出海往往面臨著(zhù)不同市場(chǎng)、不同語(yǔ)言、不同時(shí)區的本地化挑戰。在落地過(guò)程中，大量出海的游戲、電商企業(yè)都繞不開(kāi)客服的本地化。而與AI結合的智能客服Chatbot則是目前行業(yè)最為成熟、前沿的解決方案。一個(gè)電商企業(yè)如何應用智能客服？如何量化部署的投入與收益？在頭部平臺Messenger、WhatsApp等部署的過(guò)程中需要注意些什么？由此我們也引出了跨境企業(yè)服務(wù)-”出海自動(dòng)化“的一個(gè)大課題。相信作為一個(gè)出海人，你也會(huì )找到智能客服與你業(yè)務(wù)相關(guān)的環(huán)節，并抱有疑問(wèn)。

　　這期出海同學(xué)會(huì )攜手合作方Facebook，邀請了來(lái)自各出海行業(yè)的終端用戶(hù)以及上海加速器:Facebook新創(chuàng )企業(yè)項目畢業(yè)的Messenger bot企業(yè)，進(jìn)行了《如何部署智能客服啟動(dòng)出海自動(dòng)化？》的主題討論。【出海問(wèn)答】為您精選了其中的重點(diǎn)部分，進(jìn)行了脫水整理。

　　文中涉及部分參與本場(chǎng)同學(xué)會(huì )討論的行業(yè)從業(yè)者：（拼音序）

　　智能客服其實(shí)是對Chatbot需求量比較大的一個(gè)存量市場(chǎng)。Chatopera目前比較關(guān)注為出海企業(yè)交付智能客服系統，Chatopera有一套完整的解決方案幫助企業(yè)提升服務(wù)流程的自動(dòng)化，尤其是通過(guò)機器人客服去接待訪(fǎng)客，節省成本，提升效率。Gartner在2020年分析智能對話(huà)機器人，在未來(lái)1-2年的進(jìn)入大規模應用階段，進(jìn)入成熟期，也就是說(shuō)從現在開(kāi)始，未來(lái)的1-2年間，智能客服領(lǐng)域會(huì )走向更普遍的部署和成熟。

　　當然行業(yè)也存在挑戰，目前我們能看到有很多定制化的需求，由于沒(méi)有標準化的工具，導致了定制化的成本非常的高，這也是Chatopera最為關(guān)注的突破口：為企業(yè)定制化智能對話(huà)機器人提供標準化開(kāi)發(fā)工具。

　　我們企業(yè)在最早成立的時(shí)候主要是做B2C的chatbot，做了一段時(shí)間后，我們發(fā)現C端無(wú)論是從創(chuàng )業(yè)公司的資金還是從業(yè)務(wù)的拓展，都有比較大的一個(gè)限制。所以我們轉到了B端企業(yè)服務(wù)，但最終還是面向C端的客戶(hù)的一種模式。

　　至少從我們自己公司經(jīng)驗來(lái)看，如何突破行業(yè)的局限性是一個(gè)重點(diǎn)。更重要的是怎么樣把chatbot跟具體的一個(gè)賽道或者是垂直的細分行業(yè)進(jìn)行結合，我們在過(guò)去的探索中就深扎旅游、電商、O2O等行業(yè)。

　　飛書(shū)深諾的定位是做出海營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的一個(gè)綜合的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，具體到智能客服，我們也關(guān)注出海營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的環(huán)節，也就是說(shuō)智能客服能否切實(shí)幫客戶(hù)打通這條鏈路。從售前的引流轉化，到售中的聊天，到售后的服務(wù)，我們覺(jué)得前景是很大的。

　　每一家智能客服注重的功能也不一樣，比如說(shuō)東南亞的一些友商可能注重在電商平臺，一些臺灣的友商可能比較注重當地的電商購物特性。我覺(jué)得還是要結合自身的客戶(hù)特點(diǎn)跟市場(chǎng)環(huán)境發(fā)展智能客服。

（圖1）電商平臺有大量環(huán)節需要客服接入

　　來(lái)也是在2015年成立的，我們的第一款產(chǎn)品是ToC的智能陪伴機器人小來(lái)，現在叫做小來(lái)早晚安。隨著(zhù)B端需求逐漸增多，我們在2017年研發(fā)了ToB端的平臺型產(chǎn)品吾來(lái)，目前我們的企業(yè)定位是提供RPA+AI平臺產(chǎn)品和智能自動(dòng)化解決方案，助力政企實(shí)現人機協(xié)同。

　　我認為Chatbot的前景和潛力都是非常大的。現在大家慢慢已經(jīng)有機器人是賦能人，而不是取代人這樣的認知了。在智能機器人出海方面，各家可能都會(huì )遇到的就是小語(yǔ)種的情況，機器人對接多語(yǔ)種，甚至對全球各種語(yǔ)言都能夠做即時(shí)交互，這會(huì )是一個(gè)非常大的市場(chǎng)，來(lái)也也在不斷優(yōu)化解決方案。

