作为与消费者沟通的重要桥梁之一，电商客服的服务质量对用户的满意度起着至关重要的作用。作为国内领先的自营式电商企业，京东始终在不断努力通过技术进步提升客户服务的质量，通过数据应用的沉淀与创新，京东智慧客服的概念进一步落地，通过大数据的应用，使用户体验大幅提升，同时提高了客服服务效率，并降低了运营成本，为即将到来的618大促提供了坚实保障。 　　智能IVR：大数据应用下的个性化服务 　　在现代企业中，客服多采用呼叫呼叫中心与IVR (Interactive Voice Response)互动式语音问答，但传统的IVR并不够智能。例如，用户电话咨询必须按照语音提示多次按下数字键才能找到对应的客服人员，一方面操作繁琐、语音转播时间长、用户体验差；另一方面，会有大量的用户选择错误的数字键，造成无效咨询和客服转接，甚至中断服务。传统IVR设计只考虑了全体受众的基础菜单服务，难以实现定制化与用户细分服务，因此服务方式常常差强人意。 　　京东的智能IVR项目，以数据处理与分析预测技术为大脑、场景为条件、IVR为承载，通过数据分析挖掘处理技术锁定用户的高可能性诉求场景，当用户来电时会直接进入专属客服服务。该项目充分体现了京东的大数据积累、应用和智能化，对不同用户进行智能预测，快速精准地区分用户所属业务类型、产品分类、售后服务等个性化服务。 　　例如，用户冯某昨日下单，目前订单为暂停状态。用户来电咨询时，数据大脑根据用户以往行为发现，该用户经常着急使用时候才下单，预测到用户来电最大的可能是为了催单，直接将用户来电分配到了催单专属客服专员，客服专员接到电话；同时，解决方案直接在CRM（客户关系管理系统）工作台展示给客服专员，客服专员根据系统提供的解决方案，快速为用户解决了问题。 　　京东拥有着庞大、真实的用户数据，通过数据大脑，对用户进行不同的画像分析，添加如90后、数码达人等个性化标签，从而为用户带来更符合其特征的专属服务。京东的智能IVR正是建立在这个用户身份识别与标签化的基础上，根据用户咨询业务场景的进一步分析挖掘，为京东客服各平台匹配专属团队，并针对不同需求用户实现差异化服务流程。 　　京东运营研发部售后客服研发数据分析部负责人佟丽娜表示：通过建立大量的数据分析模型，京东智能IVR已经能够预测超过2万种用户咨询场景，准确率达到90%以上。 　　客服工作量预测与智能排班 　　618，11.11等电商大促期间，肯定是订单量和客服量激增的时候。这时客服资源的调度安排尤为重要，这关系到客户体验与公司的运营成本。 　　京东大数据根据对客服电话事件、焦点活动、网站浏览量、市场活动、事件概要等相关业务的底层数据准确度、可用性、完整性的调研，通过数据分析、预测技术，挖掘话务量随时间、特殊事件的波动模式，以及对3年来话务量的分析挖掘，帮助客服呼叫中心实现客服资源的提前预测，从而对可能造成客服资源异常波动的事件进行提早准备，进而实现降低运营成本、合理安排客服资源、科学合理地排班。 　　以话务量预测为例，京东大数据对客服呼叫中心提供的历史话务量数据，按照时间先后顺序进行排序，包括常规时间、重大节日、大型市场促销活动等，结合波动原因，进行标注；其次，京东大数据分别对常规话务量波动、在重大节日的附加波动、在大型市场活动期间的附加波动分别建模，模拟出当日的话务量预测区间，对如11.11和618这类电商大促进行需求量预测，客服可提前做好应对准备。该项目目前已经能够实现提前28天的预测周期，并且预测准确率达到80%。 　　大数据正在被广泛的应用并产生巨大价值，对于客户服务行业来说，也将会带来一场巨大的变革，售后客服体系作为与客户直接沟通的窗口，其服务水平直接影响到京东的整体运营能力与用户购物体验。通过京东智慧客服项目的落地，售后客服体系也实现了一次技术飞跃，将为京东业务的快速发展提供有力保障。今年的618大促就在眼前了，京东智慧客服的成绩也更加令人期待。