調(diào)研專項(xiàng)從發(fā)起到完成歷經(jīng)了一個(gè)季度的時(shí)間，本文將主要記錄我們對(duì)新領(lǐng)域 0-1 調(diào)研過(guò)程中遇到的問(wèn)題以及思路的轉(zhuǎn)變，同時(shí)向大家分享關(guān)于京東快遞在線客服的問(wèn)題現(xiàn)狀和優(yōu)化方向。

一、認(rèn)識(shí)智能客服

對(duì)于企業(yè)和平臺(tái)，客服常常被稱為“用戶對(duì)產(chǎn)品忠實(shí)度的最后一道防線”，也是“用戶與產(chǎn)品關(guān)系的穩(wěn)固劑”，客服服務(wù)可以影響用戶與產(chǎn)品的各個(gè)觸點(diǎn)環(huán)節(jié)。例如，我們?cè)谝恍┝闶燮脚_(tái)買東西的時(shí)候，下單前我們除了會(huì)看商品詳情之外，還會(huì)通過(guò)客服了解詳情頁(yè)中未能展示的商品信息、優(yōu)惠活動(dòng)以及發(fā)貨時(shí)間等，在下單后可能會(huì)找客服催單、咨詢物流情況，售后時(shí)進(jìn)行退貨溝通、尋求解決其他異常問(wèn)題等。

市面上的客服系統(tǒng)大多采用「在線客服＋人工服務(wù)＋智能外呼」結(jié)合「工單系統(tǒng)」的模式，為用戶提供完善、專業(yè)的解決能力。其中「在線客服」可以在一定程度上解決人工客服資源有限與消費(fèi)者咨詢需求海量之間的矛盾，因此平臺(tái)的客服設(shè)置邏輯也主要使用在線客服與用戶進(jìn)行前置溝通，解決基礎(chǔ)問(wèn)題，再把復(fù)雜性問(wèn)題分流給人工客服，提高問(wèn)題解決效率，降低客服整體成本。

二、智能客服分類

根據(jù)智能客服的交互方式、行業(yè)特征可以分為以下幾個(gè)類型：

1. 知識(shí)庫(kù)類：集成了豐富的知識(shí)內(nèi)容，提供特定行業(yè)/多行業(yè)的知識(shí)內(nèi)容，能夠根據(jù)用戶的問(wèn)題提供相關(guān)的答案和解決方案，知識(shí)類客服可以是單獨(dú)存在，例如學(xué)習(xí)教育知識(shí)客服，生活百科知識(shí)客服，也可以作為其他客服的知識(shí)儲(chǔ)備，解決資訊類問(wèn)題；
2. 自助服務(wù)類：用戶可以通過(guò)獨(dú)立的自助查詢功能來(lái)解決問(wèn)題，用技術(shù)代替人工，幫助用戶完成一些特定的功能服務(wù)，通常用于銀行、政府、醫(yī)院、金融等行業(yè)；
3. 語(yǔ)音助手類：集成自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、語(yǔ)音合成（TTS）等技術(shù)，識(shí)別用戶語(yǔ)音并進(jìn)行語(yǔ)音互動(dòng)，可以滿足特定用戶、特定場(chǎng)景下的語(yǔ)音溝通，根據(jù)平臺(tái)需求完成外呼、服務(wù)辦理、業(yè)務(wù)咨詢等服務(wù)；
4. 陪伴聊天類：主要通過(guò)用戶的文本和語(yǔ)音內(nèi)容解析用戶的意圖，并=識(shí)別用戶的情緒狀態(tài)，根據(jù)用戶情感和需求有效地進(jìn)行應(yīng)答，通常適用于社交媒體，內(nèi)容多為日常主題，強(qiáng)調(diào)情緒安撫、推廣營(yíng)銷活動(dòng)等；
5. 多模態(tài)數(shù)字人：使用三維建模和動(dòng)畫技術(shù)創(chuàng)建虛擬的“客服形象”，通常為卡通形象或者是擬人形象，結(jié)合圖文、語(yǔ)音、視頻等內(nèi)容，數(shù)字人形象可以給用戶更加真實(shí)的對(duì)話體驗(yàn)，企業(yè)也可以根據(jù)自身的品牌定位去設(shè)計(jì)數(shù)字人，增強(qiáng)品牌印象，強(qiáng)化用戶認(rèn)知；

