一個好的AI場景是什么樣的？電商售前客服機器人落地表現(xiàn)如何？本文作者從TO B 場景三種價值出發(fā)，對這兩個問題進行了分析探究，與大家分享。

產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)常把場景掛在嘴邊的，所以在聊這個AI場景之前，我們先一句話概括場景的定義：什么人在什么時間什么環(huán)境做了什么事，需要什么。

那什么樣的場景算是好場景呢？我看了一圈，標準賊多，每位大佬都各抒己見。而七爺不才，只能從三年TOB經(jīng)驗里面總結一點小經(jīng)驗，私以為一個好的tob場景需要滿足具備三種價值：

1. 商業(yè)價值
2. 客戶價值
3. 產(chǎn)品價值

PS：本文并非去回答企業(yè)是否值得做一個事情，如果要解答這個問題，我們還需要分析競品、內部資源等問題，比如有沒有能力、有沒有優(yōu)勢去做這個事情；以及市場是否處于紅海。而這里主要闡述一個場景對于產(chǎn)品經(jīng)理落地的價值，所以其他因素暫不涉及。

售前AI客戶畫像

過去幾年，AI的浪潮一波波襲來，而在過去一年，AI的風口慢慢小了，甚至之前瘋狂追捧的資本也趨于冷靜。從AI本身看，有兩個原因：

1. 目前AI的技術發(fā)展已經(jīng)到了瓶頸期，除非有突破性的技術
2. AI落地難度大，各類場景還在探索中

基于第二點，簡單來說，如果把AI比作一把錘子工具，真正需要這個錘子的釘子不多，甚至很多看起來是釘子，其實都是螺絲，我只需要一把輕盈的螺絲刀就可以解決問題了。

而今天我想介紹的AI售前客服場景，主要是圍繞電商客服工作流程中引入客服機器人的模式，區(qū)別于市面上一般的客服機器人，后者定位一般是“節(jié)省成本”，但省了多少錢有時候很難跟客戶算清，這種模式會導致TOB玩家比較hard。

那為啥說電商場景下就不那么hard呢？我們現(xiàn)在先看下該場景的客戶畫像：

根據(jù)畫像內容及對場景的定義，AI售前機器人場景可以理解為：電商售前客服在買家咨詢時進行回復，并引導其下單購買，需要機器人輔助更好地完成轉化。

那現(xiàn)在我們從商業(yè)價值、客戶價值、產(chǎn)品價值這三把刀入手，探索該場景的落地表現(xiàn)。

客戶價值

AI要落地，最重要的是能否為用戶帶來價值，而做TOB產(chǎn)品主要圍繞兩個點來達到這個目標：提效和增收。

在電商售前客服場景里面，基于客戶畫像錄可以進一步描述下企業(yè)不同角色的痛點，基于問題來看下機器人是否能夠解決。

基于此，AI售前機器人可以從三方面來為店鋪解決問題：

1. 實時響應，24小時值守，及保證平臺響應效率，又能及時回復買家，從而提升后者購買效率
2. 智能回復，利用AI問答解決75%以上重復咨詢問題，讓售前客服專心做銷售的活兒，“騙人下單！
3. 智能營銷，將運營的營銷策略完美落地，如二次銷售、流失客戶挽回、爆品推薦等。

商業(yè)價值

商業(yè)價值往大了說，就是能否促進TOB企業(yè)的業(yè)務發(fā)展，帶來營收；往小了說，客戶是否愿意認可其價值，并為其買單。

1. 對TOB企業(yè)的商業(yè)價值

咱先說大的，如果服務提供商所做的市場規(guī)模不大，往往決定了公司的上限，缺乏發(fā)展的想象力。另一方面，該場景是否可復制且大規(guī)模落地，從而為公司業(yè)務帶去商業(yè)價值。如果市面上只有十幾個同款客戶，或者每個客戶都注定是項目定制化，那這門生意還是要冷靜考慮下。

我們先來看一組數(shù)據(jù)，根據(jù)艾媒咨詢《2019中國電商半年度發(fā)展全景報告》數(shù)據(jù)顯示，中國移動電商用戶規(guī)模即將突破7億人次，需求端用戶量巨大。

而在供給端，我們以淘寶平臺為例子，在《2018年淘寶數(shù)據(jù)報告》中顯示，淘寶上年入超百萬的賣家有43.7萬，相當于誕生了近43.7萬哥上市公司的總經(jīng)理，進一步有2252位賣家年收入破億。

要達到上面的業(yè)績，售前部門的流量會相當大，人員配備必須完善，那么就必定會遇到上述電商痛點的問題。順藤摸瓜，我們從電商市場供需端的規(guī)?？梢钥闯觯珹I售前市場的規(guī)模具備很大的想象力。

另一方面，基于客戶畫像錄，電商平臺的商家一般都有標準業(yè)務流程，特別是同個行業(yè)更是幾近相似，如家電、鞋業(yè)、護膚品。因此，該場景具備可復制性，至于如果標準化，后面講到產(chǎn)品價值會說，稍安勿躁~

2. 對TOB客戶的商業(yè)價值

做tob的生意需要跟客戶算清賬，讓客戶知道投入產(chǎn)出比，可以是帶來多少收入，也可以是省了多少錢。如果算不清楚，或者客戶不認可，那這筆生意就很難談得下來。市面上非售前的客服機器人產(chǎn)品都容易陷入這樣的困境中。

我們知道，目前的NLP水平，可能只能解決用戶部分咨詢問題，很多問題還是需要客服來做回復，所以無法立竿見影說給客戶省了多少成本。即使強行算出來一條公式：整體價值衡量=店鋪客服人力減少，客戶聽了也沒有那種“買它買它買它”的沖動。

