客服工单系统 大数据分析（客服行业数据分析）

本篇文章给大家谈谈客服工单系统 大数据分析，以及客服行业数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享客服工单系统 大数据分析的知识，其中也会对客服行业数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、工单系统需求分析
• 2、如何通过工单系统实现统一全国各地客服的服务标准呢？
• 3、智能客服系列谈之四：大数据时代的智能客服
• 4、智能客服是什么？
• 5、什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？

工单系统需求分析

本文围绕工单系统进行需求分析，主要介绍工单系统产生的原因及其价值、工单系统满足的客户场景需求、工单系统的组成功能，最后挑选了市面上两款工单系统进行简单的介绍。
一.什么是工单系统

二.工单系统满足的客户场景需求

三.工单系统的功能构成

四.竞品情况
互联网、软件以及传统的电力、电信等行业的企业，希望更好的了解客户声音，及时处理客户咨询和问题，通常会设立客服中心，通过在线客服、电话等方式对外提供客服帮助，但是一些无法及时处理的问题，如系统BUG、线路维修、客户需求反馈需要给到对应业务部门协同处理，或是记录下来方便追踪和跟进，在这样的问题处理机制上产生了工单系统的需求。
若一家企业缺少工单系统，那么这家企业的客户服务可能会面临：

1.问题处理流程不标准导致信息混乱：客服面向外部客户、供应商、代理商等多种角色的多渠道问题，但是缺乏记录、分类、分流，不方面追踪。

2.内部协作混乱：一旦涉及跨部门协作问题，信息不互通导致重复沟通、重复工作，问题处理低效；

3.管理混乱：管理者无法定量分析客户服务质量，无法评定员工的工作效率。

这三个问题最终都会影响客户服务的质量。
基于此，工单系统的核心价值是： 在客户服务层面，更高效地处理客户问题，最终提升客户的满意度 。
工单系统使用最多的人是客服人员 ，其在工单系统中主要任务是完成工单录入、工单追踪、工单转接、工单回复操作，确保客户问题以标准化的流程解决。其次，信息的记录方便客户、业务人员进行查看。一段时间后，管理者通过查看工单处理的数据来掌握客服质量情况。
工单系统的角色主要有客户、客服人员、业务人员和管理者，用户通过场景的应用提交工单，按照预设的内容填写工单信息，通过事先设定的流程和规则，流转到对应的服务部门和人员，经过回复和处理后完成工单，结束以后管理者可针对不同客户、不同部门、不同服务人员对每一个工单进行统计和分析，这就是工单系统的核心架构。
在核心架构的基础上， 增加各种能力可以提升问题的处理效率 ，如触发器可以在一名客服添加评论、更改工单状态后发送电邮通知给客户，无需单独通知；自动派单工具可以让客户提交的工单按一定规则派发给客服，无需主动领取或管理员派发。以下是一个完整的工单系统的功能组成架构：
本架构按问题的产生顺序组织，以问题在派发到指定客服作为节点，区分了问题产生前、问题处理中、问题处理后三个阶段。
问题产生前

数据初始化：不同企业有不同的工单处理规范，导致工单系统对 自定义的需求十分高 。工单模板、工单分类、标签、部门信息等信息都需要支持自定义，以符合企业实际情况。数据初始化的能力决定工单系统的个性化能力。

创建工单：创建工单有两种方式：1.客服、客户主动创建。2.自动创建。主动创建为基础能力，而自动创建的能力可帮助客服减少工单创建工作，如客户在邮件中、在线客服中投诉、反馈后，系统自动创建为工单，提高问题处理效率和提升客户满意度。

工单流转：工单会给到具体的客服或业务员处理，此时需要使用工单流转功能，分为手动流转或自动流转。手动流转为基础能力，自动流转能力用在自动创建工单、工单超时等情况下自动流转给其他人员。
问题处理中

基础工具：基础工具决定工单的处理能力，如修改工单的基础字段如优先级、类型、处理人，给工单添加评论、附件、注释，关联工单方便处理一类型问题等。

批量处理操作：工单系统的主要使用者是客服人员，所以如何客服人员处理工单的效率直接影响系统的使用效率。 批量处理工具目的将高频的、重复的工作固化 ，减少处理时间。批量处理工具有：过滤器、批量操作、宏：

