導語：在智能服務產品的多樣性，有不同的服務產品、同一個服務產品在訓練任務和內容上存在些許差異，那麼該如何從0到1構建出一條清晰明瞭、通暢且能夠上升到通用層正面啓發其他小型智能服務產品運營的體系思路呢？想要回答這個問題，需要先聚焦於客服域智能服務產品的定位。
很多訓練師尤其是剛剛入行的訓練師都會有這樣一個困擾：訓練師的工作內容繁雜，通常都是一專多能的狀態，到底怎樣沿着一條主線邏輯完成訓練工作、實現個人成長和突破呢？
電影《教父》中有這麼一句話：“花半秒鐘就看透事物本質的人，和一生都看不清事物本質的人，註定是截然不同的命運。”
這句話對於訓練工作來説同樣適用，看清事物本質能力的高低是訓練師業務能力強弱的最佳體現。“事物的本質”就是事物發展變化中的關鍵要素和主要矛盾。
關於事物的本質有一個非常著名的案例：福特在最開始造汽車時，他諮詢了許多人：“你對交通出行的最大訴求是什麼？”大家的回答都是“我想要一匹最快的馬。”
人們的回答本質上是對交通出行耗費時間太長的不滿，如果沒有抓到本質而只是沉迷於用户説的話，可能福特就會去養馬，但福特觀察到的卻是當時人們內心深處對於交通出行速度的追求，從而創造出了汽車。
那麼在線機器人的本質是什麼呢?
在線機器人在與客户交流的過程中，首先需要明白客户的語言，這些語音有的是通用領域的，如“幫我查下天氣”：還有些是特定領域的，如“什麼是基金？”訓練師們需要在訓練的過程中不斷提升機器人“聽懂”或“讀懂”的能力。
因此無論是哪種類型的機器人，使用什麼樣的技術，都是為了實現客户的語言識別、企業預設知識內容的推送，提升客户體驗。智能服務產品也好，在線機器人也好，本質上就是滿足客户的服務訴求，並且超過客户的預期。
所以，我們可以得到這樣一個推導過程：
首先：智能服務產品的出現是為了提高客户在服務過程中的體驗。
其中，客户體驗是服務產品與客户服務訴求之間的差值，且在線機器人提供的服務與客户服務訴求是一個包含關係，如客户A想要開發票、客户B想要退換貨，如果服務都是由人工來提供，就一定能夠滿足提供的服務完全包含客户的服務訴求。
這本身沒有問題，但同時我們還需要考慮企業的成本，企業存在的本身是一種商業活動，是為了盈利而出現的組織，所以採用智能服務的方式，才有可能在成本控制的情況下給客户更加優異的服務體驗。
其次：好的體驗就是儘可能使在線機器人提供的服務包含客户的服務訴求，並且在服務感知上超過客户的預期；機器人是滿足客户的服務訴求的載體和產品企業通過在線機器人提供的服務滿足了客户需求，從而使得客户更加願意使用企業的其他產品，也為企業創造其他的附加價值。
由以上推導可知，在線機器人訓練的本質就是使其在最大限度上滿足客户的需求。優秀的訓練師首先就需要將目光聚焦在客户的需求上面。
在明確需求產生的干係對象後，訓練師們需要通過調研的手段獲取需求。
對於智能服務訓練團隊負責人來説，要想知道什麼樣的機器人才是企業最需要的，只能通過調研。調研是最重要的事情，如果不進行詳細調研就直接進行智能服務產品的採購或者研製非常容易導致需求短視症。
產生需求短視症的原因在於市面上的智能服務廠家五花八門，各家提供的產品側重點不同，其核心技術優勢也都各不相同。如果盲目跟從，不進行業務匹配、不進行智能服務需求調研而直接採用，智能服務的效果可能不但沒有提高，甚至還會降低原有服務水平。
1. 智能服務調研方法智能服務的調研需要從智能服務的價值鏈切入，需求調研包括縱向、橫向、內部、外部。
縱向調研是從智能服務產品誕生到成熟的流轉，包括智能服務產品研發、智能服務產品運營；橫向調研包括同行業類智能服務產品；內部調研是智能服務產品在客户中心或者企業內部的流轉，包括與在線機器人有關的各個崗位與部門；外部調研是在線機器人在外部服務的流轉，即使用在線機器人或者智能服務產品的客户。
2. 智能服務調研原則1）實地調查（場景還原）
在現實中，遇到不能解決的問題就需要調研這個問題的現狀和它的歷史，當完全調查明白後，就會找到問題的解決辦法。不進行調查，而只是憑空想象，多半會做出錯誤的決策。
很多訓練師不喜歡做調研，而是憑着自己的理解創造需求。他們經常會認為，客户應該跟着我設定好的規則走，只要我的規則設計得夠好，所有客户都將成為在線機器人服務流水線的產品，跟着流水往前問題就能解決，這類訓練師大多都不屑於找用户求證其真正的需求是什麼。
也就是説，許多情況下用户也並不清楚自己的真正需求是什麼。就像在線機器人誕生之前，筆者會針對用户調研：“你覺得現在服務最大的問題是什麼？”
很多用户會回答：“我買了東西在線上諮詢物流信息要排很久的隊。”通過實地調研，將客户反饋的“人工諮詢物流信息慢”轉化成研究一個能夠7×24小時不排隊為客户提供物流信息查詢的機器人，這才是最為正確的做法。
