ChatGPT在售后服务领域业务价值分析

最近ChatGPT掀起了一波AI热潮，我也听同事介绍了OpenAI，同时也试用了一下Azure
Chat GPT。下面我说一下在售后服务领域，Chat
GPT能带来的业务价值。我在之前文章中介绍了使用三维工单评估模型（EIE）来对工单全流程进行评估和量化，从而倒逼售后服务全链条优化。三维工单评估模型（EIE）分成九个时间段和三个维度，三个维度分别指效率（efficiency）、智能（intelligence）和体验（experience）。下面我就根据三维工单评估模型（EIE）做一个Chat
GPT业务价值分析。图1EIE模型-ChatGPT业务价值分析如上图，在三维工单评估模型（EIE）九个时间段和三个维度评估中，完美是指Chat
GPT可以在该领域产生很大业务价值，赋能是指Chat
GPT可以在该领域的个别方面产生业务价值，不足是指Chat
GPT在该领域帮助不大。图2售后服务领域ChatGPT业务价值效果总结如上图分析可以看出ChatGPT在前台和中台会带来很大业务价值，即在前台的用户体验和服务质量方面；中台通过经验积累和学习，在服务工程师效率和服务能力方面。但在后台带来的业务价值不大，即在公司管理机制和整体服务资源调度等方面。下面我就对根据三维工单评估模型（EIE）的每一个领域，对ChatGPT的业务价值进行一下分析。（一）t1：从工单接入到工单受理完成。效率（efficiency）。t1时长：服务请求接入到完成受理的时长。分析：完美。不管是自助渠道，还是人工渠道，ChatGPT都能通过更个性化，更精准，更快捷方式帮助完成工单受理和创建。智能（intelligence）。线上解决率：针对需要现场的服务，是否能线上解决，而不是通过服务上门解决。如坐席员语音和视频解决，线上机器人解决，IOT四自。分析：完美。不管是自助渠道，还是人工渠道，ChatGPT都能通过知识输出，提升在线解决率。体验（experience）。自助渠道使用率占比：是否服务无处不在，接入是否顺畅快捷，是否线上就能解决，是否提供个性化接入渠道，从而更加倾向自助下单。分析：完美。ChatGPT可以提供7*24小时，更个性化，更精准，更高效服务。（二）t2：从工单完成受理到工程师接单。效率（efficiency）。t2时长：从工单完成受理到最终上门服务工程师接单的时长。分析：不足。针对具有成千上万服务工程师的一次派单到位性，需要智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。智能（intelligence）。平均改派次数：体现了派单的智能性，能否一次到位，减少二次派单。分析：不足。针对具有成千上万服务工程师的一次派单到位性，需要智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。体验（experience）：平均改派次数。体现了派单的智能性，能否一次到位，减少二次派单。分析：不足。针对具有成千上万服务工程师的一次派单到位性，需要智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。（三）t3：从服务工程师接单到服务工程师出发上门。效率（efficiency）。t3时长：体现了工程师排程的效率。分析：不足。针对具有成千上万服务工程师的排程高效性，需要智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。智能（intelligence）。服务工程师有效工作占比：体现了排程智能、备件推荐智能和备件预测准确性。分析：赋能。针对具有成千上万服务工程师的排程高效性，需要智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。针对备件推荐，ChatGPT可以很好实现。针对备件预测，需要针对各个服务网点库做备件预测模型，ChatGPT无法完成。体验（experience）。服务工程师日平均关单量：体现了服务工程师每天平均处理现场服务工单数增加，收入增加。分析：赋能。针对具有成千上万服务工程师的排程高效性，需要智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。但ChatGPT可以通过备件推荐，减少二次上门率。（四）t4：从服务工程师出发到服务工程师到现场。效率（efficiency）。t4时长：体现了工程师路径优化后的效率。分析：不足。需要针对成千上万服务工程师针对地图进行高效性排程，需要根据地图等智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。智能（intelligence）。t4时长：服务工程师花在途中时间最短，路径最优。分析：不足。需要针对成千上万服务工程师针对地图进行高效性排程，需要根据地图等智能排程算法，ChatGPT最多做一下对接工具。