　　PandaMobo也是為出海的企業(yè)做營(yíng)銷(xiāo)解決方案的服務(wù)提供商，也是Facebook的一級代理商。Joinchat其實(shí)是我們在17年打造的，也是基于Facebook messenger的這種對話(huà)式的行銷(xiāo)機器人，結合Panda Mobo在品牌出海領(lǐng)域的積累的整合營(yíng)銷(xiāo)和數字營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗，我們目前服務(wù)的主要客戶(hù)是品牌出海客戶(hù)。之前也為一汽、茅臺等打造過(guò)成功案例。一個(gè)有趣的趨勢是隨著(zhù)電商的品牌出海，游戲企業(yè)的品牌意識也日漸增強，我們也是希望能夠做出一些有針對性的去把產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化，然后同時(shí)為相應企業(yè)提供更垂直的服務(wù)。

　　我們公司主要是面向企業(yè)的服務(wù)，過(guò)去大概70%都是面向在香港或者是國外的一些上市企業(yè)。這幾年隨著(zhù)國內有很多企業(yè)出海的機會(huì )，我們也開(kāi)始服務(wù)一些出海電商的品牌。智能客服的的前景其實(shí)是要越做越深，要跟更多的生態(tài)伙伴和當地的產(chǎn)品去做一個(gè)結合，這樣才能滿(mǎn)足客戶(hù)的出海需求。

（圖2）行業(yè)的基石-NLP自然語(yǔ)言處理

　　16年我們認為NLP和深度學(xué)習行業(yè)有很大的前景，開(kāi)始投入，在未來(lái)我們的定位是圍繞著(zhù)在NLP交互的領(lǐng)域不斷的去發(fā)展，包括人機協(xié)同、多模態(tài)數字人等等。今年我出海看的比較多，底層技術(shù)這一塊去看，很多市場(chǎng)語(yǔ)言角度、泛化意圖識別、場(chǎng)景切入等，還是比較淺的水平，所以這里本土語(yǔ)言、本地場(chǎng)景所產(chǎn)生的進(jìn)步的空間非常的大。

　　我們覺(jué)得大多數在營(yíng)銷(xiāo)和客服上的痛點(diǎn)是人工客服流動(dòng)性特別大，企業(yè)的專(zhuān)業(yè)知識沉淀難。之前來(lái)也做過(guò)一個(gè)調研，就我們公司所有接觸過(guò)的客服營(yíng)銷(xiāo)類(lèi)的企業(yè)，60%的客服雇員都是20~25歲的，30%的人是25到30歲。第一大類(lèi)人群基本是應屆生，他們在企業(yè)中的工作生命周期非常短，流動(dòng)性極大。這個(gè)現象的背后也反應了企業(yè)的知識沉淀很難進(jìn)行，比如人員交接頻繁，新人上手慢等問(wèn)題。另外就是真人客服很難在同時(shí)間處理好非常多的用戶(hù)問(wèn)題，但是一個(gè)訓練好的機器人客服就可以既能有效回復客戶(hù)，又能做到多并發(fā)。

　　我們現在接觸的電商游戲等需要營(yíng)銷(xiāo)的客戶(hù)比較多，他們的痛點(diǎn)基本上都來(lái)源于廣告投放這一端。對客戶(hù)來(lái)說(shuō)，他的每一次廣告投放其實(shí)都是有成本的，所以很多客戶(hù)用我們的智能機器人的前提就：我投放了一次廣告，我觸達了這些客戶(hù)，拿到了客戶(hù)一些聯(lián)系方式和信息，我怎么樣可以二次利用這些信息，把這些客戶(hù)變?yōu)槲业乃接蛄髁靠蛻?hù)，這對他們在營(yíng)銷(xiāo)端來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常強烈的需求。這些客戶(hù)進(jìn)入我的私域流量池之后，我怎么樣保證我在第二次營(yíng)銷(xiāo)第三次營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)候，他對我的營(yíng)銷(xiāo)消息的打開(kāi)率是維持在比較好的一個(gè)比例內。自動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)機器人跟郵件這類(lèi)傳統的營(yíng)銷(xiāo)方式比起來(lái)，效果就有明顯的好轉（是郵件這一類(lèi)營(yíng)銷(xiāo)方式的三倍以上）。

　　在客服上的話(huà)，電商類(lèi)的客服最主要的痛點(diǎn)是提高人效，節省人力資源，像我們碰到上海的一個(gè)電商客戶(hù)，他說(shuō)他因為很多的客戶(hù)問(wèn)題，從智能機器人進(jìn)來(lái)之后有轉人工的這種問(wèn)題，他自己的團隊handle不了，只好特地在印度招募了一個(gè)客服外包團隊。他的訴求就是希望盡可能的精簡(jiǎn)甚至不用外包團隊。

　　像游戲類(lèi)的客戶(hù)更多的是本地化的需求。我們有很多中東的游戲和支付客戶(hù)，他們的客服需要在中東當地招可以懂中東好幾國語(yǔ)言的人，或者說(shuō)可以適應中東當地的這種聊天渠道。在中東用的比較多的是WhatsApp，很多客戶(hù)在客戶(hù)網(wǎng)站上充值不成功之后，他會(huì )在WhatsApp上跟客服人員提出說(shuō)，能不能用我當地的支付方式來(lái)進(jìn)行付款，所以這種需求倒逼了本地化的解決方案。

