看了那麼多如何經營店鋪的乾貨，不難想大家肯定還是會存在很多疑問，今天我要給大家帶來一些不一樣的乾貨分享。
經營的目的是什麼？是爲了從消費者中獲利，商家們應該都知道，產品賣得好不好，客戶需求最重要。消費者既是產品銷量的貢獻者，也是產品問題的有效反饋者，從消費者身上找問題，是解決問題一個重要環節。
很多商家們在經營店鋪時都會遇到很多問題七七八八的問題，然而大多數準備開始解決這些問題或已經在解決這些問題路上的商家們，通常會忽略掉這樣一個問題——客服，但其實客服問題在是一個很重要的因素。
有些商家們會覺得客服只是一個處理售前售後問題跟消費者聊聊天，沒有太多技術含量的崗位。但其實客服每天要接觸不同需求的買家，是最貼近消費羣體也是最瞭解消費者的服務方。
當商家們在遇到銷量問題時，一般會考慮到店鋪的頁面是否需要再裝修、產品包裝是不是不夠吸引消費者、是不是要加大直通車力度以及是否要考慮購買鑽石展位等等，但其實要從消費者身上獲利，不光要考慮自身店鋪的原因，還要照顧到對面消費者的客服。
當消費者對商品產生問題與客服諮詢前，我想其實消費者們已經看過產品並對產品有一定的瞭解並且有購買意圖。那麼這時候消費者在諮詢時關注的是什麼？很可能不在是商品了，而是客服的服務態度和客服解答問題時對產品瞭解的專業度。
往往這時候消費者們在諮詢時希望通過諮詢獲得一些信息幫助做出是否下單的決定。如果這時候因爲客服對產品瞭解的回答不夠專業、應答的不夠及時或客服出現了情緒波動應答的語言帶有***等等一些錯誤的引導，那麼這一單可能就涼涼了，成單的概率可能也會隨之降低。
詢單轉化率的高低與客服的回覆速度、服務態度、專業知識、銷售技巧等都有一定關係。如果一個客服團隊在管理和服務上是一盤散沙，那麼商家在銷售量自然是上不去還會卡在一個難解決的瓶頸期。
客服問題看上去是一個簡單解決的問題，但事實上，商家們往往在這方面無從下手。往常商家們可能會從客服與消費者的歷史通話記錄中找問題，對於通話數量少的店鋪，做這樣的歷史回溯查詢是比較直接的方式。但如果你家店鋪關注度高，銷量好，回頭客多，一天產生成百上千通對話，如果仍按照這種回頭查詢的方式，那你可就吃大虧了。
我們應該把時間花在如何滿足客戶需求和產品改進上，而不是花時間在查看歷史對話上。而且對於多量的對話不可能非常仔細的查看，這樣不僅浪費時間還要花大量的人力。這種傳統的檢測方式對於現在的科技發展而言是一低效率的工作方式。
這個時候會有些商家開始着急了，想那該怎麼辦？既然傳統的檢測方式難辦，我們是不是可以把目光投向科技領域。不要覺得科技這個詞離我們商家很遙遠，其實有很多科技產品在我們身邊被使用。讓客服質檢和管理變得也不再是難事。
究竟是一個怎樣的智能化接下來就讓我就給大家簡單地科普一下。
什麼是迎合現代化技術的質檢平臺？是基於人工智能自然語言處理技術研發的一款智能客服質檢和管理的服務平臺。
人工智能大家可能都有聽過，但可能對人工智能還並不是那麼深的瞭解，直白的說人工智能是一個可以自動地替我們進行決策並完成某些工作的程序或機器人。而自然語言處理可能聽過的商家就更少了，自然語言處理就是專注於讓計算機理解我們人類語言、並最終實現和人類進行自然溝通的一類人工智能技術。可以說在客服智能質檢及管理的實現上，自然語言處理技術扮演了一個核心的技術點。
針對前面提到的對於多量歷史對話回溯查詢難的問題，新一代的客服智能管理已經有了它的應對方法。爲什麼說它是“新一代”呢，因爲它在解決問題的基礎上還增加了很多人工智能中的一些處理方法。（這裏先賣個關子）
