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直播简介
说起客服系统，大家可能会首先想到呼叫中心（Call Center），想到那些熟悉的客服号码：10086、95588、12306、400、800......
曾经，电话和邮件，是客户与企业连接的主要纽带。
然而，“移动+社交”改变了这一切。
APP、微信、小程序、电商网站、QQ、邮件、电话…..客户可能会通过任何一种方式，与你的企业发生连接， 客服的渠道，正在变的极度碎片化。
移动+社交时代，我们应该怎样构建新的客服系统？
在新一代智能客服系统的赛道里，UDESK 是颇受关注的一家企业。
一方面，是因为他们客户名单里，包含了一些以“极致服务”著称的行业龙头，例如海底捞、星巴克、光大银行......
另一方面，在2018年9月，UDESK完成了C轮3亿的融资，在资本寒冬的背景下，取得这样的成绩，显得殊为不易，也反过来证明了UDESK的产品和服务能力。
我们邀请到Udesk 联合创始人、 COO 程俊来做客选型直播
关于以下话题，展开了深入探讨
面对碎片化的渠道，如何为客户提供一致性的服务体验？
从客户提出需求开始，如何打通内部环节，建立闭环，直至解决客户的问题？
AI如何让客服系统、客服人员变的更聪明？
海底捞、星巴克、光大银行这些企业，如何搭建新一代的智能客服系统？
UDESK怎么看待这些问题，在这篇访谈实录里，做了详细的整理，一并分享给各位选型宝的用户。
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对话内容
选型宝：您认为从最早的客服电话、客服邮件，到现在的智能客服，客服系统经历一个怎么样的发展历程，今天如果我们选客服系统，应该更看重哪些特征？
UDESK程俊来：我们知道其实客服不是一个很新鲜的东西，几十年前就有了，我们认为客服系统经历了以下几个时代：
1、传统客服时代
最早的客户服务通过电话或者邮件，这一类单一的工具。
2、客服软件时代
后面就有了专门为服务去做的软件，但当时那种软件其实都是独立开来的。比如说呼叫中心，就是电话的软件；然后线上的这种渠道就用在线客服系统，相互比较独立、割裂。
3、全渠道客服系统
在2014年，我们一开始在创业的时候，提出来要去构建全渠道的客服系统，就是因为我们知道，客户跟企业之间的沟通渠道开始变得碎片化，我可能通过你的APP、小程序、微信，也有可能给你打电话、发邮件，有很多的渠道，客户都能找到你。
所以这个时候，对于企业来讲，你必须要有一套平台，我不管你什么样的渠道过来，我都能够去响应客户的需求，你都能够找到我。所以当时我们创业的时候，主要打了这一点，就是全渠道的客户服务系统。
4、全场景智能客服系统时代
再到后面，我们在2018年3月份的时候推出来叫全场景智能客服系统。其实它是在全渠道的上面做的一个延伸，就是我们讲到，你的服务不是简单的沟通，不是说你找到我，我回答了你的问题，我的服务就结束了。
其实大量的服务，是一个很长的闭环，你找到我之后，我的一线客服可能还解决不了，我可能需要二线的研发人员、线下工程师上门给你解决，也可能不是服务的问题，是市场方面的问题，或者销售、产品方面的问题。
如果是产品的问题，我可能需要其他的部门去给你解决，这个时候你仅仅是打通前面的连接渠道还不够，需要把公司里面的各个部门、所有跟服务相关的场景全部放到客服平台上面来。
这样它才能不仅仅高效率连接客户，还能高效率地在企业内部做协同，去帮助客户解决问题，这才是客服的初衷，所以我们提的概念叫全员客服。
包括像我们UDESK本身也一样，我要求所有的部门、所有的员工都要能够直接跟客户去对话。客户有问题，是哪个部门的问题，哪个部门就应该去直接找到这个客户，去帮他解决。
