眼看快過年了，各大電商平臺在繼雙十一、雙十二後又熱鬧了起來，迎來了年底購置年貨的高峰。在選購年貨時，少不了跟智能客服打交道，但是體驗到底怎麼樣呢？
我們發現，在售前環節，多次被“智障”客服蠢哭，以下是來自網友的無情吐槽：
“感謝您的諒解”……什麼問題都用這句話敷衍，真的不想原諒……
想問問有什麼新款，確被甩了一臉並不相關的鏈接…購買慾瞬間消失，謝謝客服幫我省錢。
欣喜地發現優衣庫APP的智能導購，點進去語音問TA“想買件紅襯衫”，沒想到一點這個機器人，竟然…黑屏了！怒摔！
為什麼體驗不好？
有什麼禮盒款適合送人的？有哪些一千元以下的新品推薦？我這個身高體重合適什麼碼？很多打著 AI 旗號的售前客服還回答不出這些問題。智能客服一般按照業務場景分為售前和售後兩類，為什麼售前場景體驗並不友好，還不如售後客服？
比起售後，售前客服實現智能化的難度要高很多。售前是以銷售為導向的，而銷售本身，就是一門說話的藝術，並且需要了解客戶的心理和真實需求。而從技術角度來看，能充分理解用戶意圖，並通過多輪對話抓取用戶喜好並適時推薦產品是件不容易的事。
售前諮詢過程中，消費者的提問相比售後更加發散，將所有導購場景、不同品類產品的提問都覆蓋並錄入系統中，是幾乎不可能的任務。而售後場景一般是比較聚焦的問題，例如退換貨、查訂單、開發票等，答案也相對比較明確、固定，能很快實現語義理解。
售前客服的巨大價值
雖然困難重重，但售前客服的巨大價值我們不能忽略。電商客服市場約為上千億，其中售後佔到200-300億元，而售前為700-800億元。一旦售前客服真正“智能”了，將在節省人力成本、提升轉化率和用戶體驗等方便造福企業和消費者。
轉化率
AI 賦能的售前客服是提升轉化率的關鍵一環，也是企業向消費者進行主動營銷的自然互動方式。
在下單之前，消費者一般都會諮詢尺碼、優惠、快遞等信息。在與用戶的多輪對話中，AI 售前客服能夠了解用戶的喜好、結合大數據創造用戶畫像，以做出精準的推薦，引流到相關商品。當消費者得到了滿意答案，並且對智能客服產生信任和認可後，轉化率和復購率也必然會提升。
用戶體驗
在 AI 時代，用戶體驗已經代替價格成為企業競爭差異化的王牌。而對話，是用戶體驗這場競爭的唯一“核”武器。打造獨一無二、與用戶息息相關的對話互動體驗，是電商企業在售前環節的“必修課”。
調查數據顯示，75%的顧客會因為客服體驗不好而放棄購買行為。如果像上文網友吐槽中出現答非所問、推薦不相關的產品時，則會引起消費者的反感，嚴重影響用戶體驗。
人力成本
調查數據顯示，在商家的客服標配中，一般4人客服團隊中就有3個人是售前。由此可見，如果自然語言處理（NLP）技術在售前客服中廣泛應用，在人機協作的情況下，能為企業在客服上節省至少一半以上人力成本。
結語
市場瞬息萬變，行業動態、商品服務信息、用戶畫像都在不斷更新，對話體驗也需要與時俱進，根據行情進行調整、擴展、維護。企業對自己的客戶和商業邏輯最瞭解，所以企業自身是打造設計對話體驗的最佳人選。
未來AI賦能的售前客服將不再只是一個酷炫的“擺設”，而是能實實在在服務消費者，為企業帶來真實收益的科技成果。售前場景的 AI 賦能將不僅僅讓眾多電商受益，在教育、醫療、金融、通訊、房地產、餐飲等眾多領域也有廣闊的應用空間。
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
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