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IBM 虚拟客服技术的价值(中国洞察)
使用人工智能技术,改善客户服务质量,提升经济效益。 经济效益显著 100% 的大中华区受访者表示,使用虚拟客服技术 (VAT) 有助于降低每次客户联系的服务成本。 用户满意度提升 一些企业担忧虚拟客服技术会导致客户和员工满意度大幅下降。然而基于我们的调研发现客户和客服员工满意度平均提高了 8%和 7%。客服员工的平均处理时间缩短了12%。 直面挑战 新冠肺炎疫情肆虐之际,虚拟客服技术能力成熟的企业能够快速扩大运营,确保业务连续性。与此同时,这些企业中的大多数都提高了客户满意度。
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1 .对标洞察 虚拟客服技术 的价值 使用人工智能技术,改善客户 服务质量,提升经济效益 中国洞察 IBM 商业价值研究院
2 .IBM Cognitive Care 解决方 案如何提供帮助 许多世界知名品牌企业在 IBM Cognitive Care 的帮助下,将客服中心转变为由数据、AI 以及 混合多云技术支持的客户互动中心,为客户和 客服员工提供实时支持。IBM Cognitive Care 不 仅可以帮助企业实现技术转型和流程改造,更 重要的是将在组织中掀起一场技术文化变革。 要了解更多信息,请访问:ibm.com/services/ conversational-ai 扫码关注 IBM 商业价值研究院 官网 微博 微信公众号 微信小程序
3 . 作者:朱滢、夏菁、王莉、 Joe Petrone、Gillian Orrell 和 Carolyn Heller Baird 要点 告别试验,投入实用 经济效益显著 虚拟客服技术 (VAT) 的发展势头迅猛。如果您最近曾致电 企业的客户服务电话,或就服务、产品、付款问题尝试在 100% 的大中华区受访者表示,使用虚拟客 线交谈,那么很有可能已经体验过虚拟客服技术。虚拟客 服技术 (VAT) 有助于降低每次客户联系的服 服技术之所以热度大增,原因在于该技术似乎无所不能: 务成本。Forrester Consulting 近期开展的 提高客服质量、改善员工体验、降低客服运营成本以及增 一项调研估计,实施虚拟客服技术的大型 加潜在销售收入。 组织可在每次客户对话中节省 5.5 美元的成 新冠肺炎疫情加速了企业采用虚拟客服技术的进程。在发 本。1 我们的分析显示,大中华区企业客服 生紧急事件时,当“快速、易用、有效”成为任务达成的 中心对于客户联系的平均处理率为 65%, 关键, “开箱即用”的解决方案固然可以在几小时内就上线。 最高与最低的差距为 33%。94% 的虚拟客 而经过精心设计、开发和部署的虚拟客服技术则可以为企 服技术全球领先企业以及近半数的大中华区 业及其用户(包括客户、员工和客服人员)带来更多价值。 企业已经达到或超过了项目价值分析中设定 到目前为止,有关虚拟客服技术表现的实际数据仅限于个 的目标。 别案例研究,企业很难进行有意义的比较。在本次研究 开展伊始,我们便了解到企业正寻求以下四个关键问题的 用户满意度提升 答案: 一些企业担忧虚拟客服技术会导致客户和员 工满意度大幅下降。然而基于我们的调研 – 基于 AI 的虚拟客服技术的表现如何? 发现客户和客服员工满意度平均提高了 8% – 推动虚拟客服技术实现价值的关键要素有哪些? 和 7%。客服员工的平均处理时间缩短了 – 基于 AI 的虚拟客服技术对用户、终端用户和客服员 12%。虚拟客服技术领先企业取得的成就 工有何影响? 则更出色:客户和客服员工满意度分别提高 – 虚拟客服技术对提升经济收益有何影响? 12% 和 9%,处理时间缩短了 15%。领先 企业率先实施虚拟客服技术,将其与后端系 统整合,并使用大量的客户联系内容对其进 行训练。 直面挑战 新冠肺炎疫情肆虐之际,虚拟客服技术能力 成熟的企业能够快速扩大运营,确保业务连 续性。与此同时,这些企业中的大多数都提 高了客户满意度。 1
4 . 98% 我们的分析表明,虚拟客服技术几乎对每一项指标都有积 极影响,包括客户满意度、员工满意度以及企业收益,而 且绝大多数的受访企业 (98%) 已经超越、达到或有望达到 的大中华区受访者表示, 由 预期的投资回报率 (ROI)。 于使用了虚拟客服技术,客 有了详细的指标和对标分析,决策者现在可以使用针对性 户满意度有所提高。 更强、关联度更大的数据评估自己当前或已提上议程的虚 20% 拟客服技术计划。无论身处数字化之旅的哪个阶段,企业 都可以使用这些信息来确定如何增强客户服务或完善客户 联络中心方案。 由于使用了虚拟客服技术, 客服人员满意度平均提高了 调研方法 20%。 IBM 商业价值研究院 (IBV) 与牛津经济研究院共同开展了 一项调研,采访了 33 个国家 / 地区中 12 个行业的 1,005 95% 名受访者(其中有 133 位来自大中华区),并收集企业日 常使用虚拟客服技术的实际表现数据。这些企业使用虚拟 客服技术的时间不等,最短 6 个月,最长已超过四年。2 的大中华区企业超越、达到 我们收集的公司样本覆盖以下三种类型的虚拟客服技术服 或有望达到实施虚拟客服技 务场景: 术的预期投资回报率。 1. 虚拟客服技术直接与外部用户互动 2. 虚拟客服技术直接与内部用户(如员工、合同工和供应 商)互动 3. 虚拟客服技术为客服员工提供支持,通常称为“客服助 手技术”。 (要了解更多信息,请阅读第 15 页的“调研方法 ”。) 2
