云客服系统能解决哪些客服难题，该如何挑选

目前，云客服系统通常采用 “ 智能机器人＋人工服务＋工单系统 ” 模式。具体来说，当一个客户进入云客服系统时，首先面对的是智能机器人客服；当机器人客服无法解决客户问题时，系统将迅速转接到人工客服；其后若有人工客服无法解决的专业问题，客服人员会建立一张工单交给负责的部门替客户解决。

目前，国内市面上主要流行的云客服系统有几十余种，各自有不同的特性和功能，适合的企业类型也不尽相同，那么从企业用户的角度出发如何对不同产品进行挑选呢？Chiefmore从企业角度出发，参考业界权威观点，为大家总结了一套包含以下核心指标的评判标准，以供企业用户参考：

根据以上评判体系，Chiefmore小编特意挑选了四家市面上主流的云客服系统：环信、美洽、Udesk以及风语者，并且对他们进行了深度评测。

外部的接入渠道能使得云客服系统接收和管理管理其他平台上的用户反馈，例如某客服系统将微信作为一个外接渠道，其用户便能通过微信公众号联系客服。对客服系统来说，接入的渠道越多，系统收集和处理不同渠道用户问题的能力就越强，效率也越高。企业在挑选云客服系统时，应充分考虑到自己的用户主要来自哪些渠道，这样才能有的放矢。

目前，Udesk是市面上外界渠道最多的云客服系统之一，基本覆盖了现存的所有渠道。环信覆盖的渠道也很广，除了邮件和短信外基本实现了全覆盖。而美洽和风语者在外接渠道数目上就稍显不足，每家只囊括了四种渠道。并且美洽的功能集中在即时通讯上，并没有提供呼叫中心服务，若是需要语音客服（电话等）的企业在选购前一定要留意。

在客服过程中经常会遇到一些反复被问到的问题，智能客服机器人能对这些问题提供一个标准化的答案。机器人对问题的即时回复既能让客户省去等待时间，又能极大地减少企业的人力成本。据研究报告显示，使用机器人可以解决85%的常见客服问题，而一个机器人坐席的花费只相当于一个人工坐席花费的10%。若是企业的客户群体数目大、咨询频次高、问题重复度高的话，引入高性能的智能客服机器人能极大地节省人工成本。chiefmore了解到目前机器人的性能主要由人工智能上的能力决定。具体能力如下：

自然语义理解：通过句法分析、容错语义处理、上下文理解、缩略语识别、模糊推理等语义技术让企业的客户能以最自然的方式表达自己的意思,并能够获得其最想要的精准信息。对于自然语义理解能力强的机器人来说，即使你变着花样问它，机器人也能精准地理解你的意思并作出回答，这项能力直接决定了客服机器人是否好用；

语音识别：让客服机器人能够基本实现和顾客的正常语音沟通交流（类似于苹果的siri)，甚至暗中向客户进行产品推销。

知识库：其大小直接决定了机器人能回答的问题范围。在知识库上Chiefmore又具体考察了三个方面：一、产品是否提供行业知识库，这些知识库是系统提供商在过去的服务中搜集整理的，能够帮助企业快速上线机器人客服。而具体的知识库质量根据服务商和行业的不同也存在区别，企业在挑选前应当详细咨询系统提供方。二、将企业自己的知识库人工导入的方式－－如果企业自身有比较庞大的知识库，那么必须选择支持批量导入的系统，否则导入时会很麻烦。三、机器人自主学习能力－－这是机器人在客服过程中通过自动收集类似问题和问法自主填充知识库的一种方式，能够快速高效地添加高频问题进入知识库，人工只要适时地纠错即可。

呼叫中心的作用是支持电话、留言等的语音服务。语音途径作为传统客服的核心，在现代化的客户服务中也必不可少：调查显示目前仍有近80％的客户习惯于通过语音方式解决问题。在呼叫中心上chiefmore主要挑选了以下四点作为评判标准：

适用设备：网页电话是指通过网页端电话功能接打电话，只需要给客服配备耳麦方就可以正常使用，不需要购置其他硬件，成本很低；而IP话机需要线下配备话机和线路，成本较高，但是通话质量高、信号稳定。

语音导航系统：通过提前录入的语音来对客户进行分流指引，具体又可分为线路分配（目前的呼叫平台大多配备了智能路由，根据用户信息为用户分配线路，有效减少带宽拥塞）、基础导航（客户能通过语音提示输入数字来导航，比如拨打银行客服电话时的语音提示）和留言功能（线路占满时可以留言）。

电话接听：除了基础的接听功能外，大多数呼叫平台都会提供“管理员坐席”来帮助接听监管。具体来说，“管理员坐席”可监听、监视坐席员工实时通话，也可通过录音数据了解人工坐席的服务状况，对客户来电进行呼叫拦截、强行接听、挂断、示忙等管理，以提高服务质量。

电话外呼：呼叫的方式和批量外呼功能都直接决定了客服外呼的效率，尤其是对于需要大量外呼来完成销售任务的机构（、培训机构等）来说尤为重要。

最后Chiefmore特别提醒，目前不少云客服系统提供商的呼叫中心都是与第三方合作，并且开通需要另外付费，各位有相应需要的企业在挑选前应加以注意，并详细咨询各家客户经理。

在客服过程中，当用户的需求不能简单的通过线上咨询解决时，客服系统会根据客户的诉求内容建立一张表单，然后系统在确定工单的轻重缓急后会按照表单内容将表单下达给相应的部门解决。如果您的企业在客服过程中会遇到较多专业性或者个性化的问题，那么Chiefmore建议您更多地考量各个产品的工单管理系统。

工单系统的核心就是SLA管理。具体来说，当客服建立工单之后，要把工单按属性（咨询、投诉等）和优先级进行划分，然后工单系统就会把工单按照预先制定的分配规则（比如设定将“紧急”的“投诉单”分配给客户主管 A）下发到各个部门或者相关人手上处理。之后系统会对跟单的解决情况进行跟进和管理，保证工单及时得到解决。

客服统计：主要是辅助企业管理者对于客服工作的监管：通过分析对话量、处理时长统计、客户排队统计、满意率统计、客户渠道来源统计等数据来了解企业目前的客服状况，发现问题并及时作出调整。比如客户排队时间长但满意率仍很高就说明企业需要新增一些客服席位；而客户排队时间长，满意率也低，则意味着很可能是客服环节中出了某些问题，需要管理者进一步深挖原因。

客户信息统计：通过对大数据的分析，企业能更加精准地定位自己客户的需求，找到客户的偏好。具体来说主要包含的项目有：独立访客数目、客户标签（客户的身份信息）、来源统计（客户来自哪个网页或者搜索引擎）、着陆页统计（用户首次到达企业网站的哪个页面）、关键词统计（客户搜索、点击了网站上哪些关键词）。企业可以借助于大数据服务进行精准营销，比如客户的来源统计就能让企业知道前来浏览网页或者咨询的用户主要来自哪些站点或搜索引擎，帮助企业判断自己的营销收效或者潜力；而关键词统计和着陆页统计，能直接让企业直接知道客户最关心的是什么。