这是一个非常大的思维方式转变，让市场的声音成为驱动内部服务的一个指挥棒。因为原来的企业只有一线部门是面对客户的，后面的部门跟客户是隔离开的，今天客服系统可以用来传导市场声音，驱动企业内部服务流程。
选型宝：听起来非常有意思，由客服系统为切入点，来驱动整个公司变成服务驱动的文化和流程，请问有什么具体案例可以参考？
UDESK 程俊来：我们通过一个案例来讲一讲，这是一个广东地区最大的社区生鲜品牌。
（一）业务现状
我先讲一下它现在的业务状态，我们知道这种社区生鲜品牌它是有线下的店，它自己开了很多店，还有很多×××的店，加起来应该是有几千家，它的Slogan很好,叫“不卖隔夜肉”，你现在去广东的很多街道边上，它有很多门店，去提供生鲜、水果、肉这一类的产品。
后来又随着线上的渠道发展起来了，它又开了线上的小程序，在上面售卖商品，它还提供上门的送货服务，所以看起来它很传统，但它其实把这种现代的东西都已经用了。
（二）面临的问题
它会面临什么样的问题？让我们来捋一下。
? 服务渠道分散
首先它线下的这些客户，比如说我到你的门店里买了一些东西，它是会有日常服务问题需要咨询的。
第二个就是它线上，线上小程序、或者商城、或者是送货上门，它也会有很多的问题要咨询。
线下、线上是两个完全不同的渠道体系，在他们公司原来就是两套平台，两个团队在做。
? 服务流程复杂，管理成本高
还有什么问题呢？就是我们知道除了客户有问题之外，它的这些门店，自己的日常工作也有很多服务问题。
举个例子，这个门店，今天发现送过来的猪肉不是很新鲜，或者送过来的水果有什么样的问题，这就相当于是一个供应链的问题了。
还有可能是什么问题呢？例如说，我今天的收银系统出现问题了，为什么不能收银？或者我为什么不能出票？这些就是IT系统出现问题了。
他原来是怎么解决的？他们把所有的门店，自己的门店、还有×××商门店都放到一个大的微信群里面。大家有什么问题就在群里面提，他们就派人去响应，去解决，特别混乱。
你想一下，几千家门店每天都往里面去提问题，关键这些问题不是说某一个部门能够解决。你的IT问题需要IT部门去解决，你供应链的问题需要供应链部门去解决。那怎么去保证高效的流转？传统的手段很难做到。
? 人工工作量大，重复工作多
第三个就是，由于缺乏系统，服务的驱动和流转是靠人工，导致重复工作多，从我们的视角看，是可以通过一些智能化的手段，把大量重复的工作简化的。
? 线下×××，效果无法监控
第四个是，线下×××的效果无法监控，因为门店实在太多了。很多问题不是说简单的你打电话给我，我电话里面给你解决了。
我是要派人上门去给你做维修，做更换。那这个时候怎么办？他们其实外包给了第三方。外包给第三方又出现问题了，没办法监控。他根本就不知道，这个第三方什么时候去了这个门店，到底有没有帮门店解决问题，这个根本没有办法监控。
第五个就是它的数据分散，刚才讲到因为它是在各个团队里面。每个团队去负责处理一部分的服务问题，所以它的数据非常分散。
第六个就是，你没有一个完整服务反馈和评价体系。因为本身你的渠道是很分散的，你也不知道客户从什么地方来找到你，要求你解决什么问题，所以，自然无法建立完整的反馈和评价体系。
（三）解决方案
客户的问题，归根结底，是因为没有办法把全公司，所有跟服务相关的，所有的场景，所有的流程，所有的数据，都搬到一个平台上面来。
那我们是怎么帮助客户解决这个问题的呢？
我们可以看下一张图，是我们给他们提供的解决方案，我们可以看到基于这个方案，我们发现它整个的业务就变得很清晰了。
首先，渠道是统一的。
你的线下的客户、自营的门店、线上的商城，客户从任何渠道过来，不管是通过电话、小程序、微信、APP、还是网站，我把你所有的渠道统一起来，你都可以接到我UDESK平台上面来。
第二，流程是统一的