（圖3）出海企業(yè)大多面對多語(yǔ)種問(wèn)題

　　PandaMobo有很多電商客戶(hù)，我這這里先籠統的把他們分成兩種：第一種是精品站的客戶(hù)，第二種就是中小的走流水的客戶(hù)，這兩類(lèi)客戶(hù)群體是不一樣的。

　　中小客戶(hù)他們更加看重的是ROI。也就是在投廣告的時(shí)候如何能夠真實(shí)的看到效果。針對這類(lèi)客戶(hù)其實(shí)之前我們走了一些彎路，總想在售前能夠幫助他們建立私域流量池，其實(shí)這種思路對于中小企業(yè)來(lái)講是挺難受的，因為他們可能整個(gè)部門(mén)考核的關(guān)鍵指標都是ROI，而我們做一些這種售前的用戶(hù)引導，其實(shí)是影響了他們的轉化。針對他們我們更側重如何去在售后能夠幫助挖掘用戶(hù)的二次營(yíng)銷(xiāo)，售后的增值服務(wù)，如訂單召回，物流中心等。

　　然后針對品牌出海的大客戶(hù)，我們開(kāi)始逐步建議他們去做一些私域流量的概念，這種概念在出海目前局限在一些頭部的企業(yè)，比如說(shuō)像出門(mén)問(wèn)問(wèn)這種，它能夠真正的從和用戶(hù)建立感情維護一直貫穿到用戶(hù)之間的日常運營(yíng)互動(dòng)，充分挖掘已有的這種用戶(hù)群體的一些二次收益。

　　我們的客戶(hù)中金融企業(yè)比較多，第一個(gè)就是他們對于目前自己業(yè)務(wù)的一個(gè)場(chǎng)景，哪些是做自動(dòng)化的操作，哪些不做或者哪些是半自動(dòng)化這個(gè)操作，其實(shí)特別需要我們這一類(lèi)從業(yè)者去幫助他們去梳理。你基于你對業(yè)務(wù)理解以后，我們最終碰出了一個(gè)什么樣的場(chǎng)景出來(lái)，要針對這些細化的場(chǎng)景，我們做一些自動(dòng)化的處理和設計，我認為這其實(shí)是一個(gè)很強的需求。

　　另外一個(gè)是業(yè)務(wù)數據，我認為很多企業(yè)并沒(méi)有完全做到全渠道的打通和科學(xué)的管理。譬如在國外接觸客戶(hù)可能有Facebook、Messenger、APP等不同的渠道，針對每一個(gè)渠道，我們是否可以統一管理，是否可以針對渠道的特點(diǎn)有一些定制化的答案。這些都是一些未來(lái)的需求。

　　金融方向的企業(yè)跟電商和游戲在部署智能客服上有區別的特點(diǎn)，他們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的相對來(lái)說(shuō)是固定的，所以作為我們來(lái)說(shuō)可以更好預測哪一些是高頻場(chǎng)景，而且它的整個(gè)的流程其實(shí)是有固定的節點(diǎn)的，變數會(huì )少一點(diǎn)。

　　在我們之前關(guān)注的旅游行業(yè)，企業(yè)的追求主要是提效跟降本這一塊，實(shí)際上我們發(fā)現在旅行這樣的及時(shí)性的服務(wù)行業(yè)，在后期智能客服很難滿(mǎn)足C端的需求，因為用戶(hù)可能馬上需要和人工對話(huà)。

　　我們是通過(guò)兩方面解決的，第一是在企業(yè)行業(yè)里面的知識庫結合chatbot做的更深入一些，讓人工客服可以很快地把歷史數據、歷史信息以及相應需要給客戶(hù)的信息調取出來(lái)。從而達到對人工智能客服提效的幫助。另外旅游行業(yè)大家不希望接電話(huà)的人很冰冷，所以我們在情感識別、情緒識別有提升的空間。我們客戶(hù)中一些星級酒店對于一對一人對人的服務(wù)要求非常的高，他期待的并不是聊天機器人能夠給訂房用戶(hù)帶來(lái)多便捷和快速的一個(gè)體驗，他們的需求就是說(shuō)你能夠快速的精準收集到用戶(hù)的信息和體驗，以后馬上轉到我的禮賓臺或者是禮賓中心，讓人工來(lái)去接待客戶(hù)。

　　像電商O(píng)TA類(lèi)型的企業(yè)來(lái)說(shuō)，他們更期待就是chatbot能夠幫助提高用戶(hù)的購買(mǎi)轉化率和用戶(hù)留存。我們要能夠跟他的行業(yè)做一個(gè)深入的集成和打通，不僅僅是說(shuō)來(lái)提供一些基本的客服的問(wèn)答服務(wù)，而是能夠在系統層面上跟數據庫，如訂單系統、工程管理系統進(jìn)行深入打通，能夠在用戶(hù)進(jìn)行咨詢(xún)的時(shí)候，迅速找到定位準確的一個(gè)產(chǎn)品。這是離不開(kāi)用戶(hù)的一個(gè)畫(huà)像和大數據的一個(gè)分析的。Chatbot作為一個(gè)入口，我們以數據分析，推薦引擎等等數字化營(yíng)銷(xiāo)的一些手段和工具，把用戶(hù)的轉化率提高，就非常有價(jià)值了。

