联想（中国）线上服务高级经理郁丹丹做了主题为“以用户体验为中心的服务转型与智能化实践 ”的演讲。

 

 

郁丹丹 　联想（中国）线上服务高级经理

 

郁丹丹：各位尊敬的领导、颜主席以及各位业界的同仁们，大家中午好。

 

很荣幸能够代表联想服务参加本次峰会，在此非常感谢51Callcenter为我们提供的行业交流平台，我今天的演讲主题是：“智慧联想，服务中国”。

 

我将向大家介绍：联想在智能化服务系统方面的探索和应用，以及联想服务从服务设备到人的理念转型。

 

近两年，随着智能化技术的发展和成熟，我们也在不断探索这些新技术在服务领域的应用，这些新技术的应用，在不断打破传统联络中心的工作流程的同时，还帮助我们有效提高生产力，提升用户体验。这一页我向大家展示的是联想服务在智能化系统方面的探索及实际应用实例。

 

 

首先是联想的智云总控中心，他帮助我们管理和监控用户的全服务历程。接下来是，智能情绪识别系统，自动识别用户的情绪，帮助我们实时监控用户的情绪变化。中间是我们的智能服务机器人小乐，联想致力于把小乐打造成为支持多品牌、多品类的智能机器人。另外还包括我们智能图象识别系统和智能舆情系统，这个在后续会做详细的介绍。

 

这一页大家所看到的是智云总控中心，它有点类似于城市交通监控系统，可以实时反馈所有城市主干线及分支干线的交通请况，帮助交管部门进行及时的交通疏导和管理。智云系统可以帮助我们实现：用户体验旅程全程可视，用户体验过程中实时预测，从传统指标交付转为关注用户体验。比如，左边的上下两张图，展示的就是服务旅程中的每一个重要节点，用户的需求在总控图上被摘要体现，同时会有对用户情绪的监控，并用不同的颜色体现用户情绪的高、低值，帮助服务人员及时管理用户体验。

 

中间这张图是从事后的报表转为事中的可视。从维修单派发，到工程师接单、准备、上门到完成维修全程可视。

 

第三组图，从系统记录转为智能工具。智云可以实现用户标签、故障分析智能提醒，以及现场服务工程师智能调度。比如，当接到用户的维修需求，系统将第一时间指派匹配的工程师，并同时系统会将用户的问题，以及相应解决方案建议、用户标签推送到工程师端，以便工程师为服务做好准备。

 

 

这页展示的是线上实时的用户情绪监控系统，系统将根据预设算法为用户情绪打分。5分是惊喜，0分是愤怒。图上每一个点代表线上的一个用户咨询，我们的总控人员可以通过系统看到目前有多少用户处于喜悦的状态，有多少用户处于正常，有多少用户处于不满或者是愤怒。后台算法中，会综合考虑影响用户体验的关键因素，并通过机器人学习做持续优化。目前算法准确度可以达到80%以上。

 

 在语音通路，系统将把语音转化为文本进行分析，当中如果发现用户情绪不好的案例，这时候系统会自动把它推送到服务的后台，由工程师来进行跟进。在机器人自主服务方面，情绪监控系统会识别用户与跟机器人沟通过程中的情绪，一但发生了情绪低点，用户的需求会被优先转到人工处理。

 

这一页向大家展示的是舆情系统，它帮助我们自动抓取主流媒体的用户评论，识别用户的情绪。机器人可以自动地甄别出正面的评论，由机器人自动地进行回复。负面及危机评论，会自动推送到后台工程师处理。现在舆情监控范围覆盖了新浪、头条、知乎、贴吧等等主要的社交媒体，今年也会覆盖到例如说中关村在线、今日头条等更多渠道，我们预计今年整个舆情监控量，将达到日均30万以上。

 

 

这一页看到的是联想机器人小乐，随着联想智能生态产品的战略部署，除了传统的PC设备以外，小乐机器人也需要支持多品牌、多品类其它智能设备，比如说看家宝、智能路由、智能门锁以及VR设备，在PC领域我们有着30多年的线上服务经验，积累了大量的数据可以提供给机器人学习，对于新生的智能化产品，怎么样能让机器人快速学习并具备支持能力？目前我们是通过两个方案去解决，一个是全网的数据获取，包括互联网的爬虫，非结构化文档的解析等，用这些信息构建起来多品牌、多品类设备的知识图谱，帮助机器人完善支持能力。另外是解决方案的自主学习，我们会利用交互的过程当中的大量数据，机器人通过对交互的数据的自主学习，实现知识快速积累。现在小乐学习的数据已经高达一亿三千万以上，在机器人小乐的算法当中，囊括了：机器学习、搜索引擎技术、知识图谱构建、自然语言处理以及信息抽取和知识挖掘等等，这些技术构建起来了小乐整体的学习模型。