你接进来之后，你在我的平台里面，无论是需要 IT的服务，还是供应链上下游的服务，是在我这个系统里面，有统一的分配流程，非常的清晰。
第三，智能化跟人工服务是统一的
就是哪一些服务通过AI可以去解决？哪些是需要人去解决的？哪些是AI跟人一起配合去解决的？这个它是可以统一起来的。
第四，就是线上线下的统一
哪些是线上的部门，比如说供应链、研发部门去解决的问题，哪些是需要线下？需要上门，去门店解决的问题，也会统一管理起来。
第五，数据是统一的
最后就是你整个的数据，你的运营监控体系，你的质检体系可以整合起来，在一套平台里面。
这个就是我们当时给他们提供的一套方案，并不是简单的完成了前面的渠道接入的这一部分的工作，而是把他跟服务相关的所有场景都串起来了，都放到我的平台上面来。
选型宝：您刚刚也提到说AI，AI在新一代的智能客服系统里边，起到什么样的作用？在哪些场景下是发挥了比较大的价值？
UDESK 程俊来：我们觉得是这样，AI因为这两年很火，有很多公司一上来就说，我们是一个做AI的公司。
UDESK其实不提我们是一家做AI的公司，但是我们用了大量AI的技术。其实AI分为前端跟后端。前端的技术大家都能感受得到的，比如所谓的这些机器人的产品，什么语音机器人、客服机器人，一看就是AI的产品。
还有一类就是在后端，它默默地发挥着作用。例如，刚才我们看到大量的流程，比如说它的派单流程，它数据分析的流程，其实都是用了大量的AI技术，它是在后端的，客户可能感知不到，但是因为有了AI的技术，它才能去让这个流程变得更智能。
? 案例：通过AI，提高同城配送的效率
这块我可以讲一个例子，我们有个客户是国内最大的同城配送公司，我们给他解决的场景是什么——撮合。
之前他用的是人工的呼叫中心，来做撮合。客户发出同城配送的需求，比如说从西直门到望京，希望找到愿意接单的货车司机，但是他中间的客服人员并不知道，哪个货车司机愿意接这个单子。
他通过电话联系司机，说：“师傅你好，现在有一个从西直门到望京的订单，大概200块钱，你看要不要接一下”这是一个体力活。
他还得一个一个司机去打，因为很可能这个司机说，我现在没空，我现在不方便，或者手机可能关机打不通，所以这个效率确实很低，这个人工处理的时间也很长，整个从接单到最后去派单下去，它有蛮复杂的一个流程。重复的劳动也很多，效率特别低。
我们把AI应用在这个场景下，来提高匹配的效率。比如说你的客户提出了一个需求，说我要从西直门配送到望京，系统拿到这个需求，通过机器人的方式自动去拨打司机电话，你能不能接这个单子？
但是注意这里面会有什么问题，AI并不能解决所有的问题。举个例子，客户为某个订单出价200块，但司机会觉得200块钱太便宜了，能不能250，他跟你讨价还价。这个过程你会发现机器人它就替代不了人工，还得客服人员来做。
这就回到我们一开始的话题，就是说AI能解决什么样的问题，不能解决什么样的问题。确保AI和人工服务，对于客户的体验是统一的，让AI去干AI该干的事，人去做人该干的事。
客服系统中，哪些场景下， AI可以发挥更大的作用？
我们可以通过一张图，看看AI在客服系统中的应用
AI适合的业务：标准化、自动化程度高的业务
比如说一项筛选、问卷调查，自助服务、一些质检提醒、催收认证，这些标准、自动化高的业务，我们可以用AI来去解决。
AI不适合的业务：
但是有一些场景AI是解决不了的，主要分以下几类：
首先，它解决不了复杂问题，就像刚刚说的讨价还价的问题。
第二类：AI没办法去应对人际的情感交互，比如说投诉
假设有客户投诉，他投诉其实情绪已经很激动了，如果聊了半天，再发现是个机器人，体验会很糟糕，所以这个时候就绝对是要有客服人员上。
当然现在大家也都在说我怎么去做有温度的机器人？你要知道机器人虽然它声音可以很像人，但是它还是没办法做到人文关怀。
第三个就是随机多变的环境