三、京東物流智能客服

1. 客服角色

京東物流客服主要承接并解決用戶使用京東快遞服務(wù)過(guò)程中遇到的問(wèn)題，客服角色包括「人工客服-智能在線客服-數(shù)字人客服」：

人工客服：由真實(shí)的人通過(guò)字符或者電聯(lián)語(yǔ)音與用戶交流，能夠解決線上線下復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題，也可以提供多類型業(yè)務(wù)的問(wèn)題解答能力，例如投訴理賠回訪、物流異常催單，幫助聯(lián)系小哥或者站點(diǎn)。由于人工客服數(shù)量有限，用戶在高峰期間通常需要等待，人工客服有固定的服務(wù)時(shí)間，非 24h 服務(wù)，成本也相對(duì)較高。

在線客服：通過(guò)系統(tǒng)設(shè)置在線對(duì)話模式，支持 24h 隨時(shí)響應(yīng)用戶需求，能夠解決大部分的信息查詢類問(wèn)題，目前支持的核心場(chǎng)景有「查快遞」「寄快遞」「催單」「運(yùn)費(fèi)查詢」等。在線客服的問(wèn)題解決能力依托于平臺(tái)技術(shù)，當(dāng)前對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景的解決能力有待提高，例如理賠、會(huì)員積分活動(dòng)等。

數(shù)字人客服：是京東物流新興的客服模式，通過(guò)人工智能、自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與用戶進(jìn)行多模態(tài)對(duì)話，用戶可以通過(guò)文字、語(yǔ)音甚至圖片與數(shù)字人進(jìn)行溝通，可以獲得更加沉浸式的對(duì)話環(huán)境，數(shù)字人同時(shí)也支持 24h 響應(yīng)用戶需求。

2. 體驗(yàn)現(xiàn)狀

由于社會(huì)智能化水平的提升，用戶對(duì)智能客服的服務(wù)提出了更高的要求，我們?cè)诩径润w驗(yàn)報(bào)告中發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)現(xiàn)有物流客服的整體評(píng)價(jià)較低，是京東快遞線上服務(wù)的體驗(yàn)波谷，存在較大的優(yōu)化空間。通過(guò)用戶回訪和用戶聲音，我們定位到用戶對(duì)智能客服的部分評(píng)價(jià)，主要有以下幾個(gè)問(wèn)題：

1. 轉(zhuǎn)人工困難
2. 熱點(diǎn)問(wèn)題推薦不及時(shí)
3. 基礎(chǔ)問(wèn)題回復(fù)不夠有效直接

從用戶聲音發(fā)現(xiàn)「轉(zhuǎn)人工困難」的問(wèn)題的解決更多需要從業(yè)務(wù)成本出發(fā)，其次我們無(wú)法定位「基礎(chǔ)問(wèn)題回復(fù)不夠有效直接」的場(chǎng)景，整體問(wèn)題也相對(duì)淺顯，為了更全面定位智能客服的用戶體驗(yàn)問(wèn)題以及后續(xù)優(yōu)化方向，我們需要對(duì)智能客服系統(tǒng)進(jìn)行更加全面的調(diào)研分析。

由于客服系統(tǒng)角色較多，我們本次以智能在線客服為對(duì)象。

四、調(diào)研思路

1. 思路

我們首先確定了本次調(diào)研的數(shù)據(jù)資源，主要包含兩個(gè)部分

① 客觀數(shù)據(jù)無(wú)法新埋埋點(diǎn)，但是可以獲取基礎(chǔ)的指標(biāo)口徑的行為數(shù)據(jù)和會(huì)話數(shù)據(jù)