5 .评估虚拟客服技术的表现 用户可能会问:“我该怎么结账?”从虚拟客服技术的角度 而言,他们的意图是“我想结账”。用户对于同一个意图的 我们通过将传统客服中心的指标与虚拟客服技术带来的新指 语言表达方式有千千万,训练出一个能够正确理解用户表达 标(见图 1)结合的方式,评估虚拟客服技术在客服领域的 意图的虚拟客服,是判断实施、维护工作是否成功的关键。 表现。 不矛盾地,考虑虚拟客服应对无法识别意图的情况,并赋予 其提出恰当的澄清问题的能力不应被忽视。(请参阅第四页 1. 意图识别率 的“洞察:对话式用户体验 (UX) 设计”)。 意图即是用户发起联系、进行沟通的动机和目的,例如,质 在所有三种类型的虚拟客服技术场景中,受访者的平均意图 疑一项费用的产生、询问产品的使用方法等。一次联系并不 识别率为 68%。在虚拟客服技术直接与外部用户互动的场 意味着一个意图,用户每一次联系中往往包含多个意图。虚 景中,平均意图识别率为 70%。在实施智能客服助手的场 拟客服技术经过训练后,可以分别识别和响应每个意图,这 景中,平均意图识别率为 65%。这可能反映了企业在针对 要比传统的关键字搜索复杂得多。 外部用户的虚拟客服技术系统上进行了更大的投资。 图1 客服中心表现的新衡量指标 虚拟客服技术直接与内部或外部用户互动 1 意图识别 2 处于能力范围内 3 处理率 虚拟客服技术是否了解 用户的需求是否落在虚拟 虚拟客服技术是否满足 客户的需求? 客服可处理的范围内? 用户所有的联系需求? 大中华区: 大中华区: 大中华区: 68% 中位数 70% 中位数 64% 中位数 65% 中位数 64% 中位数 65% 中位数 75% 标杆值 76% 标杆值 70% 标杆值 72% 标杆值 70% 标杆值 72% 标杆值 来电联系 虚拟客服技术支持的人工客服 1 意图识别 大中华区: 65% 中位数 70% 中位数 75% 标杆值 78% 标杆值 转接人工客服 2 处于能力范围内 大中华区: 62% 中位数 65% 中位数 70% 标杆值 75% 标杆值 来源:IBM 商业价值研究院 3
6 .2. 处于能力范围内 洞察:何为虚拟客服技术 识别出用户意图后,虚拟客服技术进一步判断该意图是否 处于其能力范围内。在所有受访者中,联系人的意图落在 虚拟客服技术 可理解为是部署了一套自动程序,这个自动 虚拟客服技术受训范围内的平均比例为 63%。最低和最高 程序它可以与用户开展对话,它结合使用了机器学习、自 比例相差 36%。 然语言处理、自然语言生成、情绪分析、语言翻译、语音 转文本、机器人流程自动化 (RPA)、光学字符识别 (OCR) 等 3. 处理 人工智能 (AI) 技术,有时还包括后端处理步骤,都是为了 企业衡量处理率的方式并非千篇一律。一些企业将处理率 更好地为用户提供服务。 定义为完全 由虚拟客服技术处理的用户联系占所有用户联 – 并非一定采用聊天机器人的外在表现形式。只有那些采 系的百分比。考虑到虚拟客服技术尚未覆盖所有用户联系 用机器学习和自然语言处理技术的聊天机器人才与虚拟 类型,并且对于某些场景虚拟客服也许不适合介入,所以 客服技术条件匹配,但虚拟客服技术并不局限于聊天机 这种定义可能导致较低的处理率。 器人。 在本次调研中,处理率是指虚拟客服技术经过训练后 可以 – 关于集成式语音响应 (IVR) 系统,只有那些使用人工智 应对并且无需转接给人工客服或需要人工客服参与的用户 能为会话体验提供支持,并且不将用户输入限于一组特 联系比例。 定的关键字的,方可被视为虚拟客服技术。 以用户的每一次联系为单位衡量处理率是一种实用的方法, 洞察:对话式用户体验 (UX) 设计 然而当虚拟客服帮忙处理了一部分,但不是全部的用户意 图时,这种方法就会低估虚拟客服的处理率。从长远来看, 如果使用更加复杂的能够自动地分析评估出虚拟客服处理 对话式用户体验 (UX) 设计是一个新兴的设计领域,重点关 率的方法,使得其评估更加公允那必然会对该技术的发展 注于创建可以进行自然语言对话的系统。或来自文本,或 有莫大好处。 来自语音,总之是用语言与用户产生交互。这就需要依据 大 中 华 区 的 平 均 处 理 率 为 65%, 最 高 与 最 低 的 差 距 为 社会科学学科获得有关人类如何进行对话的理论知识。 33%。这个差距并不算小,由其煽起的经济效益数据差距 某些聊天机器人和语音助手仅限于回答问题或执行指令, 可就更大了。由虚拟客服处理的每一个用户联系都意味着 而使用自然语言对话的虚拟客服技术则可以参与更广泛的 节省客服人员的时间。根据 IBV 对人工处理用户联系所需 任务,我们比喻它为“从问候到告别”式的,表示能覆盖 时间的分析,相比全程由人工坐席接待,如果一次用户联 完整服务流程的。虚拟客服技术的目标是达成相互理解, 系先由虚拟客服接待,继而转接给人工坐席,那么虚拟客 它自带一些技术机制,用于揭示并修复误解。在此基础上, 服平均可为人工座席节省 4 分钟。 设计师可打造体现企业品牌形象的用户体验设计。 3 处理的效果与机器学习、系统集成因素密切相关(请参阅 第 6 页的“中国某金融集团:科技让业务变得简单”)。 例 如, 虚 拟 客 服 的 处 理 率 处 于 前 25% 的 受 访 者 中, 有 66% 表示他们的虚拟客服技术可以为用户执行复杂的操作, 而在处理率处于后 25% 的受访者中,仅有 23% 表示可以 做到这一点。 4
