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部分
模块
课程内容
第一单元
智能客服发展
与场景应用
1、智能服务的理解
n 人工智能AI的进化与演进
n AI在智能服务上的应用
n 数据需求与收集
n 信息系统与算法
2、智能服务应用的几种类型
n 智能IVR
n 智能外呼机器人
n 智能服务机器人
n 智能质检
n 智能决策与智能商业BI
n 坐席辅助(助手)
第二单元
智能客服流程实现与管理
1、智能服务的流程设计
n 明确智能客服的产出目标
n 客户画像与客户体验收集
n 漏斗流程
n 机器人部署与训练
n 设定管理指标
2、智能客服的优化
n 运营的闭环流程
n 数据分析与调优
n 知识库作用与搭建
n 如何实现与人工服务的无缝对接
3、智能决策与智能商业BI
n 实现闭环的智能决策数据管理体系
n 绩效数据的智能化实现
n 从静态报表切换到交互报表
n 流程可视化与数据可视化
n 数据链路的闭环要求与管理要求
第三单元
智能知识库的构建与完善
1、知识管理基础
n 知识地图与知识图谱
n 知识获取与加工
n 知识转移与深化
2、智能知识库的优化
n 智能引擎的技术实现
ü 语音引擎
ü 语义理解
ü 答案组织与呈现
n 系统功能要求与算法识别
ü 决策树算法
ü 贝叶斯算法
ü 神经网络算法
n 语料库与模板库建立
ü 通用词
ü 专有词
ü 同义词
ü 词义识别模板
n 通过客户反馈提高语义识别效果
ü 内部测试
ü 客户反馈
第四单元
智能化服务
场景划分
1、智能服务边界;
n 智能服务输入
n 智能服务边界
n 智能服务成长路径
2、服务场景规划;
n 场景规划冷启动
n 场景规划最优路径
3、场景划分底层逻辑
n 自顶向下;
n 由下至上;
4、场景划分ROI
n 站在用户的角度
n 站在知识库角度
n 站在ROI角度
5、场景划分实操
n 标注定义
n 标注场景
n 标注实操
6、场景划分健康检查
n 分析模拟
n 数据验证
n 数据分析
n 持续优化
第五部分
智能在线服
务的定位
1、服务定位;
n 客户类型
n 客户目标
n 服务环境
2、在线服务内容传播三原则;
n 准确性
n 全面
n 及时性
3、在线服务的五个方向;
n 快速适应工作内容
n 避免出现简单错误
n 保证服务情绪的稳定
n 整体通话控制
n 有效的时间管理
4、在线服务的七反思
n 客户角度;
n 正面表达;
n 说服力
n 先讲明原因
n 口语化
n 对话式
n 互动式
5、实操练习
第六单元
在线服务实操
服务六步骤
1、口碑式服务;
n 产品
n 服务
n 附加值
2、服务开场;
n 如何问候
n 特色的服务开场——如何做到“看”得见的微笑
3、需求探索
n 需求探索的重要性;
n 如何进行需求的探索;
n 提问
² 开放式
² 控制式
² 封闭式
n 倾听
² 澄清
² 引导客户
² 口头示意
² 直接提示
4、方案提供
n 如何获得方案
² 经验
² 积累
² 复盘
5、积极行动
n 日志
n 为客户考虑
n 履行承诺
n 及时
6、真诚确认
n 是否匹配
n 加深印象
n 适当调整
7、服务收尾
n 感谢和结束语
本课程名称: 全媒体时代在线服务与智能化运营
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授课内容与课纲相符0低0%
讲师授课水平0低0%
服务态度0低0%
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培训受众:
课程收益:
1、全面理解人工智能的实现与边界,及AI在智能服务上的应用场景;
2、智能服务的流程设计思路,实现闭环的智能决策数据
3、学习智能服务场景的划分,及BI在智能服务管理中的作用;
4、如何进行智能机器人训练,例:智能识别、应答、标注等;
5、学习在线客服方式的特征,以及客户群体的沟通特点;
6、结合具体业务场景,学习在线客服的脚本设计思路与方法学习,如话术的设计等
课程大纲
部分
模块
课程内容
第一单元
智能客服发展
与场景应用
1、智能服务的理解
n 人工智能AI的进化与演进
n AI在智能服务上的应用
n 数据需求与收集
n 信息系统与算法
2、智能服务应用的几种类型
n 智能IVR
n 智能外呼机器人
n 智能服务机器人
n 智能质检
n 智能决策与智能商业BI
n 坐席辅助(助手)
第二单元
智能客服流程实现与管理
1、智能服务的流程设计
n 明确智能客服的产出目标
n 客户画像与客户体验收集
n 漏斗流程
n 机器人部署与训练
n 设定管理指标
2、智能客服的优化
n 运营的闭环流程
n 数据分析与调优
n 知识库作用与搭建
n 如何实现与人工服务的无缝对接
3、智能决策与智能商业BI
n 实现闭环的智能决策数据管理体系
n 绩效数据的智能化实现
n 从静态报表切换到交互报表
n 流程可视化与数据可视化
n 数据链路的闭环要求与管理要求
第三单元
智能知识库的构建与完善
1、知识管理基础
n 知识地图与知识图谱
n 知识获取与加工
n 知识转移与深化
2、智能知识库的优化
n 知识地图与知识图谱
n 知识获取与加工
n 智能引擎的技术实现
ü 语音引擎
ü 语义理解
ü 答案组织与呈现
n 系统功能要求与算法识别
ü 决策树算法
ü 贝叶斯算法
ü 神经网络算法
n 语料库与模板库建立
ü 通用词
ü 专有词
ü 同义词
ü 词义识别模板
n 通过客户反馈提高语义识别效果
ü 内部测试
ü 客户反馈
第四单元
智能化服务
场景划分
1、智能服务边界;
n 智能服务输入
n 智能服务边界
n 智能服务成长路径
2、服务场景规划;
n 场景规划冷启动
n 场景规划最优路径
3、场景划分底层逻辑
n 自顶向下;
n 由下至上;
4、场景划分ROI
n 站在用户的角度
n 站在知识库角度
n 站在ROI角度
5、场景划分实操
n 标注定义
n 标注场景
n 标注实操
6、场景划分健康检查
n 分析模拟
n 数据验证
n 数据分析
n 持续优化
第五部分
智能在线服
务的定位
1、服务定位;
n 客户类型
n 客户目标
n 服务环境
2、在线服务内容传播三原则;
n 准确性
n 全面
n 及时性
3、在线服务的五个方向;
n 快速适应工作内容
n 避免出现简单错误
n 保证服务情绪的稳定
n 整体通话控制
n 有效的时间管理
4、在线服务的七反思
n 客户角度;
n 正面表达;
n 说服力
n 先讲明原因
n 口语化
n 对话式
n 互动式
5、实操练习
第六单元
在线服务实操
服务六步骤
1、口碑式服务;
n 产品
n 服务
n 附加值
2、服务开场;
n 如何问候
n 特色的服务开场——如何做到“看”得见的微笑
3、需求探索
n 需求探索的重要性;
n 如何进行需求的探索;
n 提问
² 开放式
² 控制式
² 封闭式
n 倾听
² 澄清
² 引导客户
² 口头示意
² 直接提示
4、方案提供
n 如何获得方案
² 经验
² 积累
² 复盘
5、积极行动
n 日志
n 为客户考虑
n 履行承诺
n 及时
6、真诚确认
n 是否匹配
n 加深印象
n 适当调整
7、服务收尾
n 感谢和结束语
本课程名称: 全媒体时代在线服务与智能化运营
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