就是你这个东西是变化的，因为所谓的AI它只能处理这种确定性的问题。如果说你是个随机多变的，你之前没有准备好，机器人就不会了，这个时候还是需要客服人员。
我觉得这几个岗位，是需要我的客服人员的，AI的场景主要还是把人从繁杂的体力劳动中解脱出来，这是我们的一些观点。
选型宝：怎样通过AI，让客服系统变的更聪明？
UDESK 程俊来：
一方面，结合客服场景，沉淀数据，让客服系统更聪明。
从UDESK的视角，我们不会单独地讲，我们的机器人就是一个产品，我们是一个完整的解决方案，其实你的AI跟你的人工之间是紧密互动的。首先就是我怎么去训练这个机器人？机器人它是需要很多数据的，让机器人从日常人工客服跟客户之间互动数据中学习。
第二个，反过来看，机器人怎么帮助人工客服？
我们知道其实你要把一个客服人员，从一个新手培训成一个熟练的高级客服，还是要经过大量的实战训练。
如果有机器人的帮助，他的训练就会很快。客服人员刚上来，作为新手，很多问题可能不会回答，但是机器人会提示你，告诉你怎么去回答，这个时候你的初级客服的服务质量，会跟高级客服差不多。
选型宝：接下来问一下客户案例的问题，我们知道，有几家以服务著称的公司，都在用UDESK的产品，例如像海底捞、星巴克，请介绍一下他们的应用情况是怎样的？
UDESK 程俊来：
一、海底捞的案例
我先说一下海底捞，大家都知道海底捞就是服务很好，在全国人民心中，应该是一个标杆。
UDESK在海底捞应用在哪些地方？
首先是把服务后台与会员系统打通，提供一致的体验
2016年海底捞签约UDESK，一直合作到现在，刚签约的时候，海底捞其实才100多家门店，现在已经4、5百家门店了，2018年上市，发展非常的快。
我们的UDESK系统跟海底捞内部会员系统是打通的，你现在任何一个人打电话过去，电话一响，他的客服人员就已经知道了你的完整信息，他甚至就是知道你要干嘛，你在我这边的消费记录，上次的交互是什么样的一个情况。
比如说你可能是订位置，也可能是叫外卖，反正你会有很多的问题要咨询过来，针对这种接电话，它会有专门的VIP客服人员去接待你。
接待你之后，在你上门的时候，他们会说，XX先生，您来了，是吧？他早就把你的兴趣爱好，可能喜欢喝什么茶，一些之前有交代过的事情，都给准备好了。你来了，他就到电梯那边接你，因为你是VIP会员，他知道你什么时候来，然后去接你，把你引到包厢里面去，或引到你的座位上，所以它整个的服务体验是非常好的。
第二是打通各店的排号系统，实现自动分流
另外还有一个我们给海底捞做的是什么？就是原来它每一个门店都是独立对外的一个入口，比如说每一个门店你现在要订餐，那每个门店可能号码都不一样。
这个时候会有一个什么样的问题？你就会有客户流失的情况，就是你打过去，确实这个门店人很多，我现在排了这么多人了，那很多客户他可能就算了，我就不来了，其实也许其他店有空位，这种情况就造成了客户流失。
我们给海底捞提供了全国所有门店的统一入口，如果一个门店说我现在排队很多，会导流到其他的门店，减少客户流失。
二、星巴克的案例——用客服系统驱动内部服务优化
刚才讲完了海底捞的案例。接下来讲讲星巴克的案例，星巴克其实我们给它提供的是比较标准的内部服务的解决方案。
我们知道星巴克其实是一个非常大的集团，它内部很多的员工，员工每天会问各种各样的问题，比如说我要到财务部问财务的问题，HR部门问各种社保的问题，各种内部客户提出的问题，服务流程怎么流转？这是很麻烦的一个事情。
我们UDESK这套系统不仅仅是解决客户服务的，也能解决大集团内部的这种服务。它的HR部门、财务部门、包括它的IT部门都可以上这套系统，就是不管你哪个部门来的，你可以给我打电话。
