精準的商品推薦，滿(mǎn)足用戶(hù)需求。對于商戶(hù)而言，更高的轉化率與復購率才是其最想要的結果。

其二，從服務(wù)細分領(lǐng)域切入，比如母嬰等領(lǐng)域，并輔以技術(shù)和數據支撐。市面上大部分智能客服平臺都是覆蓋了售前、中、后整個(gè)客服流程，如Udesk等，而電商本身也是需要全程服務(wù)的?？蓪?shí)際上卻是智能客服讓用戶(hù)倍感不滿(mǎn)，詬病連連。有數據顯示，在用戶(hù)體驗上，在線(xiàn)客服是企業(yè)使用率最高的客服系統，達到73.9%，呼叫中心使用率50.7%，而智能客服的使用率僅為31.5%。

許多服務(wù)商提供的智能客服系統對用戶(hù)所提問(wèn)題的識別能力有缺陷，比如不懂方言，不懂縮略語(yǔ)，機械識別關(guān)鍵詞等，造成答非所問(wèn)等情況而備受用戶(hù)詬病，用戶(hù)解決問(wèn)題的期望落空則會(huì )影響用戶(hù)滿(mǎn)意度。

而專(zhuān)注于售前客服的智能一點(diǎn)，其客服系統應對用戶(hù)提問(wèn)時(shí)回答更智能、準確。且智能一點(diǎn)采用深度學(xué)習技術(shù)，建立垂直行業(yè)的基礎知識圖譜，優(yōu)化了對自然語(yǔ)言的識別處理能力，在與用戶(hù)的多輪交互中，也能把握住用戶(hù)所要表達的意思，不僅能給出讓用戶(hù)滿(mǎn)意的答案，還能在多輪交互下抓取用戶(hù)購物喜好適時(shí)推銷(xiāo)產(chǎn)品，以此提升轉化率，又不會(huì )讓用戶(hù)有違和感。

智能一點(diǎn)雖未覆蓋整個(gè)客服流程，卻因專(zhuān)注于售前客服，且聚焦于垂直領(lǐng)域，如其最擅長(cháng)的母嬰領(lǐng)域，其知識庫問(wèn)答規模已在六七十萬(wàn)，而讓其交互系統能更準備地捕捉客戶(hù)購物意圖，并能行之有效地為客戶(hù)解決問(wèn)題，深得客戶(hù)滿(mǎn)意，轉化率也自然而然能得到提升。據悉，智能一點(diǎn)能為B端用戶(hù)提升15%的轉化率。

然道阻且長(cháng)，售前客服助推電商仍是力有不及

能助力企業(yè)提高轉化率與復購率是智能一點(diǎn)殺入智能客服領(lǐng)域的絕佳優(yōu)勢，但要借AI導購的強吸引力來(lái)撬開(kāi)智能客服市場(chǎng)仍需解決目前尚存的一些問(wèn)題。

其一，售前客服在電商行業(yè)的發(fā)展空間受限。一方面，對于電商而言，售前、售中、售后整個(gè)客服流程都需要，缺一不可；另一方面，阿里、京東、蘇寧等電商巨頭都有自己專(zhuān)業(yè)的智能客服，如阿里小蜜，京東JIMI等，而幾乎所有的品牌商、中小電商都選擇落戶(hù)這幾家電商巨頭，雖也有電商會(huì )將客服外包給專(zhuān)業(yè)客服公司，但競爭實(shí)力懸殊，讓其備受掣肘。

其二，產(chǎn)品尚不成熟，仍需打磨。目前來(lái)看，市面上絕大部分智能客服都是包含售前、中、后的泛模式，缺乏智能一點(diǎn)這類(lèi)專(zhuān)一模式，因此其面臨的產(chǎn)品競爭相對要小，同質(zhì)化現象尚不明顯。就智能程度而言，比之多數泛類(lèi)產(chǎn)品而言要略勝一籌，但在這些AI技術(shù)成熟的互聯(lián)網(wǎng)巨頭面前就處于劣勢了。如網(wǎng)易七魚(yú)智能系統的服務(wù)先知預測率達90%，而智能一點(diǎn)的意圖識別率尚在80%。所覆蓋的行業(yè)領(lǐng)域與提供的服務(wù)范疇也不如Udesk、容聯(lián)七陌等先輩。

其三，打通行業(yè)數據有難度。一方面，智能一點(diǎn)可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)采集整理各行各業(yè)的數據，便于智能客服系統更準確地處理用戶(hù)所遇問(wèn)題，但這些數據還遠遠不夠，不足以做到售前的精準營(yíng)銷(xiāo)，且行業(yè)知識圖譜的構建本身也很有難度。

另一方面，智能客服老玩家眾多，縱然拋開(kāi)阿里京東等，依然還有網(wǎng)易七魚(yú)、Udesk、容聯(lián)七陌等，這些服務(wù)商積累的經(jīng)驗、構建的行業(yè)圖譜比之厚實(shí)，如智齒科技就已構建了26個(gè)行業(yè)知識圖譜，而智能一點(diǎn)目前僅在母嬰、出行、餐飲等行業(yè)的知識圖譜最為完善。

此外，智能一點(diǎn)是針對企業(yè)做定制化的售前客服系統，行業(yè)數據可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取，但同一行業(yè)的不同公司其運營(yíng)模式有同有異，其產(chǎn)品更是如此，要更靈活地處理用戶(hù)問(wèn)題，精準化售前導購，將行業(yè)數據與企業(yè)數據融合很關(guān)鍵，但企業(yè)數據必然涉及商業(yè)機密，多方考量下企業(yè)也不會(huì )完全給出自己所擁有的數據，這就對完善售前客服系統形成了阻礙。