1. 意圖相關(guān)數(shù)據(jù)：一級(jí)意圖的會(huì)話、消息數(shù)量；轉(zhuǎn)人工率；
2. 首頁(yè)模塊使用數(shù)據(jù)：猜你想問(wèn)、核心功能、推薦運(yùn)單點(diǎn)擊量，僅有第一層的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，無(wú)下鉆數(shù)據(jù)；
3. 用戶日志：具體日志對(duì)話；

② 主觀問(wèn)卷：支持重新設(shè)計(jì)和投放回收

1. 用戶意圖：用戶常咨詢的問(wèn)題類型和二級(jí)問(wèn)題下鉆；
2. 首頁(yè)關(guān)注情況：首頁(yè)功能模塊關(guān)注情況；
3. 問(wèn)題解決評(píng)價(jià)；不能識(shí)別以及解決的問(wèn)題場(chǎng)景；
4. 用戶對(duì)在線客服形式的評(píng)價(jià)：和其他形式的優(yōu)勢(shì)對(duì)比

基于資源現(xiàn)狀和以往經(jīng)驗(yàn)，我們采用常規(guī)的分析思路，將分析結(jié)構(gòu)分成兩個(gè)模塊：

1. 客觀數(shù)據(jù)分析智能客服宏觀表現(xiàn)——根據(jù)客服核心指標(biāo)分析
2. 結(jié)合客觀與主觀依次分析核心意圖解決情況——結(jié)合行為數(shù)據(jù)和主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析

2. 問(wèn)題和調(diào)整

采用常規(guī)思路分析后我們發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)分析難點(diǎn)：

問(wèn)題 1：由于下探數(shù)據(jù)缺失，在分析已有的客服客觀數(shù)據(jù)的時(shí)候，雖然可以定位到異常的時(shí)間點(diǎn)/意圖類型，但是我們并不能產(chǎn)生新的結(jié)論，這樣調(diào)研就無(wú)法給予業(yè)務(wù)新的優(yōu)化方向。

問(wèn)題 2：根據(jù)客服度意圖的分類，我們發(fā)現(xiàn)意圖數(shù)量非常多，且意圖之間的業(yè)務(wù)特征和解決方案有重合的部分，所以我們無(wú)法面面俱到地分析每一個(gè)意圖的體驗(yàn)問(wèn)題，容易散而亂。

調(diào)整：所以我們摒棄了從客服指標(biāo)看數(shù)據(jù)的角度，直接從用戶的主觀問(wèn)卷出發(fā)，從用戶視角定位產(chǎn)品問(wèn)題，確認(rèn)用戶主觀體驗(yàn)上的問(wèn)題類型，然后再結(jié)合客觀數(shù)據(jù)驗(yàn)證分析。

五、調(diào)研輸出

1. 分析結(jié)構(gòu)

在用戶的評(píng)價(jià)中，我們發(fā)現(xiàn)體驗(yàn)低谷包含兩個(gè)典型方面，主要包括首頁(yè)低分模塊和整體低分的解決能力模塊，所以我們將以頁(yè)面模塊和解決能力兩個(gè)為重點(diǎn)進(jìn)行下探：

1. 首頁(yè)低分模塊（首頁(yè)布局）：快捷入口、猜你想問(wèn)
2. 解決問(wèn)題能力：所有關(guān)于識(shí)別和解決的語(yǔ)句均較低，也就是說(shuō)客服在解決用戶問(wèn)題的過(guò)程中均表現(xiàn)不佳

part1：首頁(yè)模塊

——以較低分「猜你想問(wèn)」為例。

使用量 VS 關(guān)注度

猜你想問(wèn)從頁(yè)面空間上占據(jù)了較大的區(qū)域，同時(shí)通過(guò)問(wèn)卷可得用戶猜你想問(wèn)模塊的關(guān)注度也相對(duì)較高，占據(jù)整個(gè)首頁(yè)關(guān)注度的 20%，但是整體點(diǎn)擊量較低不到 10%，說(shuō)明當(dāng)前猜你想問(wèn)的問(wèn)題覆蓋范圍或者是問(wèn)題使用模式并不能滿足用戶的需求。