實地調研對上線後的機器人訓練工作影響重大，如在線機器人上線後，客户往往一進線直接就進行了轉人工的操作，不給機器人提供服務的機會。
這個時候就需要實地去找到這些真正轉人工的客户，實際調研到底是因為什麼原因導致客户不願意選擇使用在線機器人，而不是武斷地認定是因為在線機器人識別能力不強，導致客户轉人工。
因為這裏我們強調的是客户進線後看到是機器人提供服務就轉人工，而不是説客户在接受了機器人的服務後，發現答非所問，或者回答的內容過於冗長，前者説明客户不信任在線機器人，後者則是因為機器人的服務能力不夠。
2）加強思辨
加強思辨能力是為了避免掉入思維陷阱當中，最好的案例就是在機器人誕生之初，有很多人都認為人工智能未來將會徹底的顛覆人工服務，是在線機器人誕生之初，很多人都認為人工智能未來將會徹底顛覆人工服務，為自動化流水線的加工確實導致很多企業用在線機器人完全替代掉人工。
但時至今日，我們才發現人工是不能夠被完全替代的，人機耦合才是最佳的解決方案，人工智能的出現是給企業在成本和服務體驗二者之間平衡點找到的新的契機而已；同時，加強思辨也體現在在線機器人的訓練過程中，因為當我們在訓練過程中受到阻礙時，調研尤其是實地調研才是解決疑惑的最佳方案。
三、調研框架調研的框架設計可以借鑑5W1H的模型來思考，具體方法如下：
- what：用户的問題和需求是什麼？
- when：用户什麼時候會遇到這樣的問題?
- why：用户為什麼會遇到這樣的問題？
- where：用户一般在什麼地方遇到這樣的問題？
- who：遇到這個問題的用户是誰?用户羣體有什麼特徵？
- how：用户當前是怎麼解決這個問題的？
為客户提供優異服務體驗的在線機器人一定是調研出來的，調研的方式有很多種，最先需要考慮的是擬訂一份詳細的調研目標清單，還要準備一份如何使用數據的分析計劃。
根據調研目標進行拆解，設計具體的調研過程大綱，再基於調研大綱設計調研腳本。
調研流程設計：
1. 確認目的和內容2. 蒐集資料蒐集有關資料的目的主要有三個：
- 幫助訓練師加深對所調查研究問題的認識
- 為調研設計提供豐富的素材
- 形成對目標總體清楚的概念
在蒐集資料時對個別調查對象進行訪問，可以幫助瞭解受訪者的經歷、習慣、文化水平，以及對問卷中所含問題的意見等。例如：年齡段研究和分析，很多中老年用户尤其不習慣長篇大段的應答內容，這往往也是他們不選擇機器人而選擇人工客服的首要因素。
3. 確定調研方式不同的調研方式對於問卷設計是有一定的影響的：
- 面談：在面談中，被調查者可以看到問題並可以與調研人員面對面地交談，因此可以詢問較長的、複雜的和各種類型；
- 電話：在電話調研中，訓練師可以與被調研人員交談，但是看不到調研內容，這就決定了只能問一些短的和比較簡單的問題；
- 在線問卷：調查者獨自填寫的，訓練師與被調研者沒有直接的交流。因此問題也應簡單些並要給出詳細的填寫指導，方便收集數據進行分析。
一旦決定了調研方法的類型，下一步就是確定每個問答題的內容。
例如：問答題應包括什麼，以及由此組成的問卷應該問什麼，是否全面與切中要害。針對每個問題，應該遵循兩個原則，即必要性和信息反饋的充足性。設計問題時，調研人員要時刻反問自己：
問卷中的每一個問答題都應對所需的信息有所貢獻，或服務於某些特定的目的。如果從一個問答題中得不到滿意的使用數據，那麼這個題目就應該取消。
5. 決定結構根據調研的目的和要求，決定採用封閉式、開放式、量表評分式的構成組合，確定問卷結構。
6. 測評調優要設計出好的調研方案，必須考慮這樣幾個問題：
1）調研是否能提供必要的訓練決策信息，即訓練師需要解決問題的信息。任何調研的目的和主要作用都是為管理者提供決策所需的信息，任何不能提供管理或決策重要信息的調研都應被放棄或修改。
2）調研是否考慮到被調研者的情況。考慮到被調研者，調研表應該簡潔、有趣、具有邏輯性並且方式明確，調研不僅要考慮主題和受訪者的類型，還要考慮受訪的環境和調研問卷的長度。
3）調研是否滿足從調研信息中獲取信息數據、信息背後反饋的決策內容化的要求，即調研結果的編輯和信息處理。一旦調研信息收集完畢，就要進行編紐，以固定的格式和要求將調研結果進行轉化。例如：調研問卷是以評分形式反饋（請您用0-5分來評價您對在線機器人服務的滿意程度）。
優秀的在線服務機器人的核心價值就在於“智能鏈接客户，重塑客户體驗”即通過智能化打造更加精準的服務，重塑服務價值。
價值是需求背後的核心，優秀的訓練師需要通過實地調研的方式，深入在線機器人服務的干係對象當中去，獲取用户需求；同時應該避免被需求的表象所迷惑，重點關注需求背後的真正訴求，看透事物的本質，加強思辨能力，在訓練過程中不斷思考、不斷迭代，唯有如此才能保證需求的正確性。
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