过滤器：工单过滤器是保存好的一系列筛选条件，用来分类管理工单，使得客服能够快速查看符合筛选条件的所有工单

批量操作：批量操作为了一次性将多条工单执行一个任务，如批量回复、转交，提升处理效率。

宏：宏（也叫预设工单回复）相当于工单的回复模板，可以降低坐席重复编辑和输入内容的时间，以便于提升工单的处理效率。

自动化工具：工单系统核心目标是更快地处理客户问题，所以如有自动化的工具，即可减少人工接入，到了一定条件既触发处理任务，节省人力的同时提升效率。自动化工具包括触发器和SLA服务等级。

触发器：触发器任务可在工单创建或更新时，自动完成工单转交、提醒、变更等操作，例如当客户催单并且其为坐席类别的客户时，提升工单的优先级。

SLA服务等级：为了规范客服的服务标准，保证服务目标，可使用SL服务等级设置精准的设置响应和完结的时间要求，未达条件的工单触发提醒。
问题处理后

统计报表：统计报表的使用者是管理员，通过查看工单的创建量、工单处理耗时、被催单的数量等数据，掌握企业的客户服务质量情况。

满意度调查：工单系统的目标是提升客户服务的满意度，满意度调查工具可以让客户在问题处理好后对企业的客户服务进行评分，企业可根据满意度调查了解客户服务的质量和待改进项。

知识库：如果企业的产品复杂、客服人员质量参差不齐，想要保证高效的客服回复质量和效率，企业可建立场景问题、常用功能的知识库，客服人员在处理问题前后都可进行参照学习。
1.网易七鱼

Slogan：高效专业系统化，引领用户工单时代。

核心价值：1.无缝流转提高跨部门协同效率。2.实时提醒，信息必达。3.多维度搜索工单，快速检索。

功能完善度：网易七鱼在流转、自动化处理方面投入较深，注重内部跨部门协同工作，但在工单的自动化创建、工单基础能力上存在完善空间，适合对内部协同较为关注的企业。

UI和交互：网易七鱼的界面设计较为整洁，很少冗余信息，系统提示比较到位友好，交互操作符合规范，整体简单易用。
2.Zendest Support

Slogan：Zendest Support是一个非常简单的系统，用于跟踪、排定优先级和解决客户支持问题。

核心价值：1.强大的配置能力，满足复杂的业务需求；2.代理商也可使用；3.所有渠道的客户反馈都汇聚到后台，个性化配置需要创建工单的地方；4.可与客户互动；5.完善的报表体系帮助企业衡量客户服务质量。

功能完善度：Zendest Support功能十分强大，基础能力可支持复杂的业务，在问题的创建和处理方面都有高效的工具，也配置了相应的自动化工具，其知识库还能提供给客户自行查找，实现帮助中心的效果。

UI和交互：Zendest Support的交互十分友好，设计明亮整洁，且交互组件丰富，不仅仅只有基础的输入框、下拉框等，体验已经接近C端产品。
总结：工单系统通过标准化客户问题的处理流程，另外配置相应的批量、自动处理工具，最终提升客户问题的处理效率和客户体验。工单系统的主要使用者是企业的客服人员，一般在在线客服、电话中接收了客户问题后进行记录和追踪。工单系统的核心有两个，一个是工单本身的功能丰富度，如自定义工单模板、自定义部门、评论工单，工单本身的功能丰富度支撑了业务。第二个是提升工单处理效率的工具，如批量处理工单、自动流转、触发器工具，减少人工操作的同时问题也得到及时处理。

如何通过工单系统实现统一全国各地客服的服务标准呢？

通过智能客服系统来实现。帮我吧智能客服系统实现全国各地的售后客服，统一运用帮我吧APP来处理主管分派过来的工单，实现每个售后人员的工作量、服务水平、问题处理效率、满意度等全方位数据监管。依托帮我吧BI大数据分析平台，实现对客服人员的集中化、标准化管理。 想了解更多可以百度一下

智能客服系列谈之四：大数据时代的智能客服

在阅读这篇文章之前，请大家先看这个几秒钟的视频： http://share.vrs.sohu.com/2662329/v.swftopBar=1autoplay=falseplid=5641103pub_catecode=122102from=page 稍后我们会一起讨论一下对这个视频的看法。
在当下大数据不仅是显学，更是已经深入并影响到我们生活的方方面面。对于智能客服来说，大数据是获得力量的神谕，拥有大数据的智能客服，就如同获得智慧泉水的奥丁神，拥有人类完整的智慧， 洞察过去现在未来。但对于当下应用中已经开始使用大数据的智能客服，就如同瞬间获得强大武功的骨骼清奇的少年，跃跃欲试于自己的强大能力又不知可能的后果是什么。看过武侠小说的人都熟悉这个情景，老武师说：习武之人最要紧的头一件事不是功夫是否精深，而是武德如何，若是武德低下，则往往武功越强，祸害越强。即便不是心怀恶意，单就一个无心之失就足以让无辜者丧命。