（圖4）智能化可以?xún)?yōu)化的方方面面

　　Chatopera王海良

　　企業(yè)中存在的需求和痛點(diǎn)是在規模化的前提下，為消費者提供個(gè)性化服務(wù)。企業(yè)可以選擇不同的方式安裝智能客服系統，有些企業(yè)可以選擇使用云服務(wù)的形式，有些企業(yè)需要私有部署的系統。目前我認為中大型的企業(yè)，都應該選擇私有部署的客服系統，便于長(cháng)期使用和定制化，小型和創(chuàng )業(yè)企業(yè)使用云服務(wù)接入，通過(guò)較低成本獲得可靠的、高品質(zhì)的服務(wù)。

　　當我們一接觸一個(gè)ToB的企業(yè)的時(shí)候，我們通常是從三個(gè)方面去切入這個(gè)問(wèn)題的：

　　第一個(gè)就是人，比如說(shuō)在這個(gè)項目里面，他的負責營(yíng)運的人員是有哪些部門(mén)的，營(yíng)運團隊在哪，如果這個(gè)客服他可能有要做市場(chǎng)推廣的話(huà)，我們可能連它的產(chǎn)品跟推廣部門(mén)我們也有合作。如果一個(gè)機器人它開(kāi)發(fā)的只有客服參與的話(huà)整個(gè)體驗出來(lái)是不完整的。

　　第二，企業(yè)他們現在已經(jīng)在采用什么樣類(lèi)型的服務(wù)和軟件？要和本身在用的產(chǎn)品和軟件結合起來(lái)部署。

　　第三，是合作模式。每一個(gè)項目有自己的預算和目的。有些項目可以選擇流水式waterfall的方式：先設計，然后開(kāi)發(fā)，然后測試，然后推出。一步一步，每個(gè)流程他們都要經(jīng)過(guò)批準才能推向市場(chǎng)。現在比較流行的就是scrum，我們會(huì )與客戶(hù)團隊合作，他們是產(chǎn)品擁有人和product owners，我們從開(kāi)發(fā)到測試全線(xiàn)配合，用大概每?jì)芍艿囊粋�(gè)scrum，連續的為客人去開(kāi)發(fā)機器人。好處就是機器人在開(kāi)發(fā)的早期在第四或第五周就可以展現在客戶(hù)面前，整個(gè)開(kāi)發(fā)是一個(gè)改動(dòng)的過(guò)程。我們甚至會(huì )去做一些培訓跟Knowledge transfer，給他們對于客服的掌控權，方便日后的維護或優(yōu)化。他們未來(lái)可以先考慮用內部的資源，然后再去考慮用外部公司。

　　本地化策略是取決于企業(yè)內部的要求，比如說(shuō)數據的安全，還有成本。第二個(gè)要考慮的，就是當地的政府對IT的基礎設施的要求。我們之前給所在的一些給客戶(hù)部署時(shí)，比如發(fā)達國家或者是歐美的一個(gè)部署，就盡量考慮當地的法律法規要求。

　　不同地域的市場(chǎng)，需要支持的互聯(lián)網(wǎng)社交或通訊平臺也有所不同，我們出海企業(yè)服務(wù)主要針對在FacebookMessenger這個(gè)平臺上。對于我們來(lái)說(shuō)的話(huà)，其實(shí)單純從Messenger平臺來(lái)講其實(shí)非常適合幫助企業(yè)定制化開(kāi)發(fā)機器人客服。因為Messenger有一個(gè)重要的優(yōu)勢是它的UX從體驗上對上線(xiàn)機器人客服特別友好，Chatbot服務(wù)與傳統的表單的軟件的交互形式是不一樣的。實(shí)現好Chatbot的主要的兩點(diǎn):1）用戶(hù)交互體驗有一套新的設計理念；2）使用人工智能技術(shù)。如果說(shuō)困難或挑戰，主要是我們怎么樣去更好的適應Messenger這個(gè)平臺，現在我們感覺(jué)到Messenger平臺的迭代和更新是非常頻繁的，需要我們保持關(guān)注。

（圖5）FacebookMessenger平臺

　　確實(shí)會(huì )有些差異的，就拿本地化私有部署這一方面來(lái)說(shuō)吧，現在很多的金融和銀行企業(yè)，他們對于數據的保密性是非常看重的，我們會(huì )提供單機版和高可用版兩類(lèi)選擇。單機版是什么？單機版就是他們業(yè)務(wù)量不是非常大，可能一個(gè)服務(wù)器就可以解決了。然后我們也有高可用版，是基于那種大業(yè)務(wù)量的，我們提供多節點(diǎn)的就是多服務(wù)器的機器人，而且我們提供的是平臺化的產(chǎn)品，可以自動(dòng)化的一鍵部署，這個(gè)是非常高效的。