它内部有一个专门的门户，内部服务体验特别好，就是跟外面的客户服务也是一样的。这是一个非常重要的一个理念的转变，就是把内部的这种协同变成一种服务的概念，各个部门都是提供服务的，把员工当成客户，来驱动内部效率的提高。
这种理念，对效率影响非常大。其实很多的企业我也了解过，它对内部的服务没那么重视，小企业或者人少的时候，没问题；几千人、几万人的企业，这个就不行了，你没有一套快速的、高效的系统来支撑，你的体系就会很乱。
三、光大银行的案例——用客服系统让呼叫中心更智能
我们知道银行业都有非常庞大的呼叫中心，光大银行有几千个坐席，一开始上我们的系统的时候，它其实用的就比较简单，就是用我的呼叫中心，外呼、电话。
打完电话，他会发现说怎么样去提高我打电话的效率。我们知道我们打电话过程当中会遇到什么，就是你打10个可能有2、3个关机，或者是说正在忙。
那我原来客服人员手动去播这个的时候，你还是得去拨，一个一个去拨，这个效率就很低的。
后来我们给他上了就是整套的预测式算法，所谓预测式外呼就是先用机器统一去播，播完接通了，然后你人再去接进来，它的效率就很高了。
那我们第三期再给他上什么，就上机器人的外呼系统，就是你前面有机器人先跟你拨通，而且还跟客户聊几句，找到了意向客户，人再去聊，那你的效率又更高了。
所以我觉得我们整个产品的迭代，其实都是基于客户不断使用过程中，当他们有了新的诉求，那我们就会去满足他的这个诉求，不断来迭代我们产品。
选型宝：UDESK从创立之处到现在，这家公司和这款产品经历了怎样的发展历程？
UDESK 程俊来：我们创业的时候是在2014年，从创立之初，我们就确定了我们的Slogan是“你负责伟大的产品，我们帮你打造伟大的服务”，所以，其实这几年来专注就在做服务这个事情，这是我们一直专注，而且接下来几年也要继续做的事情。我们的历程大概分以下几个阶段：
2014年
全渠道客服
从2014年开始，我们就把我们全渠道客服系统推出来了，那后面我们拿到了A轮、B轮的融资。
2015年
AI客服机器人
然后我们在2015年的时候，推出了AI的客服机器人，因为全渠道就要配上AI，然后有一些场景是通过机器人来去解决的。
2017年
现场服务+大数据分析平台
在2017年3月份时候，我们推出了现场服务和大数据平台。现场服务就是刚才说到，其实我们大量的客户他不是说坐在电脑前面，就能解决问题，这个服务是要延伸到线下的，我是需要上门的，这个时候我们就需要有一套平台来支撑这个业务，你的线上的已经解决不了了，需要打通线下的现场服务。
在2017年3月，我们又做了一套大数据分析平台，到现在应该也还是行业唯一的，我们客服系统承载的是客户跟企业沟通的核心数据，这个是具备巨大潜在价值的。
但是，传统上，数据分析是一个比较专业的工作，需要找专业的数据分析部门去给他做。当客服部门提出需求，数据分析部门并不理解他的业务，所以做出来的结果，往往也不是那么令人满意，另外整个流程非常的长，非常的耗精力，效果也不好。
后来我们就做了一套专业的数据分析平台，让客服人员可以用我们的工具，根据自己业务的需求去做分析。
2018年
全场景的客服平台
2018年3月 我们推出了全场景的客服平台，就是因为一开始我讲的那个案例，广东社区生鲜的，大量的中国企业都会面临这样的问题。
不是简单的把全渠道打通就可以了，你要把我所有跟服务相关的流程都打通，它其实已经不再是一个客服部门用的系统，而是一个整个公司用的系统，只不过由客服部门出发，往各个部门派工单，然后监控工单执行的闭环情况。
其实现在我们看到，我们服务的很多客户，他老板都已经用起来了。他每天要看到你的服务情况，内部的流转情况，看到很多的分析数据，从这数据里面挖掘问题、解决问题。
还是回到刚才谈到的，客服系统的目的，不是帮用户回答问题，而是帮用户解决问题。这个就是我们产品的发展路径，它一直围绕客户的需求来做，我们发现客户有什么样的痛点，我们就会去解决这个痛点。