 

这一页大家看到的是智能的图象识别系统。随移动设备普及、计算机计算性能提升、以及图像素材库的不断丰富，图象识别近两年也是一个比较热的技术。联想服务同样在努力尝试把这项技术，应用于人工和自主化服务系统，大家看到的这也ppt里所展示的图片，是我们通过图像识别系统，自动辨识系统错误代码、蓝屏代码的故障现象。在传统的服务过程当中，当用户的设备发生了一个蓝屏错误代码的时候，代码收集是一个相对复杂的过程，用户很难通过语言快速描述清楚。现在用户只需要拍一张照片，系统就会自动把关键信息识别出来，并推送给用户相应的解决方案。

 

右侧是我们正在搭建的发票识别系统，在一些特定的场景下，我们是需要用户提供发票信息来验证联保。传统的服务过程，需要人工把发票里面的关键项录入到系统，未来在只要拍一张照片，关键信息就会自动识别进系统，帮助我们做后续的管理。

 

 

 

第二个部分我会跟大家介绍目前联想服务，从服务设备到人的理念的转型。

 

基于目前大数据的丰富，以及标签系统的构建，我们已经可以初步地了解我们服务的用户是怎么样的人群，通过历史的数据分析，我们对服务人群做出了划分包括：游戏人群、学生人群、职场精英以及VIP意见领袖。对于游戏人群，通过历史的数据分析我们发现，这部分人对设备与游戏之间适配以及深度调优，有特殊需求。且部分用户的咨询需求集中在传统非工作时间。因此我们为开通了7×24小时服务，以及游戏找大神的服务。大神服务不仅能提供设备调优的支持，还可以提供主流游戏操作指引。另外在前两个月前，我们还上线了游戏陪玩服务，联想指定设备用户可以通过官方微信预约绝地求生陪玩服务。

 

针对学生人群，我们发现人群特点是喜欢互动、分享且时间比较充裕，关注求职就业信息。针对学生群体我们打造了“拾库”公开课、以及500强实习资讯。他们提供500强企业的实习资讯等信息。对于职场精英，我们提供私人顾问式服务，打造“技术强、解人意”24H私人顾问服务团队。另外开展YOGA公开课：帮助高收入人群节省时间，课程内容聚焦在YOGA炫酷隐藏技能、实用软件推荐，windows使用技巧三方面。

 

VIP用户主要是针对一些KOL，服务范围不仅限于联想设备，会覆盖3C全品类，提供包括：家庭网络调试、多品牌电子设备联通等服务。服务过的KOL包括敬一丹、马丁等社会知名人物，他们对联想至臻服务都给出了良好评价。

 

 

以上是在服务内容上从设备到人的转型，过去一年我们也在思考，怎样能将用户体验至上的理念植入人心。通过一年的摸索，我们初步搭建起来了一个用户体验改善和传播的模型。我们通过两个渠道：用户的声音、员工的声音，收集并分析在用户体验中的槽点和惊喜点。这些信息会经过分拣处理。其中一些正向案例，比如说超过用户期待值的案例，会被制作成文字、视频资料在服务内部传播，让更多员工受到感染并学习经验。一些负面槽点我们会看是否存在改善机会，根据推动改善的复杂程度，我们又会将问题分成两类：一类是简单问题，通过定期例会指定改善方案并解决。另外一部分是复杂的，我们会转化成众包，比如说：ThinkPad用户无法通过中文网站查询设备在全球各地的维修能力以及网点信息。比如：用户想要查设备在美国能不能维修？哪里维修？就需要登陆英文网站查询，而对于英文阅读困难的用户，就带了极大不便。我们把这个信息收集上来以后，由一线同事承接众包，打通了国外网站数据，在中文网站做了信息本地化，彻底解决了该体验槽点。

 

通过这个体系，我们能够获得具有传播意义的问题、视频资料，用户体验文化传播。同时，能够将提升用户体验的行为和方案广泛复制。用户的体验痛点，被识别并形成有效方案。最后落实成新的工具、处理思路、流程，惠及更多用户。

 

以上是今天所有分享的内容，感谢大家的时间，谢谢。

 

如下为大会现场演讲实录，如需完整观看所有内容，请登录--http://www.51callcenter.com/2018city/。