自從AI大模型爆發之後，越來越多的行業開始接入AI提高工作效率，客服就是其中之一。但AI客服也僅是比傳統的按鍵式客服更好一些，如何讓AI客服更懂使用者？這篇文章，我們看看作者的思路。
隨著AI技術的快速發展，人工智能在客服領域的套用已成為趨勢。它不僅幫助企業降低成本、提高效率，同時當人工人力不足時也為企業改善客戶一直等待提供了更大的解決空間。然而，AI客服在實際套用中卻未能實作理想的使用者體驗，各大媒體都紛紛爆料讓人：訂票平台、社交軟件、快遞公司的客服聽不懂人的訴求，轉人工困難重重。
其實AI能力本身並沒有問題，AI反應快，同質化問題處理效率高，特別是各大廠商目前無論在語音語意理解、語句表達上都越來越做到接近真人。然而為什麽沒能達到預期？從產品策略角度，該如何最佳化，才有可能讓AI客服真正懂使用者？
01 AI客服 vs. 人工客服：優劣勢對比
透過以上比較可以看出，AI客服和人工客服在不同場景下各有所長。使用者聯系客服的最終目的是解決問題，而不是簡單地與「人」交流。因此，關鍵在於客服能否快速響應並解決問題，而非選用哪種方式。
02 為什麽傳統按鍵客服引發抱怨？
傳統的12345按鍵引導模式之所以常被使用者詬病，是因為它從平台而非使用者的角度設計，采用排除法逐步縮小使用者問題的範圍。這種設計雖然確保了所有使用者都有機會找到對應選項，但也導致了效率低下和體驗不佳。比如在中國大陸，99.9999%的使用者都使用中文，但系統依然需要給其他語言使用者預留入口。這樣的設計過於繁瑣，尤其在使用者找不到合適選項時，體驗變得更加糟糕。
03 互聯網產品思維的最佳化方向
1. 平台設計 vs 使用者需求
傳統系統更多考慮如何覆蓋所有可能的使用者場景，而互聯網產品思維則關註如何最快、最好地解決使用者困擾。在使用者反復嘗試仍找不到答案的情況下，完全應該允許AI透過智能化決策縮短使用者尋找答案的路徑，直接定位到最可能的解決方案。
2. 客服與平台的低融合度
以訂票平台為例，客服通常是處理購買前、購買中、購買後的各類問題。然而，在傳統設計中，智能客服往往未能緊跟產品流程。例如，購票失敗常因實名驗證不透過，但這一問題可以透過提前提醒使用者完成實名認證來避免。合理的客服設計應與產品深度融合，提供前置提醒，降低使用者在後續環節遇到問題的概率。
3. 客服響應模式僵化，難以動態適應使用者需求
傳統按鍵引導的固定層級結構，缺乏靈活性和個人化，使用者在多個層級間來回切換，容易產生挫敗感。互聯網產品思維則要求客服系統具備動態調整能力，能夠根據使用者行為即時反饋，調整後續選項順序，提高問題解決效率。
04 如何打造更懂使用者的AI客服？三大策略
1. 構建強大的FAQ庫
要想高效解決使用者問題，客服系統必須具備一個結構清晰、全面的FAQ庫。例如，在訂票平台中，基於使用者的賬號資訊或購票路徑，提前呈現使用者可能遇到的問題及對應解答，這比等待使用者逐一選擇問題更為高效。FAQ庫不僅需要覆蓋常見問題，還應根據實際場景進行動態更新，確保系統的響應能力。下面列舉訂票平台搭建FAQ的幾種視角（內容不全，拋磚引玉）
2. 智能預測使用者需求
借助歷史數據和機器學習演算法，AI客服可以預測使用者的潛在需求。透過分析使用者輸入的關鍵詞、問題類別或以往的互動記錄，系統能夠提前判斷使用者的意圖並提供最優解。例如，在節假日購票高峰期，系統可以自動優先處理與退票、改簽相關的問題。
3. 動態調整對話路徑，增強靈活性
AI客服系統的靈活性和適應力是改善使用者體驗的關鍵。常見抱怨如「客服答非所問」或「相同文本重復出現」可以透過自適應策略來最佳化。
AI客服的核心目標是更快、更好地解決使用者問題。為了實作這一點，產品設計必須圍繞使用者需求，透過數據驅動的策略不斷叠代最佳化。只有這樣，AI客服才能真正成為使用者的得力助手，而不是令人生厭的障礙。
專欄作家
藍蓮花zx，人人都是產品經理專欄作家。關註內容策略、內容後台、內容標簽、賬號策略等領域，喜歡閱讀，希望做個有趣的人。
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