看使用量：第一屏問(wèn)題點(diǎn)擊量占據(jù)全量的 90%+，第二、三屏問(wèn)題點(diǎn)擊率較低。

原因分析

原因 1：在京東平臺(tái)用戶需要點(diǎn)擊右上角的「換一換」去切換查看更多問(wèn)題，但是從用戶主動(dòng)性上考慮，用戶一般探索未知的可能性很小，像「更多」「換一換」等按鈕并未傳遞精準(zhǔn)的信息，用戶點(diǎn)擊的主動(dòng)性較低。

原因 2：當(dāng)前所有問(wèn)題分類規(guī)則較為模糊，例如修改功能相關(guān)問(wèn)題“如何修改地址？”在第一屏顯示，“如何修改寄件人”在第三屏顯示，同一類型的問(wèn)題在不同位置出現(xiàn)，用戶很難對(duì)現(xiàn)在的猜你想問(wèn)邏輯形成一定結(jié)構(gòu)性印象。

原因 3：三個(gè)模塊的功能重合度較高，其中「預(yù)估運(yùn)費(fèi)」「寄快遞」「查快遞」「配送范圍」「商務(wù)合作」在三個(gè)模塊中均有入口，重合度高、覆蓋度低。

優(yōu)化意見(jiàn)

針對(duì)「猜你想問(wèn)」，向用戶展示用戶可能想問(wèn)的/平臺(tái)想要讓用戶知道的問(wèn)題。

part2：解決能力

整體優(yōu)化方向

我們首先需要找到整體解決能力的優(yōu)化方向。我們通過(guò)問(wèn)卷發(fā)現(xiàn)大部分的用戶會(huì)傾向于選擇人工服務(wù)解決問(wèn)題，人工服務(wù)的優(yōu)勢(shì)主要是解決能力，例如直接幫助完成一些功能；一部分選擇傾向于在線客服的用戶則是因?yàn)樵诰€客服的即時(shí)在線能力和響應(yīng)速度。

1. 人工客服優(yōu)勢(shì)：「交流更高效」「直接幫助完成查單/催單等行為」「能解決更多的問(wèn)題」
2. 在線客服優(yōu)勢(shì)：「隨時(shí)能響應(yīng)和回答我的問(wèn)題」「回復(fù)速度更快」「可以直接線上幫我解決問(wèn)題」

基于用戶的傾向性，我們可以借助在線客服的本身優(yōu)勢(shì)，參考人工客服優(yōu)勢(shì)，確定可以提升優(yōu)化的是「直接解決問(wèn)題能力」，這種問(wèn)題類型可以是線上流程型的功能，例如修改地址/投訴/理賠等。

業(yè)務(wù)意圖分類

回到具體分析內(nèi)容上，我們發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)范疇內(nèi)的意圖數(shù)量龐大，且不同意圖之間的前端方案和業(yè)務(wù)規(guī)則有重合，我們需要找到新的切入點(diǎn)去分析客服目前的意圖解決能力，或者是找到業(yè)務(wù)和產(chǎn)品他們“擅長(zhǎng)”/“熟悉”的角度去分析問(wèn)題，我們?cè)谇懊婵陀^數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)探討的時(shí)候感知到業(yè)務(wù)“很關(guān)注催派送/催攬收的意圖“，“閑聊/空白的意圖會(huì)被忽略”，所以還是需要回到意圖的范疇去分析解決能力。

我們先拉取整體的意圖 top20，根據(jù)確認(rèn)的優(yōu)化方向篩選可以通過(guò)線上解決能力的意圖，最后我們發(fā)現(xiàn)可以從三個(gè)類型去涵蓋高頻且符合線上解決能力的意圖。

