上汽大众客户服务中心 | 第二十二届中国信息技术服务 智能客户服务最佳实践评选活动 | 现场评选

近日，由CCCS主办的第二十二届中国信息技术服务 智能客户服务最佳实践评选活动现场评选在上汽大众客户服务中心成功举行。

上汽大众汽车客户服务中心位于上海市徐汇区，已成立20余年，从最初的30人团队，发展至目前的300+人，客服平均年龄23岁，管理团队平均年龄30岁。

项目覆盖呼入、呼出语音类服务，在线客服、电子邮件、信函、传真等非语言类服务；面向全国用户提供销售咨询、活动咨询报名、售后咨询、紧急救援、投诉受理等多种服务；外呼包括潜客信息核对、车主（会员）邀约、销售满意度调研、售后服务满意度调研等，通过多种问卷收集用户的不同需求，改善服务，提升用户满意度。

第二十二届中国信息技术服务 智能客户服务最佳实践评选活动现场评选合照

上汽大众始终坚持数智化转型，正是通过这些持续的努力，才能取得现有的成就。数智化转型的重点工作涵盖以下几个方面：

• 客户行为分析：数据是我们数智化转型的重要基础。在客户行为分析方面，我们的渠道非常广泛，不仅包括客户的来电记录、提问，在线客服互动，还会收集客户反馈意见。这些数据帮助我们建立全面的客户画像，并据此进行深度分析，了解客户的行为和需求。例如，不同客户群体的偏好、需求变化等都能够通过数据来捕捉和预测，这为我们后续服务的优化提供了精准依据。数据分析不再只是简单地回顾过去，而是推动我们进行前瞻性的决策。

• 知识库优化：客户咨询的问题类型和频率是动态变化的，我们会定期对这些数据进行分析，识别出现频率较高的问题，并优先优化相关知识库条目。这样，客服机器人和一线客服人员都能更快地找到准确答案，提升问题解决速度。我们还会依据客户的历史提问和互动数据，定期对客服机器人进行“调教”，增强其处理复杂问题的能力。这不仅减少了人工介入的频次，还大大提高了整体服务效率。

• 需求预测与服务优化：我们在需求预测上有非常成熟的系统，基于历史服务数据，建立了精细的预测模型。通过这些模型，我们可以准确预测不同时间段和场景下客户的需求。例如，节假日或特定促销活动期间的高峰时段，我们可以提前准备好足够的客服资源，以确保不会出现接线拥堵情况。这种预测能力不仅让我们应对自如，还能有效提升接通率、客户满意度等关键指标。

• 服务流程优化：数据分析不仅用于需求预测，也帮助我们识别服务流程中的瓶颈。举例来说，如果发现某些问题的解决过程中多次需要转接，我们会重点优化这类流程，减少转接次数。我们还通过改进培训来提升客服人员的专业能力，确保他们能在更短时间内解决客户问题。此外，我们建立了持续的反馈机制，定期分析客户反馈意见，并据此调整流程，减少不必要的等待时间。这样，不仅服务变得更高效，客户体验也得到了显著提升。

• 智能质检与优化：我们引入了智能质检机器人，实时监控客服通话的质量。如果通话中存在异常，如应答不规范、语气不当或通话中断，机器人会自动标记为异常，并交由质检人员进一步分析。质检人员在分析之后，会针对问题客服提供指导和优化方案，以确保服务质量的持续提升。这样的自动化质检极大地提升了质检的效率和精准度，同时保障了高标准的服务水平。

总的来说，上汽大众通过在客户行为分析、知识库优化、需求预测、流程优化和质检等多方面的数智化创新，不断提升服务质量，为客户提供更加优质、高效的服务体验。

上汽大众始终坚持“以客户为核心”的服务理念，在提升客户体验方面，我们主要从以下几个方面着手，尤其重视专业人员能力的提升和服务流程的优化：

专业人员能力提升：

• 系统化培训与认证制度：我们为客服人员设计了一整套系统化的培训计划，内容涵盖了从产品知识到专业沟通技巧等各个方面。与此同时，我们还设立了内部的认证制度，对客服人员的能力进行分级管理。这个认证制度不仅帮助客服人员在职业发展的每个阶段提升专业能力，还确保他们在应对复杂或特殊客户场景时有足够的经验和能力。例如，对于高价值客户的服务，我们会特别安排经过认证的高等级客服人员，以保证他们能够提供更加个性化和精准的服务。

• 情境模拟与案例学习：我们也引入了基于真实客户案例的情境模拟训练。通过模拟真实的高压场景，客服人员能够提前体验并学习如何处理棘手问题。比如说，遇到客户投诉或者突发事件时，经过这种情境训练的客服人员能够迅速做出反应，并有效化解矛盾，提供迅速而高效的解决方案。这样的训练不仅提升了他们的应变能力，也让他们在面对实际客户时更加自信和从容。

• 激励机制与绩效管理：在提升人员能力方面，我们还制定了严格的绩效管理制度。我们会定期评估每位客服人员的服务表现，关键指标包括客户反馈、问题解决率、响应速度等。通过这些量化的评估，我们能够识别出表现优异的员工，并对他们进行表彰和奖励。同时，我们也会为那些需要改进的员工提供专项辅导。这种激励机制极大地提高了员工的积极性，也鼓励他们不断创新和提升服务质量。

