中国呼叫中心知识库2018年发展的五个趋势

社会主要矛盾的变化、中国社会老龄化的趋势、以人工智能为核心的技术飞速发展，对于客户服务行业产生了深刻的影响。传统的靠海量人工坐席提升服务的策略已经过时，智能客服所占的比重急剧提升但效果差强人意、客户对于官方提供服务质量的要求越来越高但企业对于客户服务的认知还处于传统阶段，这里面存在许多问题同时也意味着大量机会。在生产力低下的时代，谁能够生产、销售出产品和服务谁是老大。但在生产过剩，供应充裕的时候，谁能够真正的理解客户的需求、满足他们个性化、多层次、高标准的要求，谁才能持续赢得客户青睐与忠诚。

在这种变革的大环境下，作为呼叫中心“大脑”的知识库如何去应对，未来将如何变化？基于中国知识管理中心（Knowledge Management Center Of China,KMCenter）知识库研究和咨询团队的实践和调研，KMCenter对2018中国呼叫中心知识库趋势做出发展的5个趋势预测：

• 多渠道自助，知识库内容的外化

按照Zendesk 2013年的数据就显示，50%以上的客户希望他们自己解决自己的问题而无需去与官方交流；著名市场研究公司Gartner预测，到2020年客户85%以上的问题和困惑将不与企业的客服人员接触，通过自助方式搞定。
随着客户获取信息和知识的手段和渠道越来越多，便捷程度提升，如何让大部分问题不需要咨询官方就可以解决成为客户服务中心必须考虑的问题。但要实现真正的多渠道自主服务，客服中心需要去避免自我本位的定位而是站在客户立场上考虑问题，用客户熟悉的渠道而不一定是自有的渠道服务，同时要对内容进行外化处理（文字/语音/视频、敏感信息脱密、语言的客户化表达和组织、用户适应的内容组织等方式）。

• 基于知识库使用发现客户需求，提升价值感

如果将客户服务作为企业价值链的末端甚至是一个纾解客户抱怨的出气口，那么客户服务的价值就很小。事实上是在现今的环境下，只有真正理解客户才能够产生好的产品和服务、才能够真正实现创新。但在大部分机构里面，客户服务的价值没有体现出来：他们更理解用户的抱怨是什么，这其实是改进产品和服务的机会；他们知道客户更想要什么，这是创造新产品进而产生市场优势的动力来源。通过分析知识库内容的使用数据，通过分析客户问题、抱怨、想法甚至潜台词对客户需求进行挖掘，在2018年会有更多客户服务中心开始重视对这一块数据和内容的整理提炼，形成洞察和见解，除服务于呼叫中心自身的改进提升之外，还可以为市场、研发部门决策提供支撑，避免呼叫中心守着金山做乞丐的窘境。

• 知识库专业人员素质、能力提升

传统的知识库专业人员都是从一线坐席转型而来，少部分是各部门管理人员从事。但整体来看，知识库专业人员年龄小、经验少、素质亟需提升。如果这些人员不能够对企业产品和服务的背景和逻辑深入了解，不能对客户需求有深刻体会，基本上不可能提供高质量的知识生产、组织和传递工作。
知识库专业人员素质能力已经成为制约呼叫中心知识库提升的核心因素，在2018年会有更多的客户服务机构投入更多资源对这些人员进行培训、选拨配备更资深人员、提升他们的待遇同时也提出更高的要求。知识内容的客户化成为核心需求虽然“内容客户化”被喊了很多年，但截止现在大部分的知识库内容仍然是站在企业的立场上而不是客户立场，通常情况下是知识库采编团队将其他职能、业务部门产出的文件简单修改后发布，对于客户问题、场景、痛点的考虑少。在传统的由坐席代表回答客户问题的时代，由于坐席代表经过了各种培训、考核，他们实际上在回答问题时承担了部分内容客户化的工作。但在多媒体和多渠道客服的下、在智能客服的场景下，知识库内容直接传递给用户，这个时候对于内容客户化的需求就会越来越高：不够客户化的知识内容客户不会看、看不懂。但客户化又是最难的工作之一，涉及知识的诅咒、对于客户需求的理解和洞察、采编人员的能力和素质等问题，需要全面考虑和规划。

• 用知识库内容的高效组织补充智能客服的不成熟当人工智能成为热点的时候，许多企业开始提供智能客服的服务。但不少智能客服技术提供商既没有行业积累也没有数据积累，因而大部分所谓的智能客服根本谈不上智能，只不过是传统的搜索和数据库匹配而已。即便是加入了情景上下文处理能力的厂商，由于缺乏海量数据的训练与职称，智能化程度很低。即便技术实力比较强的智能客服平台，由于企业的高质量数据积累不足，也很难短期内提升系统的智能水平，在这样的情境下，利用知识库内容的高效组织（知识本体、场景图谱、问题图谱等）支撑客户多样化的需求成为2018年的热点。