UDESK 的融资情况
我们之前也公布了，到2018年9月份的时候，我们拿到一个C轮的融资3亿人民币。
我觉得这大概是我们的一个发展历程，随着我们的客户量越来越大，我们的整个的研发团队、我们服务支撑体系这些人也会越来越多。
我们在一线城市还有二、三线城市，开设了一些分公司，现在也开了有七、八个分公司了，因为我们很多的客户在当地，我们就需要由分公司来提供当地的服务。
选型宝：您觉得截止到今天，UDESK最大的竞争壁垒是什么？或者说你们最大的不一样是什么？
UDESK 程俊来：
跟友商比的话，首先是投入的力度
要做好产品和技术，你要有足够多的投入。我们从零开始，到现在这么多客户使用，源自我们对产品和技术的持续投入。
第二个是客户+技术驱动的产品理念
我们一直在围绕着客户的需求来做产品，我们现在所有的产品经理，我要求他们，每周必须要有几个客户的沟通跟拜访，你必须要去深入客户的一线，了解客户的问题。
我们的每个产品模块的增加，其实都是围绕客户的痛点来做，我觉得这个会是一个比较大的，或者至少到现在来看证明了是对的方向，就是我们的产品做出来，怎么去符合客户需求，而不是闭门造车。
第三个是 服务交付的能力
因为我们是做B端客户的，我们不是说简单的卖一个产品给我的客户，还需要帮助他用起来，而且用好。
我们要知道，他现在业务当中面临什么样的问题，我的产品怎么去帮他解决这些问题。我们服务过这么多优秀的企业，积累了非常多的经验、专业的知识。
我觉得是非常大的门槛和积累，我们能够把这些东西告诉我的客户，我能够去告诉，他们应该怎样结合这个系统，去解决业务当中的问题。
选型宝：您刚才也提到了关于实施和交付这个问题，通常UDESK的产品交付给客户的话，会用什么样的体系，来保证客户成功用起来？
UDESK 程俊来：我们整个的售后知识体系是分三部分。
一部分就是实施交付部分
当客户刚开始跟我们接触的时候，因为他可能还不是很熟悉，然后对自己的业务可能也会有很多痛点，我们有一个实施交付团队，来帮他解决问题，比如说我去给你做培训，梳理你的业务问题。
另外，还包括售后技术支持团队和客户成功团队
客户慢慢使用起来之后，这时候他就会有新的问题，所以我们有专门的另外两个团队。一个是售后技术支持团队，帮你解决技术支持的问题。
还有另外一个叫客户成功团队，专门帮你去解决业务问题。客户成功团队是主动服务的，会主动来找到客户，说你现在有什么样的问题，我们积累的一些东西，或者我们有一些新的功能，怎么样帮助你用起来，这个是我们客户成功团队去做的事。
选型宝：关于产品下一步的规划，您是有什么样的一个考量？
UDESK 程俊来：概括起来就是ABC, 我们会把ABC的技术，在越来越多的客服场景里面用起来。
A就是AI的技术，B就是我们刚才讲大数据的技术，C就是Cloud，云的技术。
我们为什么定位叫全场景智能客服系统？一方面就是我能解决你所有跟服务相关的场景的问题。
另一方面，就是我所有的场景其实背后都是有AI的技术来做支撑的，所以我们在这一块，会做更多的工作，我们会把整个客服的效率能够通过智能的方式、AI的方式提升，这个是我们要做的。
第二个就是数据，还是刚才讲到，客户有这么多的数据，他们其实自己可以利用我们越来越强大的分析工具来帮助他，去分析业务中的问题，去解决业务中的问题，这个是我们产品接下要去做的。
第三个当然就是围绕我们客户的需求，我们一直认为所有的创新其实都是来自于客户的需求。
所以我认同像刚才您提到的驱动内部的变革这些理念，其实这些都是客户提到问题，让客服系统不仅仅是解答客户的问题，而是解决客户的问题；让客服系统成为传递客户声音的指挥棒，成为企业建立服务文化和服务流程的驱动器和发动机。
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