7 .影响虚拟客服技术表现的因素 有些因素仅影响个别指标,而另一些则影响面广,能左 右表现的多个指标(见图2)。其中机器学习和系统集成 有不少因素都会潜在影响虚拟客服技术的表现,比如,战 因素对表现水平的影响最大,而且两者相互关联。 略意图、对维护人员的技能培训的投资、虚拟客服实现的 机器学习因素: 虚拟客服技术的使用时间越长,训练的 技术及技术标准等。美国某大型连锁药店使用情绪分析技 素材越丰富多样,接待的用户越多,它的表现也会更好。 术对由虚拟客服转接给人工客服的电话进行优先级排序, 将对那些有不满意倾向的顾客优先服务。情绪分析技术的 系统集成因素: 虚拟客服技术与其他系统的集成度越高, 应用就使人工客服能“自如应对”他们最在意的“客服满 虚拟客服能采取操作的复杂度越高,表现的效果就更好。 意度”指标了。 组织因素: 技术环境(例如:企业对于虚拟客服服务结 果跟踪评估的重视程度),行业因素(例如:客户联系 内容的复杂程度、数字化使用程度等)都可能会影响该 技术的表现。 图2 影响虚拟客服技术表现的因素 机器学习因素 系统集成因素 组织因素 使用期限 虚拟客服技术与其他系统的集成度 实施的虚拟客服技术的类型 虚拟客服技术可以采取的行动的复 所属范围内的不同意图的数量 虚拟客服技术投资水平 杂性 正在处理的客户联系的百分比 表现的关注度 正在处理的客户联系数量 行业 5
8 .中国某金融集团:科技让业务 领先企业的特征 变得简单 我们的分析发现了一小部分(105 个组织)在虚拟客服技术领 域表现优异的先锋组织,我们称之为“领先企业”。每个领先 早在 10 年前,该金融集团提出“科技引领金融”战略, 企业都表现出以下三个关键特征,这些特征都是多年在虚拟客 实行金融和科技双轮驱动的资源配置与协同,以率先实 服领域慎重决策和勤恳落实结下的善果: 现轻资产和轻资产运营的综合金融集团转型变革。科学 – 虚拟客服技术的早期采用者 技术对于金融服务的“轻”及高附加值体现在:对内提 – 大部分收到的用户联系都在虚拟客服技术的处理能力范围内 升效率、降低成本、改善员工体验、强化风控,从而提 升公司整体的竞争实力,赋能对外服务,最终实现价值 – 虚拟客服技术与后端系统集成度高。 变现。 在我们的调研中,领先企业占样本的 10%,以基本相同的比 近几年来,前期的投入成果喜人。以金融风险管理为例, 例分布于所有受访行业、地区和所有三种虚拟客服技术应用场 集团建立起一系列智能金融风控工具、知识平台,辅助 景类型,有 15% 的领先企业来自于大中华区。领先企业还表 一线业务人员日常工作中信息审核、风险预警和信息检 示,在过去三年中,他们在收入和利润方面的表现均比竞争对 索等工作。如果说每一个工具都是在各自领域“独当一 手出色。他们在评估虚拟客服技术表现的核心指标上也优于其 面”的演奏家,那 IBM 为其提供的智能风险机器人就 他受访者(见图 3)。 是将这些工具聚合起来并进行 “再创作”的指挥家。 智能风险机器人是一个载体,它向下连接了所有工具、 系统,向上贯通了集团 8 大业态的 600 个场景;它同 时也是一个入口,当用户开展一个“非常规业务的”、 图3 “还未实现工具集成的”亦或“个性化的”查询时,无 领先企业的虚拟客服技术表现远远超过其他企业 需同时打开若干个工具,甚至“不必学习”这些工具的 使用方法,只需通过智能风险机器人查到这些系统信息 并进行常用的统计分析计算。 80% 75% 74% 这是虚拟客服的另一种运用形式。它的服务对象是内部 66% 62% 63% 用户,除了拥有虚拟客服基础的自然语言理解能力之外, 还融合了传统 BI 能力、逻辑推断和计算能力,在 IBM GARAGE 方法的指引下高效、高质量地进行场景选择、 设计及实施,践行了科技让业务变得简单,让服务变得 意图识别准确率 处理率 * 首次联系 更高效。 解决率 领先企业 其他企业 * 本次调研中对“处理率”的定义如下:虚拟客服技术经过 训练后可以应对并且无需转接给人工客服或无需人工客服 参与的客户联系的比例。 6