回到看过的视频，在视频里面，服务小哥身手了得，一块抹布舞的风生水起，如甩印度飞饼又像是二人转的花手帕，煞是好看。但如果我作为在餐厅就餐的旁边的客户来说（请注意，这才是真正的场景哦），这样的花式抹桌子，我是担心和拒绝的。虽然服务小哥让我见识了他对运用抹布上的熟稔功夫，但于我来说，只要在我在餐桌坐下时，确保座椅干净，地面无污渍就够了，我不需要见识搞卫生的员工的超强能力，更担心我的餐桌上可能会飞过来抹布上的菜汤、残渣。但刚出道又拥有责任感的少年常常用力过猛。我们在小黄鸡、交交等一些智能交互机器人身上看到类似服务小哥的举动：展示自己拥有多么大的服务技能和应变能力；一些即便不是智能客服的大数据分析工具，也出来炫技，通过对电商平台的数据挖掘，把客户分析的通透，证明它有多了解客户，但这往往不是给客户带来体贴，而是额外的戒备或惊悚。

在911之后，美国许多机场加强了安保工作，包括采用更多先进的扫描设备，其中有一款设备可以清晰透过衣物看到乘客是否在衣物内夹带违禁物品，由于透视效果太好，导致乘客反弹，认为这有侵犯隐私的嫌疑。后来机场用了个巧妙的方式来解决这个尴尬的问题：即监控扫描设备的人员在较远的一个房间内，在现场的安保人员无法看到扫描的成像结果。这样就确保没有一个人可以同时将扫描结果（相当于智能客服场景中的大数据分析）和个人信息（相当现场安保人员对客户的直接接触）对应起来，而侵犯到具体个人的隐私，同时又能保障安检必须的信息获取。

在当下的智能客服和大数据结合的应用领域，还没有看到这样的制度设置和相关行业自律。事实上，大数据+智能客服已经有能力实现以往一个段子里面描绘的必胜客客服为客户所做的各种“体贴”又夸张的推荐了。但这绝非智能客服在大数据技术支持下应该去做的事。正如我之前提到的智能客服服务范围应是广大光谱中一小条特定频率的光谱，同时，在大数据技术应用方面，也应采用“弱水三千只取一瓢”的克制策略，即将大数据分析聚焦于服务所在的光谱内，可以识别出客户在本企业的消费行为、服务特质和个人喜好，加以标签化，从而为其提供标准而圆融的服务。

即便如此，智能客服和大数据结合之后所拥有的能力能量还是惊人的，作为一个体验极佳的智能客服提供者，应做到内敛而谦逊，即主动的“被动”。也就是即使我们已经洞察用户接下来可能的需求是什么，在他（她）发起之前，智能客服应保持等待状态，等到客户提出了服务需求，才提供符合他（她）需求的服务，这样才会有贴心安心的服务感受。在这方面成熟规范的酒店服务标准，可以为智能客服未来发展提供很多规范和标准方面的借鉴。在逐渐获得客户信任的基础上，客户愿意让渡一部分隐私，以便获得更有效率更符合其个性需求的服务。要达成这样的良好客户关系，前提和过程都需要大数据智能客服做到了主动的”被动“。

这其实是顺应客户心理的正确方式：没有人愿意被他人随意摆布，而大数据智能客服恰恰拥有了”摆布“客户的能力。但不管从人性角度出发，还是为长远维系客户来考量，都需要智能客服运营者克制自己想要体现能力的冲动。让客户拥有掌控产品使用和服务的感受，事实上这也是降低企业信息风险的战略举措。在不时传出某某知名企业客户信息或交易数据被”拖库”的今天，妥善保管和审慎使用与客户相关的任何信息， 是任何一个试图基业长青的企业所应该遵循的原则。

说了这么多，看官可能会说，你这不是想让大数据和智能客服结合的时候自缚手脚嘛，那还用得着大数据来武装智能客服吗？事实上，用大数据武装的智能客服，就如同拥有应对各种状况方案的消防员，在需要的时候为您服务，也只在必要的时候，提前介入和告知，帮助客户摆脱困境。而在开篇时讲到的全知全能的奥丁神，其能力的获得并不是没有代价的，他需要奉上一只眼睛才获得智慧之泉的泉水。这何尝不是大数据时代智能客服的隐喻呢。