話說回來，如何解決多量歷史對話回溯查詢難的問題呢？管理員（商家們）通過登陸客服智能管理平臺，可以實時查看到客服們的對話活動，，還可以系統的查看任意客服坐席的歷史通話記錄。
管理員會有疑問了，就這麼簡單嗎？那當然不是，查看記錄是解決問題是必要前提，如何在這些大量的難處理的對話中發現問題，這纔是我們解決問題的出發點。
對客服設置配置，管理員登錄平臺後，可以在平臺上爲客服設置違規配置。客服在與消費者對話前管理員會設置一些基礎的違規項。例如，平均應答字數、慢應答違規閾值、平均應答時長、首次應答時長等等。當客服觸犯了違規配置中的設任意項時，質檢平臺就會彈出告警，管理員就能在第一時間查看剛剛犯錯的客服在與消費者對話時的對話狀態，也可以爲日後的績效考覈提供依據。
當然，平臺不僅僅只有這些配置設置，而接下要的說“新”纔是它的獨一無二。
情緒告警。我們人無論是在說話、動作表現還是文字表達上都會有未知因素帶來的情緒影響。平臺基於人工智能情緒分析技術可以自動分析實時通話中消費者的情緒值。打個比方，消費者在向客服諮詢時，由於客服未能提供好的解決方案或其他原因讓消費者不滿意，這時消費者可能就會出現下圖這樣語言過激的行爲。
而情緒分析的好處在於，平臺可以自動分析消費者或者客服說話時的情緒狀態，當消費者出發帶有情緒的話時，平臺會自動彈出消息告警，管理員則可以根據告警提示及時查看當時的對話場景。這樣不僅能快速查看到是什麼問題導致消費者這樣語言過激，還能以防下一次問題的再出現或及時聯繫客服從而給出應對消費者情緒最爲滿意的解決方法。
關鍵詞告警。跟情緒告警相似但又不相同。不同在於，管理員在關鍵詞告警配置中可以自定義關鍵詞，例如：好評、舉報、投訴、態度差、你們太慢等等（下圖）。相同在於，只要客服在與消費者產生對話時，當消費者觸及到已配置好的告警關鍵詞，平臺就會立即彈出消息告警對話框。
概況統計。基於每天客服坐席與消費者對話時產生的告警，平臺根據這些難以統計的數據以一種數量化的可視化形式展示。概況統計裏，管理員可以查看到告警統計、情緒統計、關鍵詞統計等數量上的具體統計，並且還可以自定義時間區間 和指定客服坐席。
最後，大數據分析。大數據分析有三大特色：消費者情緒歸因、服務痛點分析、消費者意見雷達。別急我們來一個個介紹。
消費者情緒歸因。這裏的情緒跟前面介紹的情緒分析是一個道理。系統自動識別出消費者在通話過程中提及的關鍵詞所蘊含的情緒表達，不僅可以洞察消費者的偏好傾向，還可以幫助管理員有的放矢地調整和改進業務或產品中心。
服務痛點分析。根據所選時間段和已經預設好的所有關鍵詞，平臺可以根據關鍵詞出現的頻次以及在實時對話中出現的關鍵詞告警時的情緒濃度，平臺根據這些數據的相關性繪製出了一張二維圖表。通過座標軸功能，管理員在分析以往問題時，藉助服務痛點分析可以從中發現一些隱藏的問題，並且根據問題做相應的應對方案。
消費者意見雷達。管理員在意見雷達頁面可以輸入想了解的信息（如某品牌、某品類等），平臺在所有的消費者通話中自動查找關聯性最強的聯想詞及其所含的消費者情緒。消費者意見雷達可以幫助管理員從消費者的話語中瞭解到非自身產品的其他信息。
大數據分析，是在出發告警配置的基礎上以一個更加人性化的方式分析和整理這些告警，從而更大限度的輔助管理員及時發現問題和解決問題。
關於客服智能管理系統更詳細的介紹將在下一篇內容用一一爲大家介紹。各位商家們對客服智能管理系統有什麼疑問可以在下方留言。