9 .“第一个版本是最糟的。” 某英国金融服务业虚拟客户技术开发人员 持续改进 领先企业不只是被动地衡量,他们还主动出击。几乎所有 持续改进是虚拟客服技术表现的一个关键组成部分。虚拟 领先企业都根据评审结果扩大了虚拟客服技术的范围,而 客服技术的评审与再次训练可由专业工程师或者自动化方 做到这一点的其他企业只有 59%。无论是增加虚拟客服 法来执行。尽管所有受访者均表示使用了自动化技术,但 技术训练,还是对界面进行升级,领先企业始终在积极采 非领先企业使用人工方法的比例更高,达到 41%,而领先 取行动,持续改进表现(见图 5)。 企业中的这一比例为 33%。 领先企业用于选择要评审的虚拟客服对话的方法与非领先 企业截然不同。他们使用的技术更为广泛,方法更为复杂 (见图 4)。 图4 图5 如何选择要评审的虚拟客服对话 最近 30 天的虚拟客服质量评审结果 客户意图 虚拟客服范围扩大 86% 91% 68% 59% 情绪或语气分析结果 增加虚拟客服训练 74% 82% 55% 64% 缺少 SLA 的联系 用户界面更新 74% 82% 51% 59% 神经语言程序置信度 虚拟客服范围缩小 64% 2% 14% 13% 特定的来电类别,例如:放弃通话或由人工客服接听 58% 领先企业 其他企业 51% 数量多,处理率低 58% 45% 算法 55% 36% 随机 30% 49% 领先企业 其他企业 7
10 .香港某银行:持续增强虚拟客 虚拟客服技术的影响 服技术已见成效 虚拟客服技术直接影响客户、客服人员以及企业的经济收益。 为了提高客户服务有效性,简化交流过程,香港某主要 对客户的影响 银行推出了业界首个 AI 虚拟助手,以解答零售客户有 企业采用虚拟客服技术的原因多种多样,但到目前为止,提 关服务选择方面的问题。在过去三年中,通过迅速扩展 到最多的是改善客户体验(请参阅“香港某银行:持续增强 虚拟客服技术,AI 虚拟助手现已支持 13 种服务,包括 虚拟客服技术已见成效”)。46% 的领先企业和 33% 的其 账户服务、支付平台服务、账单支付服务和信用卡服务, 他企业认为这是最重要的推动因素,没有之一(见图 6)。 提供中文(广东话和普通话)、英语以及其他多种语言 的对话能力。 如今,该公司的虚拟客服技术可与客户交流,处理汇款 图6 等个人银行业务请求,并且还与该银行的电子银行服务 实施虚拟客服技术的原因 集成。该虚拟客服技术系统获得了超过 15 个奖项,该 渠道的客户使用率增长了 6 倍。 46% 此次成功促使该银行在对公业务数字互动平台上实施虚 22% 领先 8% 拟客服技术。结果同样令人印象深刻:用户调研表明, 企业 13% 满意率达到 75%,虚拟客服技术渠道的使用率增长了 最重要的 11% 原因 10 倍。 33% 其他企业 15% 10% 19% 23% 88% 69% 领先 68% 企业 48% 所有原因 41% 72% 45% 其他企业 42% 61% 64% 客户体验 降低成本 提升品牌差异化 增加收入 改善客服人员体验 8
11 . 沃达丰:虚拟客服技术大获成功 99% 的受访者表示,由于使用虚拟客服技术,所有来电联 系的客户满意度都朝着积极的方向变化。换句话说,无论 改善客户体验是否是实施虚拟客服技术的驱动力,所有受 由于将虚拟客服技术纳入了企业客户体验策略和数字化 访者都因为使用了该技术客户满意度有所提高。绝大多数 转型的一部分,沃达丰集团成为全球首批采用客服技术提 的领先企业认为虚拟客服技术对客户满意度产生“显著积 供客户服务的电信企业之一。如今,沃达丰的 AI 数字助 极”的影响(见图 7)。 手 TOBi 在英国、欧洲、非洲和中东地区得到广泛应用。 TOBi 提供了一个中心化、模块化的平台,支持多种渠 道接入,方便各细分市场为其客户选择符合其喜好和需 图7 求的沟通渠道。部署的渠道包括短信、My Vodafone 应 使用虚拟客服技术对客户满意度的影响 用、本地 Vodafone 主页、Facebook、WhatsApp 和 Amazon Alexa。 70% 12% 63% 8% 结果发送消息的沃达丰客户数量比致电呼叫中心的人数 多了一倍。目前在意大利,三分之二的客户联系通过 TOBi 进行处理。 最近 30 天的客户满意度 使用虚拟客服技术后,客户 满意度发生的变化 领先企业 其他企业 虚拟客服技术对客户满意度的影响 2% 1% 20% 12% 25% 领先企业 其他企业 73% 67% 有些负面影响 有些积极影响 没影响 显著积极影响 9
12 .对客服人员的影响 个对话式 AI 平台,支持用户使用人类自然语言与业务系统 客服人员在获得适当的工具和支持后,感受到自身受到重 进行互动。Forrester Consulting 保守估计,在今后三年内, 视和得到帮助,因此更有可能为客户提供更出色的服务。 处理率可达到 25%,节省的成本将超过 1300 万美元。5 相反地,如果客服人员由于对工作体验不满而提出离职, 在我们的调研中,受访者介绍了使用虚拟客服技术带来的 寻找接替人员的成本最高可达现任员工薪水的 33%。4 最高和最低收益。所有受访者都表示,虚拟客服技术为企 领先企业尤其渴望改善客服员工体验;其中 68% 认为这一 业收入的增长做出了贡献,平均增长率达到 3%。那些使用 点是采用虚拟客服技术的原因之一。我们的数据表明,该 虚拟客服技术直接与外部客户互动的受访者的总收入增加 技术正在这一方面发挥积极的影响。通过计算所有受访者 了 50 亿美元。