移动社交时代的到来为品牌主提供了更加直接有效的服务消费者的能力和渠道。品牌可以通过客服应用为消费者提供更丰富的品牌认知、更全面的咨询服务、更完整的用户体验。
一、电商客服系统的产品定位
以店铺为中心的用户服务模式，将店铺中咨询消息统一到客服平台处理；
高效消息咨询服务，提高商品购买转化率；
通过商城用户标签打通，获取用户购物行为轨迹，掌握用户在商城的消费历程，结合智能营销，为每一个用户带来全新的个性化营销推荐。
二、电商客服系统的整体分析
Q1：什么是客服系统？ A：一个可即时通讯的工具。
Q2：为什么要做客服系统？ A：为消费者提供丰富的品牌认知、全面的咨询服务、优质的个性化服务。
Q3：哪里会用到客服系统？ A：涉及到线上沟通的地方都可以用得到客服系统。
Q4：谁会用到客服系统？ A：需要提供咨询服务的品牌商及对应的用户。
Q5：什么时候会用到客服系统？ A：用户向品牌商获取信息、品牌商传递给用户信息。
三、客服系统该怎么做？
1、从功能角度抽象出三个角色进行分析
商城管理员：可轻松配置客服权限、了解客服工作情况、经客服交易额考查；
客服：方便快捷的操作、客户画像收集、个性化的推送服务、智能回复提高效率；
客户：快速反馈问题的入口，消息触达的通知，发送消息的交互体验。
2、从各个角色心理角度出发进行分析
商城管理员：客服的控制权，数据的通透性，易于把控；
客服：实现价值被记录认可，有盼头；
客户：快速解决问题的期望。
3、从运营角度进行分析
结合新型营销玩法，如回复兑换码领商品等、客服部门进行促单提成，保证员工有干劲。
四、客服工作面临的问题
企业连接用户的方式正在发生深刻改变，客户习惯也在不断变化，这给现代的客服工作及管理带来很大挑战。
下面从三个不同维度来分析目前客服行业正面临的问题：
访客：
随着互联网发展，消费开始升级，客户对服务的感知越来越敏感，也越来越挑剔
客户对于服务的期望越来越高，希望有效解决问题
客服资源经常不足，客户体验难以保障，客户响应不够及时，等待时间过长
客服：
传统客服部门经常定位为成本中心，无机器人客服
工作内容重复枯燥、重复性强，负面情绪较多
信息传递效率低
企业：
公司业务分支较多，渠道分散，不同平台不同渠道的客户服务方式各异、服务质量也层次不齐
公司内部软件系统较多，各自孤岛、数据闭环，未统一管理分析
五、解决方案
1. 智能管理
“谁重要谁先得”的匹配机制，实时运算，找到最佳顾客 ，根据用户行为、用户来源、综合工作负荷，匹配最佳的客服。
一个完善的客服系统，必须从接入的源头进行用户分配，达到用户细分的目的。一方面可提高服务效率，另一方面达到了精准服务的目的，既提高了用户满意度，又提高了客服效率，下面简单阐释八个常规的分配规则
智能分配：
熟客识别：支持熟客优先原则，把用户分配给上次接待的客服
来源分配：可根据用户来源渠道进行定向分配
负荷分配：可根据客服工作负荷状态分配
地域分配：可根据用户地域分布进行定向分配
关键词分配：可根据搜索关键词进行定向分配
行为分配：可根据发起页、访问时长、深度匹配客服
接待级别：根据用户忠诚度、转化率等因素制定客服优先级
专属分配： 可根据访客身份信息一对一匹配专属客服
2. 智能客服
意图识别与多轮对话能力的机器客服，该机器客服则涉及到深度学习与语义识别、大数据统计等方面的技术，下面简单阐述该方案在客服行业的应用场景、技术实施
识别用户的真实意图
利用多轮对话收集用户的具体信息
通过数据分析，进行商品推荐
应用场景：
猜你想问、商品导购、业务办理、优惠发放、活动宣传、信息查询
智能学习：训练模型（未知问题训练、引导问题训练、人工会话训练）、人工审核、答案优化
六、应用
当我们具备了机器客服之后则会有一个服务方式的选择，实现多种服务方式随意切换的功能，大致如：仅机器人、机器人优先、人工优先、仅人工这几种模式。通过这一整个解决方案的实施，具体给我们带来了哪些用处有：
1、问题过滤：客户有疑问，可先由机器人客服接待，机器人客服帮助解答50%以上的问题
2、让人工客服以50%的精力用来回答最关键的50%的问题
3、成本节约：机器人解答了大量常见或重复的问题，人工客服集中精力解决最关键的问题
4、效率提升：当客户转到人工在线客服时，机器人辅助解答问题；可针对每个问题推送最匹配的答案，让所有客服都能在第一时间给出最优的答复内容
5、改善排队：用户有问题先由机器人回答，极大地减少了客户排队现象的发生
总的来说，客服系统是电商平台不可缺失的重要一环，系统开发中需考虑的问题众多，首先在技术方面要保证系统的稳定性；在产品设计方面，注重用户体验，如快捷回复、商品推荐等操作的交互需简单。
