双十一「剁手」背后的客服暗战

撰文 | 不定项

编辑 | 宇多田

尽管距离天猫双十一还有两周,但促销和预付的消息已经让节日的氛围提前降临。

这是用户的狂欢,也是对于支付平台的考验。其中,虽然系统技术架构升级,特别是峰值阶段的风险监控是工程师们的任务,但如何对用户海量问题进行及时反馈,则是客服人员的挑战。

「当天的咨询量和交易量一样,都是平时的好几倍,以前客服人员忙的不可开交,甚至没有多少时间上厕所!团队还会开玩笑说要评出双十一的『金膀胱奖』。」蚂蚁金服的工作人员告诉我们,「但这种情况现在不会再出现了。」

客服是个体力活

走进蚂蚁金服总部大楼的客服办公区,你可以看到几乎每台办公桌上都有两台电脑,客服人员戴着耳机,正在忙碌地接着电话。每走几步,都会听到工作人员在针对各种不同的疑问进行解答:

「您是说绑定银行卡…」「看您的操作记录…」「蚂蚁花呗和借呗…」

在蚂蚁金服总部大楼里,目前大约有 450 名这样的客服人员。


客服部门的办公区


如果按照传统的人力方式,即使在 60 秒内解答一个用户的疑问,8 小时不间断工作,一个客服每天能够服务的人数也不可能超过 500 人。即便再加上成都的自营团队与外包团队,每天的服务量也都是有限的。

况且,当客服还是一件体力活。每个客服都需要「屁股黏在凳子上」不停地接听用户来电,这就好比是长途司机,务必要坚守在自己的驾驶座上。此外,团队还需要保持 24 小时在线,所以不得不实行倒班制。


深夜食堂


支付宝到底多依赖智能客服?数据说话

在以往天猫双十一来临时,客服也是压力最大的团队之一。不仅当天的咨询量和交易量都数倍于平常,而且一旦回复稍有延误,就会引来连续不断的抱怨与非议。

但是,这一切正在逐渐被技术所改变。

蚂蚁金服智能客服技术负责人子孟在接受采访时表示,尽管每年的双十一的交易量都在创造纪录,但是「一线客服人数并没有大幅增加。」

在 2015 年双十一当天,支付宝共有 500 万次咨询,其中 94% 由虚拟客服代表解决,6% 转由人工介入。

2016 年的双十一,支付宝智能客服的自助率达到 97%。

2017 年的双十一,智能客服正严阵以待…

支付宝里面的「我的客服」应用,由最初的「安娜」升级到了「小蚂答」,再到现在的「蚂蚁安安」,对用户意图的识别准确率和问题解决率有了大幅提升。

蚂蚁金服客户资深总监徐蔚表示:「当然,对于天猫双十一来说,数据的提升仅仅是一小部分,解决问题才是更重要的事情。此外,毫无疑问,智能化节省了我们自己的资源,不管是人力还是资金方面。」

AI 改变了客服的什么?快捷应答和「未问先答」

每个时代的客服都有自己的特点。子孟认为,客服产业也有自己的发展史,大致可以分为三个阶段:

传统方式:把回答的内容做成类目树,让大家自己去查询。快捷应答:采用语音交互,用问答机器人的方式快速识别问题,指向特定解答或者转向人工。未问先答:依据用户的实时数据,经过学习和分析,在用户开口前预测想问的问题。

第一个阶段——运用传统方式的典型案例,就是咱们拨打手机运营商的服务热线时通常听到的语音内容:

「欢迎您拨打 XXXX,业务查询请按 1,手机充值请按 2,业务办理请…」

从缺陷来看,传统按键搜索的模式反应迟钝,还需要占用许多不必要的时间。况且在大多数时候,我们还没有听完提示词,就会直接切换到人工服务,因此无论是为公司本身节省成本方面,还是在满足用户需求方面,效果都不太明显。

第二个阶段的「快捷应答」是许多互联网公司采用的手段,也是许多创业公司瞄准的方向。

通常来讲,客户拨打客服电话后,按要求用一句话描述问题,电话那端的「机器人」就能够将将问题分类,推送相应的解决方案。

子孟在现场展示了一段机器人客服回复的电话录音:

A:您好,为给您提供自主或人工服务,请简单描述一下您的问题,请讲~Q:那个昨天半夜来了两个信息出的我用花呗申请了 1000 元钱的额度现在花了六百六根本没做这件事该怎么解决A:您是要咨询没有开通花呗被扣款,对吗?Q:对!A:好的,为了快速解决您的问题,我们已经安排小二优先为您服务(转人工)。