　　本地化部署上，主要有兩點(diǎn)，第一點(diǎn)是功能層面，第二點(diǎn)是這種技術(shù)層面。

　　先說(shuō)功能層面，我個(gè)人認為產(chǎn)品服務(wù)內容的一個(gè)本地化，其實(shí)服務(wù)內容取決于產(chǎn)品的真正的解決方案的一個(gè)完整度，具體的內容可能針對不同的一些市場(chǎng)，其實(shí)應該提供不同的一個(gè)解決方案，具體的解決方案可能是相對比較通用的，但是一旦內容通用了，反而對于一個(gè)不同的市場(chǎng)去采用的時(shí)候，可能解決的效果并不盡人意。比如說(shuō)拿場(chǎng)景互動(dòng)的模板為例，不同人群用場(chǎng)景提供的這種對話(huà)流的互動(dòng)流程，我們一定要保證它是高效的，一旦做成通用的，相對來(lái)講就是反倒是沒(méi)用。

　　第二個(gè)應該就是語(yǔ)言，尤其是出海不同的市場(chǎng)對應的小語(yǔ)種，而目前相對于這種的成熟解決方案，很多企業(yè)是借助是第三方的翻譯軟件，能力的瓶頸，其實(shí)是取決于第三方，或者說(shuō)真正去雇傭當地的這種服務(wù)團隊。

　　技術(shù)層面我這邊可能比較關(guān)注的就是信息安全，其實(shí)信息安全在于國內來(lái)講，其實(shí)也是屬于一個(gè)逐漸成熟的過(guò)程。出海西方發(fā)達國家，尤其是歐美，像一些頂部的客戶(hù)，如果要是想要出海，無(wú)論是采用的SaaS產(chǎn)品，還是說(shuō)一個(gè)私有化部署的問(wèn)題，都要面臨安全問(wèn)題。

　　我們服務(wù)旅游類(lèi)、電商類(lèi)的客戶(hù)比較多。他會(huì )覺(jué)得客服這一塊的需求對他來(lái)講并不是最需要的，而是說(shuō)能夠給他帶來(lái)多少的營(yíng)收，需要的是一個(gè)整體的解決方案。更希望說(shuō)能夠進(jìn)行用戶(hù)的一個(gè)二次挖掘，或者是說(shuō)它當前用戶(hù)的一個(gè)對于它主營(yíng)產(chǎn)品業(yè)務(wù)的一個(gè)更高的購買(mǎi)率復購率等等。應該是說(shuō)效益的一個(gè)提升，這樣子的話(huà)其實(shí)就比較容易去來(lái)衡量量化。它的利潤率營(yíng)收的提升等等這些，最終考核我們這樣的供應商的一些KPI就比較簡(jiǎn)單了。

　　一個(gè)是給它減少了多少的人工成本，這個(gè)是可以衡量的，比如說(shuō)前期已經(jīng)投入了多少的客服人員，然后后期我們可以給他減多少個(gè)人員。第二個(gè)就是增效方面的，也就是從roi、roas來(lái)說(shuō)，我們給他提供的轉化率能夠提供多少？比如說(shuō)之前我們服務(wù)過(guò)一個(gè)客戶(hù)，通過(guò)我們的智能機器人給它帶來(lái)的roas其實(shí)是跟它的廣告帶來(lái)的roas是幾乎持平，甚至高出一點(diǎn)的。但是對客戶(hù)來(lái)說(shuō)可能他覺(jué)得還不夠，因為如果投廣告的話(huà)，他可能已經(jīng)熟門(mén)熟路了，就這一系列的操作都有一套繼承的章法，就比較省時(shí)間也是比較高效率，但是如果要用智能機器人的話(huà)，他要去熟悉我們的后臺，要去配一些對話(huà)流，要去設置語(yǔ)境，甚至要讓它的一些運營(yíng)的小白人員來(lái)學(xué)習這一套操作，其實(shí)它在初期投入的時(shí)間成本是更大的，所以相對應的他對我們r(jià)oas的期望是更高的。

　　我們后臺是對客戶(hù)自定義的一些觸發(fā)的事件是會(huì )有設了pixel的追蹤，可以看到通過(guò)它的一些自定義事件能夠給它帶來(lái)多少的新訂單，轉化率是怎么樣的。我們未來(lái)的計劃就是對這些非自定義的事件，也就是一些系統默認的，比如說(shuō)消息流對話(huà)流，也把Facebookpixel給接進(jìn)來(lái)，然后從整個(gè)客戶(hù)的售前的聊天到最后完成下單，這條鏈路，我們是想對所有的c端消費者的所操作的動(dòng)作都做一個(gè)追蹤，這樣的話(huà)也可以給企業(yè)看到具體的數字，你的客戶(hù)在每一步這個(gè)動(dòng)作的時(shí)候都是怎么樣的一個(gè)轉化率，漏斗是怎么樣的，給他們一個(gè)更直觀(guān)的感受。

（圖6）FacebookPixel對于效果的追蹤

　　我們前期有一個(gè)時(shí)段在proof of concepts。客戶(hù)會(huì )拿一點(diǎn)點(diǎn)預算出來(lái)，然后我們會(huì )把一些之前我們做過(guò)的模板，然后讓客戶(hù)去試用，這可能是一個(gè)月的時(shí)間。這一個(gè)月內我們就會(huì )去看客戶(hù)如何去對待機器人，然后去找出一些可以量化的實(shí)際的一些數據。