如Udesk需要企業(yè)自行構建行業(yè)知識圖譜，對于不懂如何構建知識圖譜的B端用戶(hù)而言，則直接影響著(zhù)產(chǎn)品最終的呈現效果，而智能一點(diǎn)雖直接為企業(yè)構建知識圖譜，但企業(yè)數據獲取上全看合作雙方協(xié)商了，這一點(diǎn)也就考驗著(zhù)服務(wù)商的商業(yè)保密誠信度了。

單一的售前客服面臨的種種問(wèn)題意味著(zhù)智能一點(diǎn)們仍需不斷改進(jìn)完善，才能抓住這尚不飽滿(mǎn)的市場(chǎng)先機，在智能客服市場(chǎng)奪得一席之地。

讀懂人類(lèi)的售前客服才能大有作為

售前客服雖在天貓、京東等電商平臺難有施展空間，但在其它行業(yè)卻炙手可熱，如醫療、金融、教育等，因此智能一點(diǎn)以AI導購為市場(chǎng)切入點(diǎn)的發(fā)展邏輯是有廣闊前景的，但要撐起無(wú)限前景的客服市場(chǎng)，關(guān)鍵還是在于產(chǎn)品本身。

其一，不斷完善產(chǎn)品技術(shù)，讓智能客服系統讀懂人類(lèi)語(yǔ)言是關(guān)鍵。一方面，人工客服受制于客服人員自身的精力與此行業(yè)帶來(lái)的各種壓力，以及工作內容的重復性，讓智能客服代替人工有了可趁之機；另一方面，智能客服可24小時(shí)在線(xiàn)處理繁忙重復的用戶(hù)問(wèn)題，但對自然語(yǔ)言的識別處理能力仍不如人工客服，讓其并不受用戶(hù)的歡迎，絕大部分人依然傾向于繞開(kāi)智能化客服系統，與人工客服交流解決問(wèn)題。

因此完善產(chǎn)品技術(shù)很重要，強化機器人對自然語(yǔ)言的理解能力，應用深度學(xué)習技術(shù)讓機器人能自主學(xué)習活用行業(yè)知識圖譜。只有能像人工客服一樣直接快速地讀懂用戶(hù)所要表達的意思并快速地予以解決，才能讓用戶(hù)更滿(mǎn)意，提升客服效率，并對用戶(hù)進(jìn)行精準化的產(chǎn)品推銷(xiāo)。通過(guò)對行業(yè)數據收集以及與企業(yè)數據的整合利用，更新數據庫以便精準快速處理用戶(hù)問(wèn)題。畢竟機器人的儲存能力與反應速度是人類(lèi)自愧不如的，只要機器運轉正常也不存在需要休息或者情緒不穩定等減效情況。

其二，給產(chǎn)品加入人性化服務(wù)元素。人與機器人最大的不同就在于有無(wú)情感，售前客服對自然語(yǔ)言的識別能力已經(jīng)是有了不小的進(jìn)步，在不斷突破技術(shù)難關(guān)后，對自然語(yǔ)言有了更精準的識別后，也要注重對用戶(hù)情緒的把握，理解了用戶(hù)的意思還不夠，還要懂用戶(hù)此時(shí)的心理狀態(tài)，是開(kāi)心還是憤怒。如若用用戶(hù)情緒好可適度與之調侃抓準時(shí)機推銷(xiāo)，如若用戶(hù)情緒不穩定也要學(xué)會(huì )像人類(lèi)一樣說(shuō)一些安撫的話(huà)，或者博用戶(hù)一笑等。

目前智能一點(diǎn)的售前客服系統在文字層面的解讀已經(jīng)有很不錯的表現，在語(yǔ)音層面還可以再提升，從語(yǔ)音上也可以更好的識別用戶(hù)情緒，還可以在視頻層面有所突破，從用戶(hù)臉部表情與語(yǔ)調上更能精準把握用戶(hù)情緒。

其三，全方位的智能化客服，不僅在售前客服，售中客服、售后客服也要一起抓。一來(lái)就線(xiàn)上而言，售前、售中、售后客服缺一不可，如雖被阿里京東們壟斷，但尚有市場(chǎng)的電商行業(yè)；二來(lái)就線(xiàn)下而言，許多傳統行業(yè)著(zhù)重于售后客服，且人工客服的接入程序繁雜，如果能將客服直達步驟簡(jiǎn)化，并給客服機器人引入人聲模擬程序，也是不錯的選擇。

如模擬明星、名人、二次元人物的聲音，讓客服機器人更有吸引力，以此來(lái)弱化用戶(hù)對智能客服并不智能的印象。如用戶(hù)在撥打移動(dòng)客服時(shí)，可直接優(yōu)先接入智能客服機器人，實(shí)在無(wú)法處理的情況下再轉入人工客服。

總體而言，售前客服雖逆轉不了電商紅利消退的現實(shí)，但只要抓住競爭壓力尚小的售前客服市場(chǎng)機遇，不斷突破產(chǎn)品技術(shù)，對自然語(yǔ)言進(jìn)行精準識別，對用戶(hù)情緒把握準確，讓產(chǎn)品覆蓋整個(gè)客服過(guò)程，在A(yíng)I常態(tài)化的未來(lái)世界中，售前客服企業(yè)們的確有機會(huì )一展拳腳。

文/劉曠公眾號，ID：liukuang110

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