大數據怎樣改變了阿里巴巴的客服，這話怎么說?最近出現了什么樣的大事件呢?阿里巴巴客服迎來了新革命。接下來，就和開淘小編一起看看。
1999年，阿里巴巴剛成立時，十八羅漢中就有三個在做客服，戴珊、彭蕾還有韓敏，她們透過電腦屏幕，一點點建立了與全球客戶間的最初信任。
十幾年后，戴珊在2014年又回歸到客服崗位上，出任集團CCO(阿里巴巴集團首席客戶官)。出于對業務和集團使命的理解，她這次歸來有了更新的視角，新的集團客戶服務部也被統稱為CCO。
“阿里巴巴沉淀了很多的數據，我們要把數據用起來，通過技術手段，提高我們的服務能力和服務效率。”戴珊告訴《天下網商》記者，這是她的一個堅持。
從在大院里長大起，嬌小的戴珊就被人叫做MM(美眉)，這稱呼一直沿用到現在。無論是外形還是談吐，同事眼中的戴珊都足夠溫柔，但實際上，她的膽子也夠大，一上任就把原先深埋的客服通道全部打開，好的壞的評論和各式各樣的需求一下子涌來。她想讓客服快捷高效的解決用戶難題，而且是在不增加人力的情況下，這就對大數據驅動提了很高的要求。
兩年過去了，CCO就像傳統客服地盤上長成的樹苗，外表茁壯，根須也正逐漸深入大地。
交易背后的人
消費者A在淘寶購買了一件商品，但到貨后，他覺得不滿意并提交了退貨申請，緊接著，A便收到了系統推送的退貨地址。在他把貨寄出、填寫了物流單號后，這筆款項馬上回到了他的支付寶中。
除了消費者的幾個點擊和輸入外，整個處理過程都由系統配置自動完成。
這就是阿里客服在2016年初推出的極速退貨服務，購物評級3星以上(含3星)的優質消費者可享受這項服務。此前在2015年，阿里客服就曾做過極速退款嘗試，在賣家同意后，消費記錄良好的消費者馬上就可以收到退回的款項。
作為消費者，也許你對這項服務早已習以為常，而在最初，這種由系統操作的高權限處理方式卻并非易事——什么樣的用戶可以有這種權限?如何保證較低的壞賬率?諸如此類的問題都亟待解決。
2014年，CCO啟動了地平線項目，這也可以看做是大數據驅動傳統客服的第一波嘗試。
阿里巴巴集團客戶體驗驅動及創新中心資深總監趙昆從一開始就參與了這個項目，他說這實際上是在搭建一個誠信模型，對淘寶天貓平臺上的用戶進行分層——星級越高的用戶被賦予更多的權限，享受更貼心的服務。
難度是顯而易見的，以高端用戶APASS為例，要如何從全網用戶中選出最頂端的那一小部分人就不是容易的事，一方面，淘寶的交易是非常多元化、非常復雜的，有包含拍賣、采購在內的各種類型的業務，不能單純從成交額去選;另一方面，在當時，用戶數據散落在各個業務部門，集團內也并沒有一個完整的誠信模型去支撐，消費者的面目是模糊的。
這也導致了服務端的縮手縮腳，趙昆介紹說：“之前，我們給用戶提供體驗時候的非常保守，因為權限很容易被濫用，如果有規則傾斜于消費者，會有很多人來鉆空子，因此也不敢輕易推出好的體驗業務和產品。”
而在誠信模型搭建完成后，每一個消費者和賣家以往在平臺上的行為都形成了一個直觀的評判體系，是否值得信賴也很容易判斷。
直接的功能體現在極速退款上。其實早在2011年，阿里巴巴就上線了這種功能，但受限于當時的消費者購物行為評價體系不夠完整，只有幾百萬用戶可以享受這種權限。當消費者面目清晰之后，這個數據在2014年迅速擴大到了1.7億，額度也從幾百上升至幾千元。
從更深遠的意義來看，這個誠信模型成了數據驅動客服的一個最基礎原則，每一項服務都可以面向面目清晰的消費者和賣家，有的放矢。
客服的職能在改變
在傳統的觀念中，有問題、產生糾紛了才會去找客服，同時，客服往往也是件吃力不討好的事，大多數平臺都把客服功能隱藏得很深，被找到后基本也通過Call Center 的方式來進行。
阿里巴巴改變了這種固有思路。
對用戶而言，它的客服通道更容易找到;同時，對一線客服人員來說，工作方式也發生了極大的改變，客服不再是Call Center式的純人工勞動，而是有了數據的支撐，更加講求效率。
僅以糾紛處理為例，以往需要倚賴的是客服人員本身的經驗度，憑借經驗來給出判決;如今，在每個客服小二的工作臺上，都有一個名為XF的插件，產生糾紛的雙方在過去所產生的所有行為都可查詢，誠信模型也會給出相應的分層結果，以此來做評判依據。
傅伉莉去年從一個一本院校畢業后，成為了CCO的一名客服， 如今她已經對數據驅動有了自己的理解，“在我眼里，數據驅動服務有兩個作用，一個是數據可以展現現實的情況，第二，數據可以幫我們衡量效果，拿數據的指標來說明成功或者失敗。”
她介紹說，無論是從小二的工作界面，還是工作區實時流轉的數據屏幕，以及與外包公司之間的合作等等，都是以數據在說話。
