就在幾個星期前，我經(jīng)歷了一次非常特別的客戶售后體驗，而這個過程，在我看來足以能夠代表未來的潮流趨勢。
事情是這樣的。
當時我在辦公室里開會，手機響起，顯示來電方是“美國運通”（American Express）公司。于是，我走出會議室，接起這個電話。電話的那段，一個女聲響起，但是一聽就知道明顯是機器生成的。首先，這個女聲表明自己的身份，它是代表美國運通公司的反金融欺詐部門，給我打來這個電話的。然后，它說道：“先生，您身邊是否有藍牙耳機，或者有線耳機可以使用嗎？如果有，建議您把它插在你的手機上。”
我聽到后就照做了，她又確認了一遍：“你準備工作都完成了嗎？”我給出確認。然后它問我是否可以通過短信，給我發(fā)送一個鏈接？我回復：“好的。”
很快，短消息出現(xiàn)在我的手機上，然后我打開了短信上的鏈接。
手機瀏覽器上呈現(xiàn)出來的是美國運通網(wǎng)站的某一個網(wǎng)頁，它請我登陸進去。而在電話中，那個女聲也提示：“請登陸您的賬戶。”我照做了。
然后她開始進一步的解釋她此次來電的目的。原來，美國運通現(xiàn)在想確認一些我最近賬戶中出現(xiàn)的兩筆交易，他們覺得這兩筆交易很可疑。
電話那邊，“她”說道：“現(xiàn)在，這兩筆交易出現(xiàn)在了你的手機上，請你逐個檢查每個交易是否都是真實可信的。”
我還是照做了，當我開始瀏覽內(nèi)容時，手機里的語音開始讀起屏幕中高亮出來的關鍵信息，比如商家的姓名，交易日期時間等等。當我點擊“非欺詐交易”這個按鈕之后，語音直接響起：“讓我們看下一筆交易。”當我確認完這兩筆交易確實是經(jīng)我手完成的時候，“她”說道：“謝謝你，先生，祝你今天過的愉快！”
至此，一次完美，令人印象深刻的客戶支持體驗就畫上了句號。
為什么我記憶那么深刻呢？為什么我覺得這完全有別于傳統(tǒng)的客戶支持電話呢？首先，電話線那一邊的“Bot”（機器人）跟我的動作是同步的。我在瀏覽手機屏幕上的內(nèi)容，它同時也在瀏覽這個屏幕，我點擊哪里，接下來的一步操作是什么，它清清楚楚，明明白白。在每個關鍵操作節(jié)點上，“她”總是給予我最清楚的指示。這個機器人是真正能夠了解對話情境的！而傳統(tǒng)的電話售后支持中，那邊的真人總是花上好幾分鐘時間來確認本人身份，整個過程很容易就讓人煩躁起來。
“你的賬戶號碼是多少？”；“你的社保號是多少？”；“似乎之前的某筆交易里出現(xiàn)了問題”；“對不起，我不太明白你想要什么？”巴拉巴拉，就諸如此類的對話。
除此之外，第二點，這個軟件在最短的時間內(nèi)，給了我所有必要的信息，方便我做出決策。如果沒有手機屏幕，我估計得在電話這邊傻傻的聽上好幾分鐘時間，然后努力地去回憶所有能夠證明交易真實與否的信息。而這款軟件，讓我在不到2分鐘的時間里就完成了所有工作！
第三點，當有疑似欺詐事件發(fā)生，需要進行確認的時候，有個“人”在你身邊給你解釋這一切，這比什么方式都更好！
如果我只是從美國運通那里收到一封電子郵件，告訴我需要登錄到一個網(wǎng)頁上，讓我自行查看上面的支付信息，當然我也可以靠自己搞定，但是如果現(xiàn)在身邊有個“人”給我解釋這一切，保證整個過程是流暢高效的，保證我是充分理解這個事件中的每一處細節(jié)的，那么這才是最完美的解決方案。只要能夠提供這種體驗，哪怕是個“機器人”，又有什么關系呢？
而且，這種從公司打向個人的“外向型電話”特別適合軟件應用。因為從開始到結束，這完全是由軟件來主導對話，用戶可以自由發(fā)揮的余地非常小，軟件不可能遇上一些它應付不了的問題，事實上，用戶只需要回答“是”或“否”，大部分問題都能得到解決。
但如果是從消費者打給公司的“內(nèi)向型”電話，這就變得比較難了。因為電腦是不太可能知道你這次打電話的目的、原因是什么。但是我想這并非不可能。假設一下，現(xiàn)在有一個類似的語音系統(tǒng)，也是機器人提供服務，只不過應用在了“接電話”這個領域，那么肯定是需要想辦法，把用戶當時的對話情境轉化成機器可以解讀，比如通過“我正在停留在哪個網(wǎng)頁”；“目前我遭遇的是哪個問題”，然后自動識別應該指派哪個機器人來接待我。然后由這個機器人全程指引，幫我來解決問題。
這其實是一個非常值得探討，也非常有趣的課題，里面有著亟待改善的用戶體驗，以及需要突破的工程技術瓶頸，當然了，這毫無疑問意味著非常大的商機。