6 在使用虚拟客服技术之后客服员工满意度变化占当前员工 此外,100% 的大中华区受访者表示,虚拟客服技术降低了 满意度的百分比,我们得出,虚拟客服技术对大中华区当 每次联系的成本,其中,74% 的大中华区受访者表示成本 前客服员工满意度的平均贡献率是 20%,这让人印象深刻。 降低了 10% 以上。 虚拟客服技术还会影响客服员工的处理时间。使用该技术 领先企业尤其享受虚拟客服技术带来的好处:既提高了满 后,客服员工的处理时间平均缩短 12%,领先企业能平均 意度,又降低了成本(见图 8)。 缩短 15%。 调研结果显示,使用该技术带来的唯一轻微不利影响是造 图8 成客服员工离职。最新数据显示,客服员工主动离职率年 领先企业使用虚拟客服技术所带来的平均影响 均提高 1%。和通常的客服中心离职率相比,这并不是一个 很大的比例,但这一趋势要引起注意。这个结果可能表明, 首次联系 虽然虚拟客服技术是某些客服员工决定离职的一个因素, 解决率 * 该技术也有助于提高那些留下来的客服人员的满意度。 客户满意度 * ▲ 14% ▲ 12% 对经济收益的影响 通过减少客服员工处理客户来电所花的时间,也相应地降低 NPS 收入增加 了服务成本。无论企业是通过使用虚拟客服技术支持客服人 ▲ 5% ▲ 3% 员以减少人力付出,还是为客户或员工提供该技术以实现自 助服务或进行初期干预,都会产生显著的财务影响。 例如,一项由 IBM 委托 Forrester Consulting 开展的调研 发现,企业使用 IBM Watson Assistant™ 后,每次处理的 对话平均可节省 5.50 美元的成本。Watson Assistant 是一 -15% ▼ -18% ▼ 人工客服处理 -18% ▼ 时间 每次联系 处理来电联系 的成本 的全职员工数 * 增加的百分比 10
13 .投资回报率 优化虚拟客服技术投资 54% 的受访者表示已经实现或超越了实施虚拟客服技术 我们发现企业在对虚拟客服技术投资的同时,也会着手对 的预期投资回报率 (ROI)。94% 的领先企业取得了这种成 IT 基础设施、数据平台及云战略进行升级改造。虚拟客服 就,而其他企业的这个比例仅为 49%(见图 9)。受访者 技术在客户服务方面的成熟度很大程度上取决于企业能否 平均需要两年时间实现预期的 ROI。那些超过预期 ROI 的 关联和利用内外部数量不断增长的客户数据。云技术是能 企业使用虚拟客服技术的平均时间仅为六个月,时间最长 跨渠道、跨生态系统实现这一目标的关键促成技术。 的为两年半。 超过 200 名受访者提到他们所在企业已经在客户联络中心 在所有受访者中,有 64% 依据门槛收益率(即投资者在 方案中使用了云技术。这些受访者均表示他们除了在云端 一定的风险水平下,预期的最小投资回报率)做出是否使 使用虚拟客服技术外也将客户管理系统(CRM)、聊天通 用虚拟客服技术的决策,而这样做的领先企业的比例接近 讯系统搬上了云。相当数量的领先企业指出,他们为客服联 四分之三。领先企业的平均门槛收益率为 25%,几乎是 络中心的所有相关系统制定了整合的云战略(见图 10)。 其他受访者的两倍。 图9 图 10 虚拟客服技术投资回报率的实现情况 将客户联络中心系统迁移到云端的战略 领先企业 6% 64% 30% 其他企业 5% 46% 42% 7% 44% 为客服联络中心的所有相关系 统制定了整合的云战略以及具 体的行动计划和 KPI 19% 尚未实现投资回报率,不确定能否实现 尚未实现投资回报率,但有望实现 68% 为客户联络中心系统制定了云 56% 已实现预期的投资回报率 超越了预期的投资回报率 战略以及具体的行动计划和 KPI 为客户联络中心系统制定了云 13% 战略,但未制定具体的行动计 划和 KPI 领先企业 其他企业 11
14 .“新冠肺炎疫情的爆发给虚拟客服技术的使用创造 了机会。疫情促使我们进行创新,冒着风险快速实 施已经计划好的项目。启动、测试以及迭代的速度 越快,从中获得的价值就越多。” 澳大利亚某电信企业 HR 数字化转型负责人 疫情影响 图 11 受到新冠肺炎疫情危机的影响,目前正是在商业环境发挥虚 由于新冠肺炎疫情的爆发,几乎所有领先企业和半数以上的其 拟客服技术优势的理想时机。大多数受访者表示,由于疫情 他受访企业都计划增加对虚拟客服技术的投资 爆发,客服中心的来电数量激增。由于在虚拟客服技术方面 早有布局,因此领先企业已做好充分准备来从中受益。 新冠肺炎疫情对企业未来六个 29% 的领先企业表示,他们大幅增加了虚拟客服技术范围内 44% 月的虚拟客服技术投资产生的 意图数量,其他企业的这个比例仅为 8%。四分之三的领先 影响 企业相应地增加了负责评审和训练该技术的全职员工 (FTE) 5% 人数,而 59% 的其他企业在这方面无所作为。 47% 49% 虚拟客服技术投资显著增加 疫情期间,在扩展和增强虚拟客服技术上下功夫的领先企业 虚拟客服技术投资有所增加 已享成效。这些企业中的半数表示意图识别能力“显著”提 高,而只有 23% 的其他企业做到这一点。同样相比其他企业, 9% 36% 对虚拟客服技术投资没有影响 有更多的领先企业还表示提高了处理率和首次联系解决率。 只有刚超过半数的其他受访企业表示,在虚拟客服技术的支 9% 虚拟客服技术投资有所减少 1% 持下,来电客户的满意度有所提高,而做到这一点的领先企 业达到 70%。同样地,有更多的领先企业还发现客服人员满 虚拟客服技术投资大幅减少 意度大幅提高。 值得说明的是,经历疫情冲击的大多数受访者都成为虚拟客 领先企业 其他企业 服技术的忠实“粉丝”,其中大部分希望增加对该技术的投 资(见图 11)。 12