从这一段对话来看,虽然用户的回答不够明晰,但智能客服还是通过识别关键词「理解」了问题。不过,这些问题的答案通常都是预置性的。也就是说,智能客服会根据你的问题来判断是否属于常见问题之一,为你推送一些有固定答案的回复。

「类似上述的问题,我们之前会准备两三级的菜单。但现在,这些复杂的交互流程可以通过一两句话的描述简化。」子孟解释说,「这一代的服务模式是要去按键化,减少按键输入。」

实际上,这也是一种典型的语音交互,其使用体验与智能音箱类似。但由于应用的领域不同,背后对应的算法要求和技术能力是不一样的。子孟介绍说:「我们会做一些针对金融属性场景的服务。」


记者在「我的客服」当中试用语音提问


第三个阶段的「未问先答」其实一点都不神秘。例如,打开「我的客服」之后,页面上就显示「猜你想问」,这是根据用户的行为轨迹而确定的。


看截图猜小编近期在纠结什么问题?


「这其实是机器学习领域深度神经网络技术一种建模,」蚂蚁金服智能客服负责人刘学亮这样解释「未问先答」技术:「AI 一边学习了解大量的用户问题,一边学习记录用户行为轨迹及画像特征,再把两者结合建立匹配模型。」

在这个基础上,「我的客服」还会主动推送一些问题的解决方案:

「例如用户绑定银行卡的时候,会遇到绑定的手机号与银行预留的号码不一样的情况。」子孟介绍说,「如果过一段时间,用户没有绑卡成功,或者没有完成操作,我们会根据模型判断,选择一个消息推送解决方案。」

但是这种推送是经过算法严格筛选控制的。因为如果预测错误,会对用户造成不必要的困扰。


在反复点击用户积分后,小编收到的主动推送


在这个基础上更进一步,「是在你拨打客服电话以后,就可以判断你的问题是什么,然后立刻给出解决方案。」子孟又演示了一段用户与「客服」通话的录音:

「欢迎致电蚂蚁金服。您好,请问您的问题是花呗如何还款,对吗?」

「对!对!我就是想问这个!」

与「猜你想问」类似,能够实现未问先答的基础,是在于「学习」了用户大量的行为轨迹数据。基本思路就是通过神经网络算法,将十余万的特征与几千个标类的问题匹配后,再利用反馈数据进行优化。

很显然,相比于敲打文字询问客服的模式,用户拨打电话,听到另一端的「客服」直接猜出了自己所想的问题,这一刻的体验是更为惊艳的。

但是,蚂蚁金服对这款产品的应用还是比较慎重的。电话版的「未问先答」,最初于今年三月份上线,在运转半年之后才相对成熟,如今仅被要求覆盖 30% 的问题。不过在双十一后,我们预计会有更多用户有机会体验到这一智能服务。



过去的成绩只是一小部分,双十一大战的检验才是正理

最后,我们问出了一个最关心的问题:这些技术的支持在多大程度上缓解了客服的压力,或者说,为公司节省了多少成本?

而子孟给我们提供一份「智能客服的应用成绩单」:

进入到「我的客服」的用户大约有 400 万,其中 50% 的问题可以用过「未问先答」的「猜你问题」识别并解决,每天的服务量为 200 万次以上。通过主动服务每天触发到近 100 个场景事件,触达用户超过 100 万,客户满意率达到 了 91%。语音交互整体是 17 年初上线,IVR(互动式语音应答)求助时长降低三分之一,重复来电减少一半。未问先答在 3 月上线以来,覆盖 95188 30% 的来电,日均求助时长缩短了 10 秒。此外,在启用主动服务后,用户主动发问比例减少了一半。不过账户安全、风险控制类的问题,目前主要还是依赖人工解决,但相对而言工作量已减轻许多。「现在一些客服小二在业余时间,还可以用直播或者新媒体的方式给用户提供服务。」子孟介绍说。

虽然听起来成绩不俗,但真正的考验还是 11 日后的光棍节,不知这一次能否让蚂蚁客服与用户们都可以「平安」地度过这一天。

「(过双十一)我们以前必须喝红牛过,现在有了这么多技术升级,期望这次我们能喝着红酒过。」蚂蚁金服副总裁阿玺开了个玩笑。

入门产业蚂蚁金服客服机器人
返回顶部