体验（experience）。全程可视应用比例：体现用户使用数字化工具查看服务工程师轨迹和预计到达时间比例。分析：赋能。全程可视可以通过地图等实现，ChatGPT最多做一下对接工具。但ChatGPT可以在发现服务工程师上门延误的前提下，提前和用户沟通，减少因上门延误引起的投诉率。（五）T5：从服务工程师到现场到服务完工。效率（efficiency）。T5时长：体现了服务工程师现场服务平均时长。分析：完美。ChatGPT可以成为服务指导器，通过学习和经验积累，现场帮助服务工程师解决问题，提升上门一次解决率和减少服务时长。智能（intelligence）。备件满足率和一次就好率：体现了现场服务中的智能应用：服务工程师行为规范指导，远程专家指导，过程智能指导、备件建议。分析：完美。ChatGPT可以成为服务指导器，通过学习和经验积累，现场帮助服务工程师解决问题，提升上门一次解决率和减少服务时长。体验（experience）。服务过程投诉率：体现了服务过程中通过智慧服务大脑来提升用户体验。分析：完美。ChatGPT可以成为服务指导器，通过学习和经验积累，现场帮助服务工程师解决问题，提升上门一次解决率和减少服务时长，同时指导服务工程师遵守服务规范，从而提升用户满意度。（六）T6：从服务完工到开始评价。效率（efficiency）。T6时长：体现了服务评价的时效性。分析：完美。ChatGPT可以对服务过程和内容进行抽象总结，以用户最喜欢的语言，马上针对服务内容进行个性化回访。智能（intelligence）。工程师关单数量占比：服务工程师在现场能直接关单的数量占比。分析：完美。ChatGPT可以现场指导服务工程师根据服务内容，如何快速关单。体验（experience）。用户首次回访成功比例：用户首次回访成功比例。分析：完美。ChatGPT可以对服务过程和内容进行抽象总结，以用户最喜欢的语言，马上针对服务内容进行个性化回访。（七）T7：从开始评价到评价完成。效率（efficiency）。T7时长和回访渠道占比：体现了用户对回访的接受度。分析：完美。ChatGPT可以对服务过程和内容进行抽象总结，以用户最喜欢的语言，马上针对服务内容进行个性化回访。智能（intelligence）。社交渠道回访占比：体现了回访中用户是否愿意首选社交渠道。分析：完美。ChatGPT可以对服务过程和内容进行抽象总结，以用户最喜欢的语言，马上针对服务内容进行个性化回访。体验（experience）。同上T7回访完成平均时长：体现了用户对回访的接受程度。分析：完美。ChatGPT可以对服务过程和内容进行抽象总结，以用户最喜欢的语言，马上针对服务内容进行个性化回访。（八）T8：从评价完成到结算开始。效率（efficiency）。服务结算开始平均时长：体现了对服务工程师和网点的驱动力。分析：不足。取决于公司的结算政策，ChatGPT帮助不大。智能（intelligence）。主要体现在评价完成就开始试算或计算，而不是要等到每月跑批。指标同上效率。分析：不足。取决于公司的结算政策，ChatGPT帮助不大。体验（experience）。能尽快看到每单收益，对服务网点和服务工程师是巨大鼓舞。指标同上效率。分析：不足。取决于公司的结算政策，ChatGPT帮助不大。（九）T9：从结算开始到结算完成。效率（efficiency）。T9服务结算平均时长：体现了对服务工程师和网点的驱动力。分析：不足。取决于公司的结算政策，ChatGPT帮助不大。智能（intelligence）。查假比例提升：体现了智慧服务大脑智慧查假的能力。分析：不足。需要公司通过优化流程，形成闭环，全程可视。ChatGPT帮助不大。体验（experience）。能尽快看到每单收益，对服务网点和服务工程师是巨大鼓舞。指标同上效率。分析：不足。取决于公司的结算政策，ChatGPT帮助不大。小结：本文根据三维工单评估模型（EIE），介绍了ChatGPT在前台和中台带来的业务价值。即在前台的用户体验和服务质量方面，在中台服务工程师效率和服务能力方面。笔者介绍：杨峻。笔者介绍：杨峻。畅销书《营销和服务数字化转型 CRM3.0时代的来临》一书作者。现任微软数字化方案资深专家，曾任海尔全球服务数字化转型和信息化建设总负责人，IBM GBS 客户关系管理数字化创新中国区方案负责人、新三板金融数字化营销解决方案提供商（赛融信）营销总经理、CRM软件公司融博兴业创始人，世界上第一个BS CRM平台产品-Siebel 7.0核心开发工程师之一，北大讲师。

END

客户世界机构（CCM World Group）

创立于2002年，是一个产、学、研一体化的产业发展集团。我们立足呼叫中心产业发展、专注客户管理研究方向、推动服务科学实践创新、拓展数字经济全新疆界。透过媒体出版、认证测评、产业研究、管理咨询、会展服务、产业投资、教育培训、人力资源、法律服务等全方位、多维度、高度整合的产业链基础业务，对相关产业发展提供支撑服务。

咨询电话：400-779-7070