15 .行动指南 虚拟客服技术的价值 无论您的组织在使用虚拟客服技术方面处于驾轻就熟、小 如果您已经开始使用虚拟客服技术: 试牛刀还是跃跃欲试的阶段,都要先确定期望实现的业务 – 通过开展敏捷共创,制定意图识别计划,以扩展虚拟客服 价值以及衡量成功的方法。Forrester Consulting 的一项调 技术的覆盖范围;训练虚拟客服技术,使其可以识别和处 研估计,大型组织可在 6 个月内收回投资。7 参与 IBM 商 理大多数的来电联系。 业价值研究院调研 8 的大中华区受访者表示,各项指标的 – 确保计划与客户体验之旅协调同步,保证客户在各个渠道 收益最高 可达: 和业务线有着100%一致的互动体验。 – 成本节省 45% – 通过实现先进的数据和云解决方案,提高个性化水平,增 – 客户满意度提高 15% 强预测和主动解决客户查询的能力。 – 首次联系处理率提高 20% – 定期进行价值评估,及时淘汰过时技术,不断完善解决方案。 – 客服人员满意度提高 15% 如果您想取得最终的成功: – NPS 提高 10% – 投入必要的时间和资金,将虚拟客服技术与后端系统适当 – 使用虚拟客服技术的客服中心收入贡献率增加 9%。 整合,尤其是在开发较为复杂的用例以及整合虚拟客服技 术以实现内容智能化需要的情况下。 如果您现在尚未开始使用虚拟客服技术: – 创建虚拟客服技术人才中心,有目标地有计划地管理技术 – 如果您需要考虑“立即止损”的情况,那么您可以花几 发展,协调衡量指标,优化自动化技术的使用,开展持续 天时间从设立最小可行产品(MVP)开始部署虚拟客服 改进活动。 技术。 – 利用 AI 和数据来优化用户体验,提高客户互动的个性化水 – 通过让大量客户对话自动化的方式,扩展虚拟客服技术 平,创造高附加值的互动,增强企业数字品牌形象。 带来的业务连续性和客户服务能力提升的受益范围。 – 在评估系统中构建联系渠道全景视图,以便大幅减少重复 – 专注于那些不会对下游产生额外影响或对可能实施的其 联系。 他技术形成依赖的目标。 – 利用 CCaaS 合作关系,构建“在任何地方工作”的能力。 13
16 .无论贵组织的虚拟客服技术使用处于哪个阶段,以下这些 扩展到整个企业: 因素和步骤都值得思考,在实践的过程中整合这些行动将 – 思考在整个企业范围的所有业务线扩展虚拟客服技术 有助于确保长期成功。 可以为客户和员工带来的价值。 建立治理机制,实现持续改进: – 像支持真人员工一样支持虚拟员工。投入所需的时间和 – 采用全局长远的战略愿景打造虚拟客服技术体验,通过 资金,将虚拟客服技术与所有必要的后端系统实现整 治理计划监督整个企业的虚拟客服技术实现情况。 合,以支持每个渠道中与客户和员工的端到端互动。 – 确定有一致的流程标准在监控平台、渠道和变更管理 – 通过训练,扩大虚拟客服技术的覆盖范围,使其能够识 方面。 别客户需要支持的绝大多数情况。 – 制定一系列一致的指标、KPI 和报告方法,支持新的业 – 优化自动化技术的使用,开展持续改进活动。 务目标、数字品牌以及客户和员工的期望。 – 培养核心能力以支持全新数字角色,构建所需的服务, 助力计划中的数字化变革。 14
17 .调研方法 IBV 对以下同仁在本报告的编写过程中所做的贡献表示感谢: Francesco Brenna、Jessica Chiu、Gaurav Chugh、 我们进行了三种类型的分析,研究机器学习、系统集成和 Michael Conway、Christine Dee、Markus Graulich、 组织因素对虚拟客服技术表现的影响: Manish Goyal、Avdyl Haxhaj、Ross Judd、Raquel – 我们按照不同因素建立对等组,研究这些组的结果,寻找 Katigbak、Rahul Kumar、Joseph Ma、Luca Marchi、Bob 一致的趋势。我们分析了每组每个指标的平均结果,在整 Moore、Vij Prasad、Prad Paskaran、Alexis Rodriguez 个范围内寻找统计方面的显著差异和其背后的业务逻辑。 Lorenzo、Paul Sherlock、Sebastian Weir – 我们使用根据对等组分析确定的最重要的因素,对十二 个关键指标进行回归分析,其中包括意图识别、处理率、 客户和客服人员满意度以及每次联系的成本。 – 我们根据三个特定指标(包括处理率)的结果,将受访 者分组到四分位数区间,并根据机器学习、系统集成和 组织因素进行研究。 除非另有说明,本报告中的数据均为中位数。 关于作者 朱滢 夏菁 IBM GBS CBDS 团队 IBM GBS CBDS 团队 智能关怀解决方案负责人 资深数据科学家 首席业务咨询顾问 xiajingx@cn.ibm.com yingzhu@cn.ibm.com 王莉 Joe Petrone IBM 商业价值研究院 IBM Services 高级咨询经理 合伙人兼全球认知型客服解决方案负责人 gbswangl@cn.ibm.com Joe.Petrone@ibm.com Gillian Orrell Carolyn Heller Baird IBM 商业价值研究院 IBM 商业价值研究院 对标分析团队欧洲负责人 客户体验与设计研究全球负责人 gillian.s.orrell@uk.ibm.com cbaird@us.ibm.com 15