服务流程优化

• 端到端流程简化：上汽大众在优化服务流程时，始终将客户的便捷性和高效性作为首要目标。我们致力于减少不必要的转接环节，力求在第一时间解决客户问题。例如，通过简化流程结构，提升“一站式”服务体验，使客户的问题能在一线客服层面就得到快速、准确的解答。这大大减少了客户的等待时间，并显著提升了客户的满意度。

• 服务数据可视化与实时监控：为了进一步优化服务流程，我们引入了服务数据分析平台。这个平台能够对客户服务流程的各个环节进行实时监控和可视化呈现。通过这种方式，我们可以及时发现并解决服务中的瓶颈和低效环节，快速做出调整。此外，通过对历史数据的分析，我们能够预测高峰时段，并提前部署更多客服资源，确保在高峰期也能够提供流畅的服务，避免客户等待时间过长。

通过以上多方面的举措，上汽大众持续不断地提升客户体验，确保每位客户都能享受到高效、便捷、优质的服务。我们的目标不仅是解决客户的问题，更是为客户创造一个卓越的服务体验。

在参与《信息技术服务 智能客户服务 第1部分：通用要求》国家标准的制定过程中，我们深刻感受到标准化对于行业规范和提升的重要性。如今，随着《信息技术服务 智能客户服务 第2部分：成熟度模型与评估》的拟制工作展开，我们对智能客户服务有了更多新的体会和认识，主要体现在以下三个方面：

• 标准化推动智能服务的广泛应用

标准化为智能客户服务的行业发展提供了明确的方向。《信息技术服务 智能客户服务 第2部分：成熟度模型与评估》将帮助企业评估并提升服务质量，为整个行业的智能化发展奠定基础，推动智能服务的广泛应用和普及。

• 智能服务的质量可量化

通过成熟度模型标准，企业能够对智能客户服务的各个环节进行量化评估，从响应速度到问题解决精准度，服务质量变得可测量和可改进。这让智能客服不仅是技术应用，更是精准的质量管理，确保客户体验持续优化。

• 推动智能服务的迭代与升级

成熟度模型不仅为当前的服务提供评估框架，还为未来技术的发展和升级提供了路径指引。它将帮助企业从基础的智能服务逐步过渡到更高级的智能化水平，推动行业技术的持续创新和升级。

上汽大众客服中心在数智化操作下，对公司在新能源、智能化和网联化方面有着多方面的重要支持。

首先在新能源方面，新能源汽车技术发展特别快，知识也很复杂还更新得快。我们客服中心的定期培训与认证机制，能保证客服人员及时掌握像电池技术、充电系统这些新能源汽车的专业知识。这样一来，当客户问起新能源汽车续航里程、充电时长或者充电桩适配等问题的时候，客服人员就能凭借自己的知识准确回答。

我们还有情境模拟和案例学习的方式。通过模拟和分析新能源汽车在极端天气下电池性能变化这类特殊情况，客服人员就能更好地应对突发状况，给客户提供有效的解决办法。

而且激励机制会促使客服人员不断关注新能源领域的新知识和技术，提升服务能力。这会让客户对我们上汽大众的新能源汽车更有信心，对公司新能源业务发展有积极推动作用。

在智能化和网联化方面，大数据模型和 NLP 等 AI 技术起了很大作用。

先说大数据模型，它能够深度挖掘大量客户与客服中心服务交互过程中的数据，包括咨询问题的类型、频率、时间分布，以及客户对解答的满意度等多方面信息。

基于这些分析，在个性化服务上，我们可以精准地为客户定制符合其需求和偏好的服务内容。例如，我们能识别出某些客户经常在特定时段进行特定类型的咨询，那么我们就可以提前为这些客户准备好相关的解答或者建议，让客户感受到我们的服务是专门为他们量身打造的，提升客户的满意度。

在内部知识库优化方面，大数据模型通过对服务交互数据的分析，可以找出客服人员经常查询、客户关注度高的知识点，也能识别出解答准确率较低或者较为复杂的问题类型。这样一来，我们就可以对知识库中的内容进行有针对性的优化，补充和完善那些高频需求的知识内容，优化复杂问题的解答方式，提高知识库的实用性和准确性，进而提升客服人员的服务效率和质量。

再看 NLP 技术，在客服中心，它能快速分析客户咨询问题的语义，让客服人员更准确地理解客户意图，回答也就更精确。在通讯系统方面，NLP 技术能从客户录音及在线客服等渠道的大量文字反馈里，快速提取关键信息，了解客户对目前咨询及满意度以及存在的问题。然后我们根据这些信息及时调整服务策略，服务流程，给到及时精准的用户对于产品及活动的反馈，从而让上汽大众产品能更为迅捷地对客户需求做出反应。

上汽大众客服中心积极探索和利用这些技术，把它们融入日常对客户的服务中去，不断强化服务能力，在提升客户满意度的同时增强公司在新能源、智能化和网联化方面的市场竞争力。