就在幾個星期前，我經(jīng)歷了一次非常特別的客戶售后體驗，而這個過程，在我看來足以能夠代表未來的潮流趨勢。
事情是這樣的。
當時我在辦公室里開會，手機響起，顯示來電方是“美國運通”（AmericanExpress）公司。于是，我走出會議室，接起這個電話。電話的那段，一個女聲響起，但是一聽就知道明顯是機器生成的。首先，這個女聲表明自己的身份，它是代表美國運通公司的反金融欺詐部門，給我打來這個電話的。然后，它說道：“先生，您身邊是否有藍牙耳機，或者有線耳機可以使用嗎？如果有，建議您把它插在你的手機上。”
我聽到后就照做了，她又確認了一遍：“你準備工作都完成了嗎？”我給出確認。然后它問我是否可以通過短信，給我發(fā)送一個鏈接？我回復：“好的。”
很快，短消息出現(xiàn)在我的手機上，然后我打開了短信上的鏈接。
手機瀏覽器上呈現(xiàn)出來的是美國運通網(wǎng)站的某一個網(wǎng)頁，它請我登陸進去。而在電話中，那個女聲也提示：“請登陸您的賬戶。”我照做了。
然后她開始進一步的解釋她此次來電的目的。原來，美國運通現(xiàn)在想確認一些我最近賬戶中出現(xiàn)的兩筆交易，他們覺得這兩筆交易很可疑。
電話那邊，“她”說道：“現(xiàn)在，這兩筆交易出現(xiàn)在了你的手機上，請你逐個檢查每個交易是否都是真實可信的。”
我還是照做了，當我開始瀏覽內(nèi)容時，手機里的語音開始讀起屏幕中高亮出來的關鍵信息，比如商家的姓名，交易日期時間等等。當我點擊“非欺詐交易”這個按鈕之后，語音直接響起：“讓我們看下一筆交易。”當我確認完這兩筆交易確實是經(jīng)我手完成的時候，“她”說道：“謝謝你，先生，祝你今天過的愉快！”
至此，一次完美，令人印象深刻的客戶支持體驗就畫上了句號。
為什么我記憶那么深刻呢？為什么我覺得這完全有別于傳統(tǒng)的客戶支持電話呢？首先，電話線那一邊的“Bot”（機器人）跟我的動作是同步的。我在瀏覽手機屏幕上的內(nèi)容，它同時也在瀏覽這個屏幕，我點擊哪里，接下來的一步操作是什么，它清清楚楚，明明白白。在每個關鍵操作節(jié)點上，“她”總是給予我最清楚的指示。這個機器人是真正能夠了解對話情境的！而傳統(tǒng)的電話售后支持中，那邊的真人總是花上好幾分鐘時間來確認本人身份，整個過程很容易就讓人煩躁起來。
“你的賬戶號碼是多少？”；“你的社保號是多少？”；“似乎之前的某筆交易里出現(xiàn)了問題”；“對不起，我不太明白你想要什么？”巴拉巴拉，就諸如此類的對話。
除此之外，第二點，這個軟件在最短的時間內(nèi)，給了我所有必要的信息，方便我做出決策。如果沒有手機屏幕，我估計得在電話這邊傻傻的聽上好幾分鐘時間，然后努力地去回憶所有能夠證明交易真實與否的信息。而這款軟件，讓我在不到2分鐘的時間里就完成了所有工作！
第三點，當有疑似欺詐事件發(fā)生，需要進行確認的時候，有個“人”在你身邊給你解釋這一切，這比什么方式都更好！
如果我只是從美國運通那里收到一封電子郵件，告訴我需要登錄到一個網(wǎng)頁上，讓我自行查看上面的支付信息，當然我也可以靠自己搞定，但是如果現(xiàn)在身邊有個“人”給我解釋這一切，保證整個過程是流暢高效的，保證我是充分理解這個事件中的每一處細節(jié)的，那么這才是最完美的解決方案。只要能夠提供這種體驗，哪怕是個“機器人”，又有什么關系呢？
而且，這種從公司打向個人的“外向型電話”特別適合軟件應用。因為從開始到結束，這完全是由軟件來主導對話，用戶可以自由發(fā)揮的余地非常小，軟件不可能遇上一些它應付不了的問題，事實上，用戶只需要回答“是”或“否”，大部分問題都能得到解決。
但如果是從消費者打給公司的“內(nèi)向型”電話，這就變得比較難了。因為電腦是不太可能知道你這次打電話的目的、原因是什么。但是我想這并非不可能。假設一下，現(xiàn)在有一個類似的語音系統(tǒng)，也是機器人提供服務，只不過應用在了“接電話”這個領域，那么肯定是需要想辦法，把用戶當時的對話情境轉化成機器可以解讀，比如通過“我正在停留在哪個網(wǎng)頁”；“目前我遭遇的是哪個問題”，然后自動識別應該指派哪個機器人來接待我。然后由這個機器人全程指引，幫我來解決問題。
這其實是一個非常值得探討，也非常有趣的課題，里面有著亟待改善的用戶體驗，以及需要突破的工程技術瓶頸，當然了，這毫無疑問意味著非常大的商機。