18 .备注和参考资料 1 “The Total Economic Impact™ Of IBM Watson 6 For each of these respondents, we multiplied organization Assistant—A Forrester Total Economic Impact Study revenue by the percentage by which the use of VAT has Commissioned by IBM.” Forrester Consulting. March impacted the organization’s annual revenue. The sum of 2020.Note: This study estimates benefits for a these 343 calculations is $5 billion. composite organization based on four companies 7 “The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Assistant– Forrester Consulting interviewed. The composite A Forrester Total Economic Impact Study Commissioned organization has attributes including $10 billion by IBM.” Forrester Consulting. March 2020.Note: This revenue, 40,000 employees, 1 million customer study estimates benefits for a composite organization conversations monthly, and implementation of three based on four companies Forrester Consulting interviewed. types of VAT over three years. https://www.ibm.com/ The composite organization has attributes including $10 watson/assets/duo/pdf/ watson_assistant/The_ billion revenue, 40,000 employees, 1 million customer Total_Economic_Impact_of_ IBM_Watson_Assistant- conversations monthly, and implementation of three types of March_2020_v3.pdf VAT over three years. https://www.ibm.com/watson/assets/ 2 Study respondents were senior executives, directors, duo/pdf/ watson_assistant/The_Total_Economic_Impact_ or managers of contact center or customer service of_ IBM_Watson_Assistant-March_2020_v3.pdf operations, channels, digital technology, or IT with 8 Average benefits across all respondents in this study for hands-on knowledge of their VAT implementations. individual metrics are as follows: 3 Moore, Robert J., and Raphael Arar. Conversational – 14% cost savings UX Design: A Practitioner’s Guide to the Natural Conversation Framework. AMC Books. 