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未來的售后服務是怎樣的?

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  就在幾個星期前,我經歷了一次非常特別的客戶售后體驗,而這個過程,在我看來足以能夠代表未來的潮流趨勢。
  事情是這樣的。
  當時我在辦公室里開會,手機響起,顯示來電方是“美國運通”(American Express)公司。于是,我走出會議室,接起這個電話。電話的那段,一個女聲響起,但是一聽就知道明顯是機器生成的。首先,這個女聲表明自己的身份,它是代表美國運通公司的反金融欺詐部門,給我打來這個電話的。然后,它說道:“先生,您身邊是否有藍牙耳機,或者有線耳機可以使用嗎?如果有,建議您把它插在你的手機上。”
  我聽到后就照做了,她又確認了一遍:“你準備工作都完成了嗎?”我給出確認。然后它問我是否可以通過短信,給我發送一個鏈接?我回復:“好的。”
  很快,短消息出現在我的手機上,然后我打開了短信上的鏈接。
  手機瀏覽器上呈現出來的是美國運通網站的某一個網頁,它請我登陸進去。而在電話中,那個女聲也提示:“請登陸您的賬戶。”我照做了。
  然后她開始進一步的解釋她此次來電的目的。原來,美國運通現在想確認一些我最近賬戶中出現的兩筆交易,他們覺得這兩筆交易很可疑。
  電話那邊,“她”說道:“現在,這兩筆交易出現在了你的手機上,請你逐個檢查每個交易是否都是真實可信的。”
  我還是照做了,當我開始瀏覽內容時,手機里的語音開始讀起屏幕中高亮出來的關鍵信息,比如商家的姓名,交易日期時間等等。當我點擊“非欺詐交易”這個按鈕之后,語音直接響起:“讓我們看下一筆交易。”當我確認完這兩筆交易確實是經我手完成的時候,“她”說道:“謝謝你,先生,祝你今天過的愉快!”
  至此,一次完美,令人印象深刻的客戶支持體驗就畫上了句號。
  為什么我記憶那么深刻呢?為什么我覺得這完全有別于傳統的客戶支持電話呢?首先,電話線那一邊的“Bot”(機器人)跟我的動作是同步的。我在瀏覽手機屏幕上的內容,它同時也在瀏覽這個屏幕,我點擊哪里,接下來的一步操作是什么,它清清楚楚,明明白白。在每個關鍵操作節點上,“她”總是給予我最清楚的指示。這個機器人是真正能夠了解對話情境的!而傳統的電話售后支持中,那邊的真人總是花上好幾分鐘時間來確認本人身份,整個過程很容易就讓人煩躁起來。
  “你的賬戶號碼是多少?”;“你的社保號是多少?”;“似乎之前的某筆交易里出現了問題”;“對不起,我不太明白你想要什么?”巴拉巴拉,就諸如此類的對話。
  除此之外,第二點,這個軟件在最短的時間內,給了我所有必要的信息,方便我做出決策。如果沒有手機屏幕,我估計得在電話這邊傻傻的聽上好幾分鐘時間,然后努力地去回憶所有能夠證明交易真實與否的信息。而這款軟件,讓我在不到2分鐘的時間里就完成了所有工作!
  第三點,當有疑似欺詐事件發生,需要進行確認的時候,有個“人”在你身邊給你解釋這一切,這比什么方式都更好!
  如果我只是從美國運通那里收到一封電子郵件,告訴我需要登錄到一個網頁上,讓我自行查看上面的支付信息,當然我也可以靠自己搞定,但是如果現在身邊有個“人”給我解釋這一切,保證整個過程是流暢高效的,保證我是充分理解這個事件中的每一處細節的,那么這才是最完美的解決方案。只要能夠提供這種體驗,哪怕是個“機器人”,又有什么關系呢?
  而且,這種從公司打向個人的“外向型電話”特別適合軟件應用。因為從開始到結束,這完全是由軟件來主導對話,用戶可以自由發揮的余地非常小,軟件不可能遇上一些它應付不了的問題,事實上,用戶只需要回答“是”或“否”,大部分問題都能得到解決。
  但如果是從消費者打給公司的“內向型”電話,這就變得比較難了。因為電腦是不太可能知道你這次打電話的目的、原因是什么。但是我想這并非不可能。假設一下,現在有一個類似的語音系統,也是機器人提供服務,只不過應用在了“接電話”這個領域,那么肯定是需要想辦法,把用戶當時的對話情境轉化成機器可以解讀,比如通過“我正在停留在哪個網頁”;“目前我遭遇的是哪個問題”,然后自動識別應該指派哪個機器人來接待我。然后由這個機器人全程指引,幫我來解決問題。
  這其實是一個非常值得探討,也非常有趣的課題,里面有著亟待改善的用戶體驗,以及需要突破的工程技術瓶頸,當然了,這毫無疑問意味著非常大的商機。
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