另一方面，客服部與一線業務部門的關系也發生了很大的變化。在以往，客服是救火隊員，業務流程上產生了糾紛和問題之后，才轉到客服來解決，相當被動。而通過數據，客服部門可以及時發現問題，反饋給業務部門，在糾紛產生之前就產生了相應的對策。
以花苗種子類目為例，每年春暖花開的時候，客服都會接到大量對宿遷賣家的投訴，消費者稱買到假苗假種子的案例特別多。由此，CCO就推動業務團隊跟宿遷政府簽訂了合作，由政府來認證當地的正規賣家，從結果來看，投訴率也大大降低。
這并非個例，CCO正在嘗試進一步推倒客服與業務部門之間的墻，“九點電臺”應運而生。
CCO的一線客服們在服務過程中會接收到用戶對于業務方的一些聲音，他們可以把這些聲音傳送到“中央廚房”，由服務經驗更豐富的小二進行篩選、分類，發布到九點電臺;業務的小二可以訂閱自己感興趣及和自己業務相關的分類，早上九點上班前就可以及時的聽到用戶的意見。
“把客戶的聲音反饋出來，讓業務方感知到，并推動其發生改變。”在趙昆看來，九點電臺的重要意義在于，它實際上相當于一張神經網絡，可以把用戶的反應觸達到整個組織的每個角落。
兩年下來，集團內其他部門對客服的定義也發生了變化，趙昆說，“現在很多部門在討論業務時，會主動拉上我們客服的同學，客服已經深入到業務中去了。”
其實在更早之前，戴珊就有意從人才儲備上來推動這種變化，招收了大批高學歷的名校畢業生，把機械、簡單的事情用機器解放出來，人工去思考和配合更進一步的智能驅動。
Alicare ：創新試驗田
客服的工作還能更加技術范兒嗎?CCO給出了肯定的答案。
其內部有個名為Alicare 的部門，創立的初衷本來是為了幫助注冊180天內的新用戶解決問題，但在推進的過程中，它不斷嘗試新的服務模式，儼然成了整個客服部門的創新試驗田。
趙昆認為，就服務而言，有兩塊的占比是非常大的：一是咨詢，二是買賣糾紛，Alicare在這兩大領域分別做了更加體現智能化的創新嘗試。
針對咨詢，小蜜是其重拳出擊的一款產品。它是一個智能機器人，在多模型的支持下，它可以實現多輪對話，解決大部分的咨詢問題，一個小蜜可以抵得上3萬個人工客服。
同時，小蜜也體現了阿里巴巴對人工智能領域的新思考，客服的含義遠遠不止咨詢這么簡單，它還可以買機票、充話費、做導購等等，趙昆介紹說，小蜜會在電商的語境下，重新定義大家對客服的理解，更多的扮演私人助理的角色。
現在，小蜜已經由Alicare的用戶群擴展至了全網用戶，成功走出了試驗田。
小蜜面向的對象是消費者，在它不斷的演進過程中，也在其技術體系里衍生出了兩款分別面向賣家和一線客服的創新產品：規蜜和蜂槽。前者可以智能化的為賣家提供規則方面的咨詢和幫助，后者則是在客服小二接到用戶咨詢時，系統自動進行語義分析，智能推薦相應的答案，而不需要人工手動查詢。
與小蜜一樣，這兩個產品也在灰度測試了部分用戶后得以驗證其有效性，接下來會全面鋪開。
而對于更有難度的糾紛處理，Alicare也在嘗試用機器來智能解決，“奔跑的蝸牛”由此誕生。
趙昆坦言，用機器人來直接判決糾紛十分具有挑戰性，需要考慮的因素太多，但是小蜜的順利推進，給了團隊很大的信心，因此在2016年初，算法團隊開始著手攻關，原理是不斷學習小二的優秀判決，形成一套模型，讓機器人有可能比人更準確。
目前，它在部分場景里已經可以超越人的準確性，因此，它也開始走出Alicare的范圍，并更名為“瓦力”。
趙昆希望瓦力能盡快提升機器智能處理糾紛的準確度，在雙11發揮重要作用。
賦能商家：服務能力產品化
在CCO年會上，戴珊表示，2016年將繼續在數據和技術上投入巨大資源，打造“萬人如一”的品質服務，堅持賦能商家，通過數據化、智能化服務系統的輸出，完善商家的服務能力，為生態圈培養三千萬服務人才，“讓世界上最好的服務在阿里”。
一方面，商家普遍在用人工的方式在做客服這件事，也投入了很多成本;另一方面，從平臺角度考慮，消費者對服務的感受度很大程度也來自于商家的客服人員。
因此，阿里制定了一整套賦能商家的計劃，將多年的積累沉淀成服務產品和系統輸出給商家，未來將建立電商服務人才的認證體系，通過數據化、智能化服務系統的輸出，完善商家的服務能力，用現有的3000名服務小二為生態圈培養三千萬客服人員。
趙昆透露說，2017年開始，阿里小蜜將逐漸交給商家，幫商家降低一線服務成本，提高服務消費者的能力。
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本文來源： 大數據怎樣改變了阿里巴巴的客服
