简单跟大家介绍一下，我们是2016年成立的客服团队，当初只有一条固话，经过这几年的发展，我们从固话到私有云的本地化部署，再到现在整个智能化的改造，已经走过三个阶段。在下一个阶段我们希望把整个客服中心升级到用户体验中心，从智能化走向整个公司的生态化，这是我们给自己的五年规划。
我们客服中心在深圳，900多号人，现在CPO是9%-10%，意味着什么呢？意味着每一百张订单会产生9-10个必须联系客服的服务请求，这是很可怕的事情。目前，我们订单已经到800万用户，客服每个月要响应过百万次的服务请求，服务的压力和成本的压力都非常大。
这也是为什么我们说以CPO为始，因为对我们来说最好的客户服务是没有客户服务。我们一直以来的愿景就是希望把客服中心做小，而不是把客服中心做大。客服中心的精细化运营、AI的应用等所有的出发点都是这个，希望有一天让客户感受不到或者无需使用客户服务。
亚马逊的创始人贝索斯说：“从内部来讲，客户服务是顾客体验的一部分。顾客体验包括最低的价格、最快捷的交货、完全可以信赖的服务以至于不需要联系任何企业员工。而客户服务是用来应对那些真正不同寻常的情况的。比如说我收到一本书，但是里面少了第47页到第58页。”这种特别极端的个案里面才应该需要找客服，所以他把这个理念说得非常清楚，也是这个理念让亚马逊成为世界一流的企业，我们也希望以此作为我们的风向标。
针对CPO，我们科普一下它的计算公式，我们把分母定义为全量订单，只要下单的都算。大家知道客户下了单，司机要响应，这张单最后才能完成，中间是有耗损的。为什么下单就算呢？因为客户下单的过程就已经会发生问题，而不是等到完单才会发生问题。
分子是全量的服务请求，我们跟很多同行不太一样的地方是，不仅把热线和在线放在里面，而且把自助服务也算是CPO的一种。因为在我们看来，只要需要客户费力地找一个地方表达他的诉求，就是一个服务请求，除非他在订单里面完全不需要另外找一个入口来解决他的问题。所以在我们看来，热线的来话量、在线的反馈量、整个APP客服中心一些自助工具、AI服务全部加起来是我们服务请求的总量，这是我们的严格要求。
所以我们有两个CPO的概念：一个叫整体CPO，客户在什么情况下要需要找客服；一个是人工CPO，客户在什么情况下必须找到人工客服，我们是定两个目标的。整体CPO看客户使用产品的费力度，人工CPO是看我们服务的成本，因为人工CPO越高，我们整个客服中心的压力、成本就越大。
从我们八月的服务请求数据中可以看到，39%来自客户，57%来自司机，剩下的4%来自还没有注册货拉拉平台的用户。
客户队列前10的场景占所有来电的72%，排名第一的是用车咨询，说明客户只有在用车的时候才想起货拉拉。但是司机不是，司机前10的队列占整个场景的67%，排名第一是接单和订单取消，是跟订单有关的。但是到后面第二、第三、第四名是跟平台管控有关的，因为司机是靠平台在生存的，他每天使用APP的频次远远高于我们的客户，我们的客户一个月下三单就已经是我们的高频，但是司机一天接三单叫正常，所以他们对APP的依赖程度不一样。
我们举个例子。
客户的来电原因前十里面有要求协助联系司机，同样司机来电原因前十里面有要求协助联系客户，我们就觉得奇怪，这两个人不能互相打电话吗，为什么要打电话给客服帮忙找对方呢？
我们根据这个场景做了一些拆解，大家看到我们的服务蓝图——司客相互联系的场景，我们拆解下来是这样的：
客户下单司机抢单之后，弹窗要求司机联系下单人才可以进行运输，因为要确认一下地址、物品，以及我的车能不能去。
接着，当司机抵达第一个装货点的时候（因为一个订单里面可能有不同的装货点），他要联系发货人，你会发现下单人跟发货人很可能不是同一个人。
【举个例子】
我下一个订单，请司机到我的公司帮我运一把椅子过来，我的同事在那边帮我把椅子拿下来，所以涉及两个联系节点。然后收货人可能是我妈，那就是三个联系人，所以得分不同的角色。
这里后台的工作就很重要，他要做什么？到卸货点的时候要联系收货人，所以后台要为司客多方绑定虚拟号码，而不仅仅是像滴滴打车一样可能只给乘车人绑定虚拟号码就可以，我们可能要绑定四方的虚拟号码，所以这个情况特别的复杂。
