原文再續(xù)，書接上回。上一篇章我們講到了智能服務需求的挖掘，本章節(jié)我們將繼續(xù)展開與各位訓練師一同探討智能服務需求挖掘過程中的坑。
需求挖掘的切入點
很多訓練師尤其是剛剛入行的訓練師都會有這樣的一個困擾：訓練師的工作紛繁復雜，工作中經常要到不同的崗位上輪崗，導致工作都是一專多能的狀態(tài)，到底怎么樣沿著一條主線邏輯完成訓練工作和個人成長的突破呢？
電影教父中有這么一句話：“花半秒鐘就看透事物本質的人，和一生都看不清事物本質的人，注定是截然不同的命運?！?br />
這句話對于訓練工作來說同樣適用，同時看清事物本質能力的高低也是訓練師天賦、能力高低的最佳體現。
什么是“事物的本質”呢？也就是事物發(fā)展變化中的關鍵要素和主要矛盾，關于事物的本質有一個非常著名的案例，福特在最開始造汽車的時候，他咨詢了非常的多人：“你對交通出行的最大訴求是什么？”大家的回答都是“我想要一匹最快的馬”。但福特看到了人們內心深處對于速度的追求，從而創(chuàng)造出來了汽車。
那么在線機器人的本質是什么呢？
在線機器人在于客戶交流的過程中，首先需要明白客戶的語言，這些語音有的是通用領域的，如：“幫我查下天氣”，還有的是特定領域如：“什么是基金？”訓練師們需要在訓練的過程中不斷提升機器人“聽懂”或“讀懂”的能力。無論是哪種類型的機器人，什么樣的技術也好，都是解決客戶的語言識別、企業(yè)預設知識內容推送，以達到機器人推送內容是客戶真正想要的內容這一目標，提升客戶體驗。
那什么是體驗呢？
體驗可以理解為在線機器人推送知識與客戶預期知識之間的差值，正向差值越高則體驗越好，反之則體驗越差。比如：客戶咨詢如何開具發(fā)票，如果機器人能夠直接協(xié)助客戶完成發(fā)票開具辦理工作，那么差值就是正向的；但如果機器人推送的是一篇發(fā)票辦理的小論文，差值就是負向的，客戶的體驗感知就會比較差。
智能服務產品也好，在線機器人也好，本質上就是滿足客戶的服務訴求，并且超過客戶的預期。
所以我們可以得到這樣的一個推導過程：
首先，智能服務產品的出現是為了提高客戶在服務過程中的體驗。
其中，客戶體驗是服務產品與客戶服務訴求之間的差值；且在線機器人提供的服務與客戶服務訴求是一個包含關系；如：客戶A想要開發(fā)票；客戶B想要退換貨；那么是不是我們就可以說，如果服務都是由人工來提供就一定能夠滿足提供的服務完全包含客戶的服務訴求，這本身沒有問題。但同時我們還需要考慮企業(yè)的成本，企業(yè)存在的本身是一種商業(yè)活動，是為了盈利而出現的組織，所以采用智能服務的方式，才有可能在成本控制的情況給客戶更加優(yōu)異的服務體驗。
其次，好的體驗就是盡可能的使在線機器人提供的服務包含客戶的服務訴求，并且在服務感知上面超過客戶的預期。
機器人是滿足客戶的服務訴求的載體和產品，企業(yè)通過在線機器人提供的服務滿足了客戶需求，從而使得客戶更加愿意使用企業(yè)的其他產品，也為企業(yè)創(chuàng)造其他附加的價值。所以在線機器人訓練的本質就是使得其最大程度的滿足客戶的需求。優(yōu)秀的訓練師首先就需要將目光聚焦在客戶的需求上面。
需求挖掘的對象
在實際調研需求的過程中，尤其是在線機器人立項過程中，訓練師們一般需要聚焦三個層面：VOC、VOE、VOB（即客戶、員工、老板的反饋）進行需求調研。
在調研中，訓練師一定要深入到一線業(yè)務環(huán)境中，分別調研客戶、各個與智能服務相關的人工服務部門的對應崗位，了解管理層當下面臨的服務困境以及服務訴求，梳理系統(tǒng)問題、運營問題、人員架構問題；在調研過程中應該確定調研渠道，尤其是客戶端的調研，因為體量大，信息傳達難度高，建議發(fā)放調研問卷，并且針對代表性問卷客戶進行電話或面對面深入訪談（注：與用戶深度訪談也可用于服務產品體驗優(yōu)化環(huán)節(jié)），并結合VOC用戶之聲的原始用戶日志進行研究。
