基于微信平台客服场景的产品设计人工客服搭配智能客

　　本文从轻客服和专业客服两种模式，分别介绍了基于微信平台客服场景的产品设计。
　　今年私域流量大火，而微信成为了私域流量最好的转化平台，随之各种场景需求纷至沓来，其中客服场景的相关需求十分强烈。
　　我们搜集了普遍用户的痛点：
　　场景一：群内消息太多，无法识别到对自己有用的消息；
　　场景二：聊天消息回复不及时，损失部分客户；
　　场景三：相似问题需要人工反复操作回复，缺乏智能系统；
　　场景四：上百微信号的商家很难合理的资源和管理分配；
　　场景五：缺乏对客服人员的监控系统，导致资源流失或者被窃取等损失。
　　客服功能根据不同场景需求会有不同的业务模式，而模式的决定性因素主要都来自于商家的资源本身和业务侧重。
　　仅属于运营辅助需求的客服场景属于轻度需求，在功能设计上我们会把颗粒度放小，以好友和群成员为维度展示信息；
　　而微信资源较多且对客服需求较为专业的公司我们需要搭建较为复杂的客服系统，将多个微信号私聊消息按照一定逻辑合理分配给客服人员进行消息处理。
　　两种模式的设计目的都是为了让客服专注于自己关注的信息本身。
　　下面我就从轻客服和专业客服两种模式分别介绍我们的产品设计：
　　一、轻客服场景
　　运营为主，客服为辅，以下几点是该场景的用户特点：
　　微信号资源较少，客服人员也较少；
　　关注维度较细，群聊和私聊需要同时兼顾，侧重挖掘群内深层用户；
　　没有固定服务时间，闲暇时才能关注信息；
　　总结以上用户特点，在设计产品上我们大致分了两个方向：一是单号按群维度细分，二是多微信维度聚合操作；
　　群维度的客服模块设计主要是帮助用户解决群消息太多无法定位有用信息的痛点；
　　微信维度的客服模块设计主要是帮助用户多微信号聚合，在一个界面上统一操作和回复用户；
　　下面是两种场景功能定位的逻辑架构：两种模式都增加了快捷回复和智能回复功能，这个功能会在文章的第三点智能客服篇章重点分析。
　　二、专业客服场景
　　专业客服场景一般有以下特点：
　　私聊场景，一对一服务；
　　客户消息多，需要多人共同处理；
　　客服会有身份差别，例如售前售后，单个客户可以在多客服间流转；
　　需要有质检系统来测评和管理客服员工；
　　更加智能地为客服分配客户；
　　市场上专业类的客服工具很多，但是基于微信平台的工具确实少之又少，我了解的原因大致三点：
　　基于微信平台搭建客服工具技术难度大、限制性强，难以根据需求搭建体验较好的客服系统；
　　基于微信平台的专业客服系统运用场景比较小众，拓展性也差；
　　微信本事是一款聊天工具，而客服系统本质上也是聊天工具，基于聊天工具重新定义聊天模式，大部分公司觉得没有市场。即使有种种限制原因，我们还是大胆一试，因为客服是微信运营生态圈必不可少的一环。
　　产品定义
　　将所有登录的微信号的客户聚合在一个池子内，当有客户消息接入系统后，不再按照微信号维度展示，而是按照一定的分配规则分发给不同的客服，客服回复后依然是以对应的微信号的身份回复给客户，即一个微信号背后存在多个客服人员。
　　这样就打破了一人一微信号的限制，登录的微信只是一个中转平台，而非真正的客服。
　　在微信号资源十分庞大的情况下，程序也可以一个不漏的合理的将客户自动分配给客服团队。
　　产品规则设计
　　如此定义的客服系统，背后涉及复杂的分配规则：
　　客服团队间的资源合理分配，例如空闲客服优先接入，老客户跟随专享客服等等；
　　团队成员间的信息共享，团队成员之间可以互相转接，跨领域合作；
　　自动智能规则设置：超时提醒、自动结束对话、各种自动话术设置；
　　客服上班、离开和下班，不同阶段的规则定义；
　　产品交互设计
　　调研了大部分成熟的客服系统，在此基础上定义好产品需求和规则后，进入交互原型设计阶段。
　　在原型设计过程中，我们为了更好的让客服专注于聊天窗口，优先把接入对话展示在用户主要视觉区域，其余排队客户可以让客服在空闲时间自由安排服务。超时提醒、新消息接入以及被其他客服转接新客户等等重要提示也尽量做到清晰明了。
　　下面是客服系统的局部交互原型：
　　下面是线上产品的基础界面，已经基本按照第一版的产品规划还原，后续会不断迭代更新。
　　三、智能客服系统
　　我们为以上两种客服场景都搭建了快捷回复和智能回复两大辅助功能。这个功能会大大提高客服的工作效率。
　　快捷回复：将常用快捷语编辑成库，客服可以适当快速调用；
　　智能回复：接入语义分析智能机器人，该机器人会根据客户的问题自动识别出匹配度较高的答案，客服可以在此答案上做增删调整后回复给客户。
　　在产品设计上难度最大的是智能回复功能，因为是要接入绑定智能机器人系统的，要让用户能够明确这一点，提示设计上需要下足功夫。
　　除此之外，设计过程中还要考虑智能性，如果不能灵活快速的触发机器人就失去了智能定义，例如机器人总是识别不到匹配答案，客服可以自行去搜索触发。
　　所以设计时我考虑了自动触发和搜索触发两种模式，解决了两个场景的需求：
　　场景一，客服聊天过程中发现Famp；amp；Q语库中有客户问题的答案，只需要一键点击自动匹配答案发送；
　　场景二，例如客服在与买家聊天过程中发现该客户已经是自己的老客户，要给客户一套领取优惠券的链接和方法，此时只需要自己去搜索触发Famp；amp；Q语库中已录入的答案，一键发送即可。
　　下面是以上两种场景的智能回复的动态交互流程：