随着以移动互联网、大数据、人工智能为代表的新技术的发展与应用普及，以及客户人群属性结构与代际特点的演变，客服的运营模式及服务形态也正经历着一场深刻的变化。如何积极拥抱这种变化，持续保持相对于不断变化的客户群体及需求的高服务水准，并为企业贡献越来越多的价值，成为当前每一个服务型客服中心不得不面对和思考探索的重要问题。

以下几点建议，希望可以给予大家一点启发和引导。

1. 开发与维护好各种移动联络渠道，满足客户随时随需联络的需求

移动联络渠道已经成为大多数人的首要选择。在各种联络渠道及形式的发起端，手机已经成为大多数人的第一选择。无论是传统的语音通话，还是CHAT、APP、社交媒体以及网页服务，以手机为媒介的移动联络渠道已经成为主流。客服中心应该针对手机或其它移动终端的特点优化各个联络渠道的流程、交互以及UI设计，充分发挥手机等移动终端的优势（始终在线、随时随身可用、定位、导航、支付、拍摄、语音识别、多媒体能力等）并同时避免其劣势（屏幕小、点选等操作不如鼠标方便等）。但始终需要注意的是，不要强行替代客户做出选择。选择什么渠道以什么形式的联络客服中心应该是客户的权力，我们要做的是不断加强针对客户与服务内容来讲更合适的服务渠道的建设优化、宣传和激励引导。同时，多联络渠道并不等于统一融合联络渠道，前者只是多条通道，但缺乏通道间的无缝衔接与统一后台客户路径视图；而后者则是真正以客户路径跟踪为核心，统一的渠道管理后台，统一的客户视图全景，统一的客户历程体验管理。

2. *的服务需要*的团队

高流失率一直是大部分客服中心不得不面对的一个无奈且持续性的问题。原因已经被各种调查、分析、媒体、文章及专家都说了多遍，但核心仍然离不开薪酬、激励、成长、环境、团队、文化等几个老生常谈的方面。当然其更深层次的原因还可以追溯到企业对服务价值的认知和重视程度以及全社会对服务行业价值的认可等。如何建设和保持一个能够吸引和留住人才的软硬环境，培育一支具有服务激情、能力和服务创新意识的客服团队已经是新时代客服管理者所面临的巨大挑战。人是服务的核心，不要指望人工智能是你的“百忧解”。

曾经有位研究人工智能的专家说过一句话：人工智能有多智能取决于你投入了多少人工。虽然带有些须调侃的味道，但不可否认的是，你的客服人工智能是根植于你的服务内容和场景的。没有基于你的独特服务场景和交互特点的大规模长期调教与优化，你的人工智能只能是“弱智”的人工智能。而服务场景设计、语料提取与整理、话术脚本设置、交互逻辑设置、算法调优等等一系列工作也都是需要*的人才的。更何况随着人工智能对简单直白标准化服务流程的人工替代，那些复杂、多场景、个性化、非线性、情感与同理展现的交互对客户人员综合素养的要求会进一步提高。吸引、培育和保留一支高素质的服务团队是实现*服务交付的关键前提，否则一切对服务的承诺就只是墙上的标语、嘴上的口号。

3. 持续优化你的联络处理流程

以最简单的过程产生更高效的价值是联络流程优化的基本原则。基于此，我们可以把客户联络处理流程在客户价值和企业价值两个维度上划分成四个象限来分别应对。

第一象限：对客户价值高，对企业价值低。这类联络一般以信息获取类居多。我们可以通过技术手段的支撑加强自动化、主动性与实时性，降低客户服务需求满足的费力度，并同时降低企业的服务支撑成本。

第二象限：对客户价值高，对企业价值高。这类联络一般以订购及业务办理居多。我们追求的目标是尽量简化面向客户的流程环节，降低客户费力度，而企业端则以*化客户价值为目标，进行必要的分析、判断、提醒与引导等支撑，力求实现更多的共同价值。

第三象限：对客户价值低，对企业价值低。*限度自动化，或通过部门协同与流程约束机制尽量降低甚至根除这种联络的根源。

第四象限：对客户价值低，对企业价值高。努力的方向就是*限度或无感“打扰”，客户细分、精准化是前提和基础。

4. 预期客户需求，实现主动服务

主动服务发起与被动服务响应是未来区分企业服务运营品质的关键要素。物联网、实时的数据反馈、客户标签与画像、预测性大数据分析等数据与网络技术的应用已经使主动服务发起具备了越来越好的支撑。在客户还未发现问题时，我们就主动把即将出现的问题解决掉；在客户意识到需求时，我们已经提前备好了一切。这样的客户感知与出现问题后客户心急火燎地打电话进来会形成巨大的反差。

客服中心还可以通过分析产品与客户生命周期中各个阶段中的常见问题对客户发起主动的告知、提醒与关怀服务，赢得客户的信赖与口碑。亚马逊已经可以根据客户的购买历史数据分析出客户大约在什么时候下单买什么产品，会提前把相关产品配送到离客户最近的站点备好。我们的客户将来是不是也可以在刚刚意识到有问题的时候，电话或其它形式的联络就主动进来给出建议与解决方案呢？

5. 把绩效结果与财务结果相挂钩

大部分客服中心都在关注或测量客户满意度、NPS、联络获取费力度、首次解决率以及情感趋向等客户指标中的部分或全部。这些指标对于衡量客服中心的运营效果都是非常重要的。但更重要的是，这些指标的表现与客户价值贡献、企业的财务成本与收益之间相关关系的测量与分析。高满意度的客户与低满意度的客户在价值贡献上有多少差异？客户情感因素是否明显决定了客户的购买倾向与决策？服务获取费力度与一次解决率是否是客户满意度、推荐值与正向情感的积极推动因素？

总之，把绩效结果与财务结果相挂钩，不但能够进一步证明客服的价值与贡献，而且能够不断校准客服运营过程及结果指标的关注焦点，把资源和管理重心真正倾注到关键影响要素上。