　　比如說(shuō)我們會(huì )一起去定ROI，然后每半年去看一下ROI究竟沒(méi)有提高，有的時(shí)候也會(huì )半年三個(gè)月去調整ROI。這樣的話(huà)就可以把我們實(shí)際給企業(yè)的一些實(shí)際利益，隨著(zhù)它的商業(yè)或是它的產(chǎn)品的推出，一起去開(kāi)發(fā)。

　　首先說(shuō)是可量化的，其實(shí)在Chatopera這一側，只是給企業(yè)客戶(hù)提供了一些計算ROI的公式里的一些參數，比如訪(fǎng)問(wèn)機器人客服的人數，機器人回復的訪(fǎng)客的消息數，消費者反饋等等，關(guān)鍵是我們提供什么樣的數據去幫助企業(yè)客戶(hù)去分析ROI。

　　另一個(gè)需要強調的是，企業(yè)對于機器人客服的考量，應該是在機器人客服上線(xiàn)了一段時(shí)間，至少說(shuō)是三個(gè)月。因為我們知道現在的機器人利用知識庫等，都有一些依賴(lài)訓練數據，或者是模板，通過(guò)新的數據去填充機器人的智能化水平的，所以開(kāi)始它的數據可能不好，要有一個(gè)積累的過(guò)程，然后我們的機器人平臺化去提供一些聚類(lèi)分析，線(xiàn)上的模型訓練和預測，一點(diǎn)點(diǎn)的優(yōu)化機器人的對話(huà)能力，所以企業(yè)如果想期待一個(gè)比較好的回報，應該設定一個(gè)周期。

　　一些智能客服可能老是重復的給你同一個(gè)回復，消費者不喜歡這樣的體驗。我們需要盡量給客戶(hù)一個(gè)感覺(jué)，他不是在跟一個(gè)冷冰冰的機器在對話(huà)，機器人它是可以理解客戶(hù)的這種心情，然后理解客戶(hù)的需求的。飛書(shū)目前是通過(guò)一些規則的匹配來(lái)讓客戶(hù)給正確的梳理出對話(huà)流程。

　　另一個(gè)就是語(yǔ)境的切換，我們在談話(huà)的時(shí)候可能大家知道一個(gè)語(yǔ)境，那下一次談話(huà)過(guò)了半個(gè)小時(shí)之后，我的語(yǔ)境可能發(fā)生了轉換，產(chǎn)品里面也需要考慮一個(gè)語(yǔ)境跳到另一個(gè)語(yǔ)境的時(shí)候，機器人回復的規則又發(fā)生了怎么樣的變化。

　　一些客戶(hù)他本身已經(jīng)對自己的C端客戶(hù)有一個(gè)基礎的認知，比如說(shuō)這些客戶(hù)的屬性，標簽，然后喜好等等，所以它在設計一些營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的時(shí)候，就可以進(jìn)行一個(gè)個(gè)性化的推送，這樣的話(huà)給客戶(hù)的感受就會(huì )非常好，客戶(hù)就會(huì )覺(jué)得你這個(gè)機器人是理解我的。

　　獲客角度來(lái)說(shuō)，我們前期的獲客主要是從企業(yè)內部一些既定的廣告客戶(hù)來(lái)出發(fā)，看看這些廣告客戶(hù)有哪一些是有智能機器人的需求的。接下來(lái)的獲客目標說(shuō)是希望可以朝著(zhù)平臺站的方向去發(fā)展。

　　我自己其實(shí)認為在美國的智能客服做的比較好的話(huà)，可能是BOA，國內就是招行，他們也是投入了很多資源。其實(shí)滿(mǎn)足C端需求，很大的一部分責任是由業(yè)務(wù)方自己去去提供的，是要雙方去碰撞出來(lái)而得到的一個(gè)結果。

　　回到這個(gè)題目上面，就是如何讓c端用戶(hù)獲得更最優(yōu)的體驗。我認為其實(shí)直白一點(diǎn)的說(shuō)，就是你是否能夠很準確的幫他解決問(wèn)題，你是否準確的理解到他想要找什么樣的尋求什么樣的服務(wù)，從而你能夠提供一個(gè)比較好的解決方案。銀行客戶(hù)里面，我們有一個(gè)很重要的準則，除了意圖識別的準確率以外，我們還有一個(gè)叫做solution rate，就是一個(gè)解決率。

　　獲客方面，我們是從服務(wù)大企業(yè)起家，理解他們的一些核心的一些痛，從而建立一些標桿的案例。這些標桿的案例對于未來(lái)我們推廣到腰部甚至尾部客戶(hù)的時(shí)候是很占優(yōu)的，因為我們已經(jīng)理解到這個(gè)行業(yè)的bestpractice。所以根據這個(gè)思路的話(huà)，我們未來(lái)出海的話(huà)可能也會(huì )去看一些比較大型的本地企業(yè)。