智能客服是什么？

智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，它是（大规模知识处理技术、自然语言理解技术、知识管理技术、自动问答系统、推理技术等等），具有行业通用性，不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

什么是智能客服系统？AI客服的优势在哪里？

关于智能客服，360百科给出如下定义：

智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动 问答系统 、推理等等技术行业，智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

这一长段专业化的语言说下来，估计非行业人士都被说蒙了。

在大多数人的认知里，智能客服就是打开网页客服弹出来的千篇一律的机器人，回答问题从来不在点上，让人恼火，所以大多数人的选择是直接跳过，转人工客服。

在此说明，智能客服=AI客服+传统客服（在线客服+工单客服+呼叫中心），这里的AI客服指的是AI在客服系统的能力。上面说到的机器人问答只能是它的冰山一角，而且是之前的，现在已经做的好很多了。

我们来简单说一下AI客服，这里我们不提智能客服的全渠道接入、一体化的整合、大数据分析、开放性与定制化，我们只聊AI方面的。小能的AI客服有三大特性；

1、垂直场景的业务渗透与交互能力；

2、全流程的人机协同的能力；

3、训练师平台带来的知识库构建能力。

1、垂直场景的业务渗透与交互能力

对于行业大量重复的访客咨询，传统的机器服务就是简单问答，智能场景则可以很好的解决这个问题。拿电商行业来说，可以将访客和企业业务的数据进行关联，智能、精准的对访客进行优惠活动咨询、商品推荐、退换货处理、售后，以及营销等问题的处理

小能客服采用了超媒体+智能代理的模式，利用AI可以实现80%高频业务的自动办理，交互形式也非常智能，超级炫酷，有效提高企业的形象。

2、全流程的人机协同的能力

AI客服会渗透到客服的各个环节，利用AI的能力来优化业务，辅助人工，或产生功能的革新。

一个完整的客服系统，其流程是从客户从多渠道进入开始，客户先是被识别出来，然后进入分配系统，根据预制的或动态的分配机制分配到相应的客服组，然后再根据优先级的不同或插入相应的队列，或直接进线，进入咨询对话过程，咨询结束后离开。

在这一过程中，AI首先能够给予大数据智能识别出客服的身份，然后进行动态分配，然后辅助人工进行业务处理，这个过程的智能辅助、实时质检监控 智能营销等智能功能不但能大大提高客服工作效率，还能提高服务单满意度，提高订单转化率。

举个例子来说明：

某个电商网站的老顾客张先生，因为经常买东西，AI客服就能够根据他以往的消费记录及活跃度指标识别为高等级的顾客，所以无需排队可以直接进线。在张先生进入在线客服时，对话框内就会弹出“嗨，张先生，好久不见“，如果是通过电话的方式打进来，AI客服也能在听到他声音的时候，利用语音识别技术识别出，并语音回复同样的内容。

客服在与张先生聊天的过程中，AI会依据谈话的内容启动上下文识别、语义分析来自动搜索出相关内容，供客服选择回复，这对于业务量大或新客服来说，是非常好的解决方案。并且，在谈话过程中，AI还能根据情绪识别、关键字及行为来实时质检，如果客服态度不好或者回复的内容有问题，就会实时给出提醒，问题严重的话将会拦截客服的回复，避免给客户造成不好的影响。

3、训练师平台带来的强知识库构建能力

      智能客服离不开知识库的配置，很多企业因为没有专业的人才，在知识库的构建过程没有办法做到与业务的有机融合，导致问题解决率不高。在后期的知识库不断填充过程还会越来越冗余，导致我响应速度变慢。

      小能的训练师平台可以做到利用AI的能力自动对知识库进行清洗、对业务问题进行分析与聚类，找出核心热点问题。还能够利用机器深度学习来自动对知识库进行梳理，删除冗余的寂静词，增加热点位置问题的回复。客户还可以直接购买小能的训练师平台+训练师服务，帮助企业建立一套完善的数据里，同时为企业培训训练师人才。                                                                                                                                                                                                                                              

其他

AI客服只是开始，未来会更加注重拟人化与营销方向的研究,做到全服务过程的无机器感知，提高用户体验。通过大数据及其他功能来提高AI的营销能力，为企业的销售转化率做出更多贡献。 关于客服工单系统 大数据分析和客服行业数据分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 客服工单系统 大数据分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于客服行业数据分析、客服工单系统 大数据分析的信息别忘了在本站进行查找喔。