【课程背景】
近年来，越来越多的智能化系统在客服中心落地开花，从智能服务策略设计到业务场景明确，再到各个智能服务系统功能梳理变得更加多样化与复杂。
但是，目前智能客服面临解决率、分流率不高的问题，在训练方面，仍然有很多客户对智能客服的答案和解决方案不满意，认为智能客服不能有效解决问题。同时，在运营方面，智能客服的分流效果达不到公司的要求，智能分流效果和智能服务占比需要进一步提升。
针对以上的问题，我们将从运营和训练的角度带领学员梳理解决率和分流率提升的思路，找到解决问题的关键点，包括且不限于：
1、如何针对当前解决率开展数据分析，从而找到问题的关键点；
2、如何基于解决率的问题，定位核心要素；
3、如何针对问题制定解决方案，从而从根本上提升智能服务解决率；
4、分流率的关键点是什么，如何通过解决率提升、智能服务策略和渠道协同提升分率；
5、服务策略的设计与应用；
6、渠道协同、渠道融合的做法；
7、如何应用大模型提升智能解决率和分流率。
从2017年开始，杨茂林老师工作室分别在北京、上海、广州、深圳、成都、杭州、香港等地先后分别举办了《互联网时代的客户数据及智能服务应用》和《人工智能在服务营销领域的应用与最佳实践》《人工智能时代服务迭代与智能客服运营管理》、《智能服务体系搭建》等30多期公开课和100多期内训课程，并帮助金融、电力、运营商、生产制造、互联网等行业客户开展了智能客服运营咨询项目。
【课程收益】
1、解决率提升思路与具体方法；
2、分流率提升思路与具体方法；
3、问题分析思路；
4、解决率、分流率提升措施；
5、服务体系下的智能服务策略设计方法；
6、能够从用户视角出发进行服务策略的设计；
7、多渠道下的数据融合方法；
8、大模型应用与解决率、分流率提升方法。
【课程对象】
1、智能服务相关人员
2、主管服务的相关领导
3、服务管理、设计人员
【课程大纲】
单元一：智能服务解决率提升思路
1、数据分析思路
2、造成解决率低的问题定位
3、造成分流率低的问题定位
4、问题溯源
5、针对问题溯源的解决方案
单元二：智能服务决率分析
1、解决率数据来源
-用后评价
-调研评价
2、数据分析方法
-失分贡献度
-相关性分析
-驱动分析
3、问题定位
4、造成解决率指标问题的溯源
-横向到边
-纵向到底
单元三：智能服务解决率提升
1、客服业务优化
-TOP场景流程优化
-复杂场景操作优化
-RPA的应用
-一解率相关问题解决与提升
2、智能策略优化
-简单话务分流策略盘点
-简单话务分流策略提升
3、智能流程优化
-TOP场景梳理
-TOP场景优化
4、节点话术优化
5、渠道协同
-协同场景梳理
-协同场景现状分析
-协同渠道梳理
-渠道协同设计
单元四：智能分流提升至服务策略
1、什么是服务策略
2、从服务策略到智能服务策略
3、从服务策略到业务场景定位
4、从业务场景到智能服务系统功能梳理与明确
5、智能服务策略与人工服务之间的关系
6、智能服务策略设计的现状与案例
-从智能服务策略要素看企业视角下智能服务策略设计案例
-金融行业的智能服务策略设计案例
-互联网行业的智能服务策略设计案例
-通用系统类、运营类、业务类智能应用评价指标示例
单元五：智能服务体系与服务分流
1、服务体系下的分流设计
-设计的关键点
-业务策略
-实践与案例
2、主动服务体系下的分流设计
-设计的关键点
-业务策略
-实践与案例
3、异常监控体系下的分流设计
-设计的关键点
-业务策略
-实践与案例
4、体验提升提下的分流设计
-设计的关键点
-业务策略
-实践与案例
单元六：大模型应用与解决率分流率提升
1、大模型与当前智能客服的配合模式
-并行模式：优势、适用场景与案例分析
-串行模式：优势、适用场景与案例分析
-混合模式的设计与应用
2、大模型在自助服务场景的应用
-文本机器人：对话流程设计、话术优化
-智能导航：用户意图识别、路径规划
-智能外呼：任务创建、客户筛选与跟进
-智能知识库：知识分类、检索与更新
3、大模型在人机协同场景的应用
-智能助手：个性化服务推荐、多轮对话
-智能摘要：实时生成与辅助人工客服
-服务总结：自动分析与经验沉淀
-协同策略制定：根据客户需求与问题类型
4、大模型在服务运营中的应用
-智能质检：语音与文本质检、违规行为识别
-工单归档：自动分类、优先级设定与跟踪
-热点问题总结：数据分析与趋势预测
【讲授老师简介】
杨茂林
22年管理实战与培训经验
智能化服务专家
客户服务管理专家
互联网营销与策划专家
高级人力资源管理师
国际职业培训师行业协会认证高级讲师
【报名方式】
【咨询顾问】小福:010-58612706、028-67835378
【培训主题】《智能客服“破局力”——提升解决率与分流率的必学诀窍》
【时间地点】8月28-29日 北京站