（圖7）銀行是應用智能客服比較標準化的一個(gè)場(chǎng)景

　　我認為好的服務(wù)體驗應該是個(gè)性化的定制服務(wù)。所以機器人來(lái)講，要提供極類(lèi)人的個(gè)性化服務(wù)，另外一方面是話(huà)術(shù)設計要用心，甚至最好有的時(shí)候人們感覺(jué)不出原來(lái)是和一個(gè)機器人在對話(huà)。比如我們有跟比較知名的酒廠(chǎng)合作一個(gè)項目，當時(shí)給他提供的是一個(gè)個(gè)性化的調酒師機器人，也用了我們的推薦算法，因為不同的人，喜歡的酒的品類(lèi)也不一樣，定制化的推送，會(huì )讓人們感覺(jué)你是懂我的，你知道我是喜歡哪款酒的，這時(shí)候再用稍微有親和力的話(huà)術(shù)推送相關(guān)酒品的代金券就非常match客戶(hù)需求，也會(huì )極大提高下單率。

　　我們主要關(guān)注的是Messenger，因為我們認為出海企業(yè)的最好的獲客或者服務(wù)的渠道就是Facebook。那么主要以FacebookMessenger而言，提供好的智能客服機器人有很多細節，比如說(shuō)，機器人得到了一個(gè)回復，是不是立即就回復給訪(fǎng)客？是不是應該建立一個(gè)Persona讓用戶(hù)去對你的品牌有更多的認同和共鳴，比如可以設計成一些動(dòng)物，可以在節假日的時(shí)候就以這些形象去影響客戶(hù)，讓消費者有一個(gè)共鳴，其實(shí)就是很多細節了，在此就不多贅述。總之，Facebook Messenger對企業(yè)上線(xiàn)智能對話(huà)機器人提供個(gè)性化的服務(wù)，非常友好，有很多新技術(shù)都被Facebook Messenger支持，比如AR、NLP、CV。

　　我是感覺(jué)我們后期的智能客服商業(yè)化可能更多要在三個(gè)層面上去做加深或者做提高。

　　第一個(gè)就是場(chǎng)景的多樣化，其實(shí)我理解場(chǎng)景的多元化就是對應不同的客群，對于不同的客戶(hù)情況去深耕的一個(gè)解決方案。只有做出了特色，行業(yè)的一個(gè)垂直的解決能力，這個(gè)才是未來(lái)的一個(gè)趨勢。

　　第二個(gè)就是智能客服的智能化，其實(shí)目前的一個(gè)客服機器人，可能范圍稍微局限一點(diǎn)，就是說(shuō)做一些出海的機器人，更多的都是屬于一個(gè)1.0的這樣的智能時(shí)代，運營(yíng)的取決于運營(yíng)能力的一個(gè)上限，而不是真正的一個(gè)技術(shù)能力的上限。而真正客服在未來(lái)發(fā)展趨勢是真的要結合一些實(shí)打實(shí)的技術(shù)，比如NLP。

　　第三個(gè)點(diǎn)，其實(shí)管理能夠更高效。我理解管理更高效，其實(shí)對于現在一個(gè)數字化轉型來(lái)講，任何企業(yè)都在用各種各樣的一個(gè)系統，其實(shí)本身對企業(yè)的一個(gè)管理成本就是很高的，尤其是想去去對接第三方的一些技術(shù)服務(wù)平臺。而真正好的平臺需要有包容性擴展的能力，也就是說(shuō)要提供各式各樣的一個(gè)API和企業(yè)現有的一些資源數據去做一個(gè)對接。

（圖8）SaaS模式改變了行業(yè)

　　對我們來(lái)說(shuō)創(chuàng )新機會(huì )還有很多，不管是自然語(yǔ)言人工語(yǔ)義的這種功能的更新也好，還是說(shuō)在服務(wù)上的更新也好。特別是對現階段我們的客戶(hù)來(lái)說(shuō)，客戶(hù)只是把智能機器人這種營(yíng)銷(xiāo)方式或者這種服務(wù)方式作為一個(gè)試水的這樣的一種方式，他不會(huì )把所有的預算跟精力都放在這一塊。所以現在我們有一個(gè)很重要的任務(wù)，就是幫助客戶(hù)去認識到這塊市場(chǎng)是有價(jià)值的，怎么樣幫助客戶(hù)去認識到這些價(jià)值。

　　至于技術(shù)上來(lái)說(shuō)，SaaS服務(wù)讓全鏈條的準入門(mén)檻顯著(zhù)降低，潛在的客戶(hù)人群也變得大了起來(lái)。另一個(gè)AI、VR等技術(shù)會(huì )給客戶(hù)一些全新的感知。比如說(shuō)Facebook上有直播的活動(dòng)，然后在直播的時(shí)候結合一些VR的技術(shù)，可以讓客戶(hù)直接在相當于直播間里面感受到，如果是賣(mài)假發(fā)的B端客戶(hù)的話(huà)，它可能是在直播間進(jìn)行假發(fā)試戴，或者是賣(mài)美瞳的客戶(hù)進(jìn)行美瞳的試戴，這會(huì )加速C端消費者的下單速度，優(yōu)化體驗。