1.VOC調研又稱之為客戶之聲。
筆者在這里為各位訓練師推薦幾種經過實際業(yè)務驗證成功的VOC調研方式，其中的大部分方法同樣可借鑒于VOE、VOB需求調研。訓練師可結合企業(yè)與客戶實際情況選擇最佳調研方式，總結出最佳的調研實踐方法。VOC調研還可以采用特定的服務場景，當客戶進入到特定的服務場景中，并且成功觸發(fā)出調研的場景，系統(tǒng)可采用彈窗式的插件向客戶進行調研。例如：調研客戶為什么轉人工服務操作，有兩種場景：
場景一：針對進線直接轉人工的客戶，在客戶服務結束后，可以彈窗咨詢客戶進線直接轉人工的原因。
場景二：在咨詢過程中當客戶先咨詢在線服務機器人，而后選擇轉人工，可以在服務結束后彈出窗口詢問在線服務轉人工的原因。
這兩種場景調研問題的設置可以結合上文提到的腳本結構來設置，問題修改為：是以下什么原因導致您直接選擇人工客服？原因A：答非所問；原因B：內容看不懂；原因C：答案方法不可行。采用封閉式的交互方式，最后再設置一個開放性問題：您覺得在線服務機器人在服務的過程中還需要注意什么？通過不同問題的組合，深挖VOC的意見。
很多訓練師在機器人上線的運營過程中，因為企業(yè)APP中用戶機制設計不完善，導致服務結束后無法找到“轉人工”操作的用戶進行調研。這個時候訓練師們可以參考上述方案確保用戶既能轉人工尋求更好的服務，還能準確收集到用戶“轉人工”操作的原因，即客戶進行轉人工操作后，彈窗插件立刻顯示：“為了以后能夠更好地為您服務，請您寫下對機器人服務不滿意的地方，機器人將會幫您召喚小哥哥小姐姐為您服務?！睆娭朴脩舯仨毻瓿赊D人工原因調研后才能進行轉人工操作。
很多訓練師可能會認為強制調研會降低用戶的滿意度，但筆者認為凡事應該抓主要矛盾，如果在線機器人的接起率大大降低，會導致人工服務接不起來，就會有更多用戶的服務訴求無法被滿足，因此提升機器人的接起率，將能夠提高更多用戶的滿意度。
2.VOE調研又稱之為員工之聲。
員工之聲有兩層含義：一是指員工，在客服域中常指一線的人員，包括一線客服、一線質檢等所反映的來自客戶的反饋；二是指員工自身針對日常工作而反饋出來的痛點意見。
另外一般來說VOE調研的過程中，很難快速啟發(fā)員工說出自己的痛點，或者說出的并不是真正痛點，在這一點上訓練師們也需要注意區(qū)分，需要即能夠深入場景還能夠通過與員工交流挖掘探索日常工作的痛點，提煉痛點并轉化成需求與產品。
如：某打車企業(yè)，一線員工在接到非常早的預約送機訂單，經常出現司機睡過頭或者因為起床晚出發(fā)延遲，最終導致打車乘客到達機場時時間非常趕或根本趕不上飛機。面對這一痛點場景就是典型的員工端很難挖掘，而又有可能因為調研的訓練師的忽視效應（特定場景下容易發(fā)生的事件）導致忽視需求。
3.VOB調研又稱之為管理之聲或者老板之聲。
簡單來說就是需要探索企業(yè)或客服中心的管理層對于智能服務產品的訴求以及期望。對于管理層的調研，筆者的建議是采取深度面談的形式。重點探究內容只需滿足一個要素即可，那就是關于智能服務產品的ROI核算。
了解清楚管理層對于其能效的期望，簡單一句話就是“完成這個產品，投入多少，有多少回報”。
寫在后面
本章帶領各位訓練師繼續(xù)探討了智能服務的需求挖掘，對于智能服務需求挖掘的切入我們需要從客戶端的體驗入手，對于切入的對象則是與我們智能服務會產生聯(lián)系的三個角色對象：員工、客戶、老板，唯有需求挖掘的時候做到全面，這樣在智能服務定位與訓練師的時候才不會出現顧頭不顧腚、眉毛胡子一把抓的情況。