可能有同行友商說大客戶愿意付出成本帶來長期的ROI，但大公司的問題在于真正要提效，需要內部各流程的優(yōu)化，甚至要做各種系統(tǒng)對接，這種模式容易局限到一個個定制化項目中，無法帶來可復制的模式，且大客戶就那么幾家，狼多肉少，就跟前面說的一樣，對TOB玩家來說，hard！而小客戶更不用說了，我現(xiàn)在不是不想省錢，但最重要的是如何在寒冬中賺錢！

至于AI售前機器人場景，基于客戶價值說到的，實時響應、智能回復可以幫客戶省錢，除此之外，智能營銷還能幫客戶提升轉化效率、帶來新增業(yè)績，猶如客服機器人中一抹曙光，照耀著寒冬中那些“客戶爸爸”。

那事情就變成一道讓“數(shù)學家之王”–高斯都感動落淚的公式：

整體價值衡量=每個客服詢單轉化率提升+整體店鋪新增業(yè)績提升+店鋪客服人力減少

在這條公式中，即使店鋪客服人力減少的效率短期不明顯（機器人需要維護時間），但營銷的效果卻可以立竿見影，快見效的增收+長期的提效足以證明“客戶爸爸”的精準眼光和遠見，所以：姐妹兒們，兄弟兒們，買它買它買它！

產(chǎn)品價值

客戶價值有了、商業(yè)價值也有了，但在提供解決方案之前，還需要考慮第三把刀的鋒利程度，即該場景的產(chǎn)品價值，換成人話就是：有沒有機會做成一個好的產(chǎn)品。

那何為好的產(chǎn)品呢？這個問題太大，七爺不敢隨意造次，但我可以以小見大，至少有幾個主要條件需要滿足的：可復用性、標準化、投入產(chǎn)生比、可延展性。

1. 可復用性：優(yōu)質數(shù)據(jù)可回流

做AI產(chǎn)品最重要的就是數(shù)據(jù)，猶如汽油對汽車、電力對電器、奶茶對于我！而AI售前場景可以積累一大堆數(shù)據(jù)之外，還可以保證優(yōu)質數(shù)據(jù)回流。

這話怎么講呢？一般good case的衡量，要么是用戶評價（大部分不會評價，導致數(shù)據(jù)量受限），要么就是人工標注（人力成本大），而AI售前場景可以用戶是否購買為主要標準，讓機器人學習該類case，形成閉環(huán)，最終達到可復用的效果：

用戶咨詢產(chǎn)生數(shù)據(jù)–>機器人判斷用戶是否購買–>企業(yè)根據(jù)該指標及細化指標來迭代機器人—>機器人更智能地跟用戶溝通

2. 標準化：形成行業(yè)AI營銷方案

容易形成品類、行業(yè)數(shù)據(jù)圖譜，可應用于同品類、同行業(yè)其他商家（標準化）

在商業(yè)價值闡述中埋下了一個伏筆，即如何形成產(chǎn)品標準化。在客戶畫像錄中也講了，電商中同行業(yè)業(yè)務流程差異小，而如果細分到同個品類，買家咨詢內容或者運營營銷策略更是相似。

因此一方面，我們可以構建行業(yè)或者品類知識圖譜，用于智能回復；另一方面，利用每個品類的營銷策略，構建對應AI營銷包，做智能營銷。整一套AI營銷方案標準化之后，我們便可用于同行業(yè)、同品類的其他商家，產(chǎn)品交付起來就兩個字：舒服！

3. 投入產(chǎn)出比：客戶價值兌現(xiàn)難度

這里的投入產(chǎn)出比是指對于服務提供商來說的，整套解決方案落地后是否真正能客戶買單，再深一層次就是，能否幫助用戶解答問題并且成單，真正實現(xiàn)吹水出去的客戶價值，而不只是畫餅。

在AI售前場景中，客戶咨詢場景范圍有限，諸如商品、物流、活動、議價等，有限范圍的回復效果，就目前NLP的水平還是可以達到不錯的效果；而且，買家一般有購買意向才進來咨詢，AI機器人只需要解答并有技巧地引導（智能營銷），成單概率比在大街上咨詢路人是否需要健身來得大呢。

4. 可延展性：產(chǎn)品具有可延展性

可延展性是指企業(yè)能夠從核心競爭力產(chǎn)品中衍生出一系列的新產(chǎn)品和新服務以滿足客戶的需求，從而帶來更大的業(yè)務發(fā)展。

一個產(chǎn)品小而美是不錯的道路，但如果老板想走另一條路，想要更大的想象空間，一個客服工具是不夠的。

幸運的是，產(chǎn)品經(jīng)理如果開始做AI售前場景，而老板又想要你畫出個大餅，那也不是不可以。這里我們根據(jù)電商實際場景做擴展，簡單列舉部分新的服務：

• 為大部分商家提供質檢服務，高效提升客服主管的工作效率
• 為有研發(fā)能力的商家提供會員系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)對接的服務，解答售后等場景咨詢
• 為大型商家提供不同商品的客服培訓、考試系統(tǒng)，以促進客服快速上手；
• 為大客戶提供BI數(shù)據(jù)分析，了解銷售前線情況，從而推動整體業(yè)務發(fā)展.

寫在最后

闡述了AI售前場景的三方面價值之后，其實可以看到這確實是一顆不錯的釘子，值得那個錘子錘一錘。

當然，這不是重點，之所以長篇大論，目的是讓自己思考一個好的AI場景是怎么樣的，以及只有清楚了解所做場景的價值，才能更好地去落地。

本文由 @steseven 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。