　　我覺(jué)得一開(kāi)始智能客服比較聚焦的行業(yè)在電商零售、保險這些交互量比較大的大流量行業(yè)。現在逐漸的醫療、物流和地產(chǎn)行業(yè)等也在接受智能客服，并把智能機器人Involve到他們的工作流里。而且我們發(fā)現讓客戶(hù)自己基于對自身業(yè)務(wù)的理解訓練出來(lái)的機器人是非常高效的，像我們公司有專(zhuān)門(mén)的機器人訓練師團隊，就是幫助客戶(hù)搭建和訓練自己的機器人，用最合適的方式讓客戶(hù)成功。

　　新技術(shù)上講，我們企業(yè)提供RPA+AI平臺產(chǎn)品和整套的智能自動(dòng)化解決方案。Chatbot就像是人腦，需要有意識的去了解人在想什么，RPA（Robotic Process Automation）是流程自動(dòng)化，也就是通過(guò)機器人模擬人在PC端的操作，像是人的雙手，是可以與Chatbot無(wú)縫銜接的。未來(lái)我們也會(huì )基于RPA+AI的解決方案，更好的賦能更多企業(yè)。

　　我們這個(gè)領(lǐng)域的話(huà)從上至下來(lái)看的話(huà)是一個(gè)交流的領(lǐng)域，就是我們跟機器是怎么樣去交流。人與人之間從文字語(yǔ)音甚至視覺(jué)上交流，這種思路是否可以復制到Chatbot？我認為這是未來(lái)可能會(huì )發(fā)展的一個(gè)趨勢。目前其實(shí)大家還是停留在一個(gè)打字的角度，是一個(gè)二維的角度去交流，有很大的局限性，未來(lái)可能我們在很多的一些電商的場(chǎng)景的話(huà)，是否會(huì )出現有一個(gè)人的形象，直接跟你去對話(huà)？我們目前的話(huà)在往這一方向去努力。也可以人工在后面，輔助一些UI，是有一個(gè)固定的這樣的形象去出現，可能兩個(gè)口型都是一一對應的。

　　我們覺(jué)得未來(lái)Chatbot會(huì )向Chatbot First和Chatbot Native的形態(tài)在發(fā)展。Chatbot First就是未來(lái)企業(yè)在交付服務(wù)的時(shí)候會(huì )優(yōu)先使用聊天機器人的技術(shù)，從AppleSiri到Google的一些產(chǎn)品當中，我們能夠看到這種趨勢。Chatbot Native的也就是說(shuō)這種用戶(hù)交互的界面，會(huì )有一個(gè)新的、對聊天機器人更友好的系統。比如說(shuō)像Facebook Messenger這種。

　　成熟的行業(yè)有很多，現在應用最成熟的是用語(yǔ)音機器人對話(huà)回訪(fǎng)，比如說(shuō)一些醫院回訪(fǎng)收集問(wèn)診的的信息。看房，然后收集一些看房之后的回訪(fǎng)信息，因為這個(gè)是一個(gè)固定的話(huà)術(shù)，然后它只需要在用戶(hù)的對話(huà)中的關(guān)鍵字里識別一些關(guān)鍵詞。

　　至于說(shuō)前沿技術(shù)，我們比較關(guān)注的是聊天機器人，那么對自然語(yǔ)言處理上有很多關(guān)注，其實(shí)我認為未來(lái)對我們影響最大的是機器閱讀理解，也就是說(shuō)在一個(gè)用戶(hù)交互的文本里，我們怎么樣去消除一些對話(huà)的歧義。

（圖9）Chatbot應用于Messenger上的原理

　　在已有技術(shù)的基礎之上，我們需要說(shuō)把這個(gè)行業(yè)做一下一個(gè)深耕，針對于每一個(gè)不同的客戶(hù)，不同的行業(yè)，我們怎么樣來(lái)幫助客戶(hù)說(shuō)通過(guò)聊天機器人，圍繞著(zhù)聊天機器人幫他在他自己的業(yè)務(wù)領(lǐng)域能夠幫助他來(lái)提升最基本的一些營(yíng)收跟利潤的一個(gè)水平。

　　我們是比較看好說(shuō)深入去服務(wù)垂直賽道的聊天機器人，我們自己在做的時(shí)候都是圍繞著(zhù)每一個(gè)客戶(hù)他所處在的一個(gè)生態(tài)，然后我們怎樣把AI的技術(shù)應用到它自己行業(yè)生態(tài)里面，然后給它打造一個(gè)跟競爭對手不太一樣的服務(wù)的體系。

　　Chatbot之前就是客服，在未來(lái)會(huì )有一個(gè)前移，售前甚至是客戶(hù)會(huì )員系統都是會(huì )應用到chatbot系統。除了Text和其他的呈現方式也是肯定會(huì )出現的。3到5年后行業(yè)內也會(huì )出現獨角獸，facebook最近也收購了一家CRM公司，這是一個(gè)整體的客戶(hù)管理系統，我們自己要去跟不同的CRM去整合，可能也要跟不同的NLP的AI的引擎去整合。所以這個(gè)是我覺(jué)得這個(gè)趨勢是未來(lái)是一直有的。還是個(gè)藍海。

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