2019. – 8 percentage-point increase in customer satisfaction 4 Hall, John. “The Cost of Turnover Can Kill Your Business – 10 percentage-point improvement in first contact resolution And Make Things Less Fun.” Forbes. May 9, 2019. – 7 percentage-point improvement in human agent satisfaction https://www.forbes.com/sites/johnhall/2019/05/09/ the-cost-of-turnover-can-kill-your-business-and- – 4 point increase in NPS makethings-less-fun/#77bebecd7943 – 3% increase in revenue attributed to use of VAT. 5 “The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Assistant—A Forrester Total Economic Impact Study Commissioned by IBM.” Forrester Consulting. March 2020. Note: This study estimates benefits for a composite organization based on four companies Forrester Consulting interviewed. The composite organization has attributes including $10 billion revenue, 40,000 employees, 1 million customer conversations monthly, and implementation of three types of VAT over three years. https://www.ibm.com/ watson/assets/duo/pdf/ watson_assistant/The_ Total_Economic_Impact_of_ IBM_Watson_Assistant- March_2020_v3.pdf 16
19 .选对合作伙伴,驾驭多变的世界 © Copyright IBM Corporation 2020 IBM Corporation 在 IBM,我们积极与客户协作,运用业务洞察和先进的研 New Orchard Road 究方法与技术,帮助他们在瞬息万变的商业环境中保持独 Armonk, NY 10504 特的竞争优势。 美国出品 2021 年 3 月 IBM 商业价值研究院 IBM、IBM 徽 标 及 ibm.com 是 International Business IBM 商业价值研究院 (IBV) 站在技术与商业的交汇点,将 Machines Corp. 在世界各地司法辖区的注册商标。其他产品 和服务名称可能是 IBM 或其他公司的注册商标。Web 站点 行业智库、主要学者和主题专家的专业知识与全球研究和 www.ibm.com/legal/copytrade.shtml 上的“Copyright and 绩效数据相结合,提供可信的业务洞察。IBV 思想领导力 trademark information” 部 分 中 包 含 了 IBM 商 标 的 最 新 组合包括深度研究、专家洞察、对标分析、绩效比较以及 列表。 数据可视化,支持各地区、各行业以及采用各种技术的企 业做出明智的业务决策。 本文档为自最初公布日期起的最新版本,IBM 可随时对其进 行更改。IBM 并不一定在开展业务的所有国家或地区提供所 访问 IBM 商业价值研究院中国网站,免费下载研究报告 : 有产品或服务。 https://www.ibm.com/ibv/cn 本文档内的信息“按现状”提供,不附有任何种类(无论是 明示还是默示)的保证,包括不附有关于适销性、适用于某 关于对标洞察 种特定用途 IBM 产品根据其提供时所依据协议的条款和条 件获得保证。 对标洞察代表了思想领袖对具有新闻价值的业务主题和相 关技术主题的观点和看法。这些洞察是基于绩效数据和其 本报告的目的仅为提供通用指南。它并不旨在代替详尽的研 究或专业判断依据。由于使用本出版物对任何企业或个人所 他对标数据进行研究分析而得出的。要了解更多信息,请 造成的损失,IBM 概不负责。 联系 IBM 商业价值研究院:iibv@us.ibm.com 本报告中使用的数据可能源自第三方,IBM 并未对其进行独 立核实、验证或审查。此类数据的使用结果均“按现状”提 供,IBM 不作出任何明示或默示的声明或保证。 国际商业机器中国有限公司 北京市朝阳区北四环中路 27 号 盘古大观写字楼 25 层 邮编:100101 10035310CNZH-01 17
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