下單要素查詢類為例

我們以「下單要素查詢」為例，如果用戶想咨詢下單類的信息，不管是咨詢運(yùn)費(fèi)相關(guān)、配送范圍還是直接物品寄件，用戶進(jìn)入客服的行為軌跡我們都可以劃分為三個(gè)步驟，確定好場(chǎng)景和步驟后我們就可以根據(jù)獲得客觀數(shù)據(jù)結(jié)合端上現(xiàn)狀進(jìn)行分析。

1. 找到查詢?nèi)肟?/li>
2. 選擇/錄入查詢要素
3. 查詢結(jié)果

1）找到查詢?nèi)肟?/p>

支持用戶能夠找到查詢?nèi)肟?，需要分析?dāng)前首頁(yè)的意圖覆蓋情況，根據(jù)用戶調(diào)研數(shù)據(jù)以及和友商的橫向?qū)Ρ任覀兦逦目梢园l(fā)現(xiàn)我們?nèi)笔Я恕袄妗毕嚓P(guān)的意圖，包括優(yōu)惠券、活動(dòng)、會(huì)員等。因此我們就可以確定首頁(yè)需要補(bǔ)充的意圖范圍，進(jìn)而滿足用戶的需求。

2）選擇/錄入查詢要素

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有猜你想問(wèn)、快捷功能、快捷標(biāo)簽等功能入口的體驗(yàn)自查，我們發(fā)現(xiàn)用戶查詢下單要素的時(shí)候，平臺(tái)提供的應(yīng)答方式不統(tǒng)一。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，用戶詢問(wèn)“物品信息”、“運(yùn)費(fèi)”、“寄收地址”等信息都是帶著下單的意愿來(lái)的，只是詢問(wèn)的切入口不同，但是目前平臺(tái)回答的對(duì)話結(jié)構(gòu)樣式多，交互不一致，針對(duì)不同的詢問(wèn)要素，出現(xiàn)了五六種回答方式，對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，過(guò)多的應(yīng)答方式不利于用戶形成使用習(xí)慣。

3）查詢結(jié)果

通過(guò)測(cè)試不同類型的查詢要素我們發(fā)現(xiàn)目前答案僅針對(duì)用戶詢問(wèn)的問(wèn)題，沒(méi)有繼續(xù)追問(wèn)/展示相關(guān)的要素內(nèi)容，例如用戶寄什么物品后系統(tǒng)未繼續(xù)追問(wèn)從哪里寄到哪里，無(wú)法幫助用戶完成快速下單。

輸出設(shè)計(jì)建議

為了更好的推動(dòng)有效意見(jiàn)的落地，可以對(duì)所有的優(yōu)化意見(jiàn)進(jìn)行「場(chǎng)景-策略-意見(jiàn)-優(yōu)先級(jí)」，這樣對(duì)于后續(xù)實(shí)際落地可以提供優(yōu)先改進(jìn)參考。

總結(jié)

在工作中我們衡量用戶調(diào)研的價(jià)值之一就是是否推動(dòng)業(yè)務(wù)采納和落地，調(diào)研分析的時(shí)候我們需要從設(shè)計(jì)的專業(yè)角度提供新的發(fā)那些思路，給出設(shè)計(jì)意見(jiàn)。從本次專項(xiàng)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)多而全并不一定是有效的，設(shè)計(jì)側(cè)作為一個(gè)優(yōu)化推動(dòng)者，就需要給出真正好的改進(jìn)方向，舍棄無(wú)用的“結(jié)論”。另一方面，我們要找到可以引起業(yè)務(wù)關(guān)注的分析點(diǎn)，不能單純的分析體驗(yàn)過(guò)程。本期的客服調(diào)研與業(yè)務(wù)側(cè)同步后獲得了較好的反響，發(fā)現(xiàn)的痛點(diǎn)以及優(yōu)化意見(jiàn)均得到了認(rèn)可。

作者：JellyDesign