如果客户下单的时候没有填发货人和收货人，全用的是下单人，但是实际上他又不在那两个地方，这时我们就会推荐他使用多方的IM来解决这个问题，把发货人和收货人拉进来，这个多方IM是我们下一个阶段要解决的问题。如果不解决会出现什么问题呢？客户就必须在电话里面加司机的微信，或者口述发货方或者收货方的联系方式，其实是费力度很高的操作。与此同时我们必须配备虚拟号的应急预案，如果N次没有接通的时候自动启动备选联系方式，避免造成需要找客服才能解决问题的局面。
到了订单结束的时候需要司机把签收单上传，我们要发push提醒司机上传回单，当他开始拍摄单据的时候，AI就开始发生作用了，我们需要给它一个拍摄的示例，然后抓取这张单上面的关键字，他到底是过路费、轮渡费还是停车费，我们可以抓到一些关键的数据做一些验证。包括一些司机可能用一张图片给N张订单添加帐单，这就属于作弊的行为。AI可以帮我们非常快地识别出这张图片已经在某某订单中使用过了，是有问题的，所以我们会在这些环节埋一些AI的应用。
接着，司机要发送帐单给客户，需要收五块钱的停车费，那么帐单上要填写金额，上传停车费的票据，这个时候发现很多司机光顾着填金额，忘了上传图片。如果这个时候客户发起账单申诉说：“明明我们公司停车不用钱，你为什么要收我五块钱？”于是司机要改价，要把5改为O，正常结束订单。如果司机说：“没有啊，你们就是收了五块钱，上面写的清清楚楚，就是您这个卸货地的收费。”司客双方没有达成一致，就要自动生成一张工单到投诉组，所以你看一个简单的结束订单的环节其实背后后一堆的事情需要考虑。
当司机发五块钱的帐单给客户，客户可能一时之间忘了付，那么司机会打电话给客服，为了不给他这样的机会，我们可以在前端设置一个当司机发送帐单，比如说八小时以后客户还没有付的话，我们就自动AI语音触达一下，提醒客户：“您有一张帐单待支付，麻烦你登陆货拉拉APP进行查看。”大家如果平时打车的时候忘了给钱，会收到一个提醒短信，这个是一样的作用，只不过我们看短信的拦截率高不高，如果短信的拦截率高的话，我们会采用AI做辅助。
所以在我们看来，AI不是我们非做不可的事情，AI是我们在所有的场景里面，我们认为它有助提高效率我们才做，如果不是的话，并不太过度地追求AI本身的应用，这是整个服务蓝图。
当我们拆到这里的时候，大家发现司机和客户联系的触点比我们想象得要多，我们以为只是下单的时候有联系，但是整个触点拆解下来发现有很多联系的场景，所以在这里做出一些改良，其中有一个改良给我们带来一点小启发。曾经我们的服务设计伙伴告诉我，如果我们把订单结束之后虚拟号就立即失效的设置调整为订单完成之后虚拟号过72小时才失效，我们就可以解决80%客户和司机双向互相联系的问题。但是最终打脸了，为什么呢？因为这个功能虽然有了，但是客户和司机并不知道，就是我们悄悄的把虚拟号的失效时间调整为订单结束后72小时，但是客户和司机并不知道，于是他们依然会打电话给我们。
所以这个小启发就是，其实对服务设计来说，持续的用户教育才是我们要达到预期的最大成本。因为每天都有新的客户、新的司机，他们不知道原来订单结束之后，我依然可以通过订单页面联系当时为我服务的司机或者当时下单的用户。所以这是我们下个阶段要解决的问题：虽然我们的服务体验已经改善，但是怎么让用户和司机知道原来有这个功能。
我们通过不停地去改善CPO一些场景，然后不断推动前端的改善和我们服务流程上的改善，目前我们能够做到的是每一年要求把CPO斩半。斩半意味着什么？就是每一年货拉拉的业务如果翻一倍，客服中心的人数保持不变，这是对我们的要求，这也是推动我们不断地优化系统、优化服务设计的动力，但是CPO优化到最后会不会变成说，只把客户和司机拦在外面，而没有真正地解决问题？
我们需要有一个终点的指标，就是NPS。自己说自己干得好没有口碑来得重要，所以NPS是衡量客服有没有做好的终极指标，我们认为客户的忠诚比客户的满意更有价值。因为很有可能他打了这个电话按了一个非常满意，但是可能永远不用货拉拉下单，或者司机按了一个满意，但可能退出货拉拉，这就不是一个好的满意度指标。
简单科普一下，NPS就是净推荐值——我们会问客户或者司机，你会在多大程度上将货拉拉推荐给身边的朋友，评分非常苛刻，10分里面只有达到9分或者10分才算推荐者，0-6都算贬损者，得分是拿推荐者的比例去减贬损者的比例，所以大家可以想象拿9+10的得分人数减0-6的得分人数，这个考核是比较苛刻的。
一般我们会附上一个附加问题：您给这个分数的原因什么，为什么会愿意推荐或者为什么不愿意推荐，我们怎么改进才能让你更加喜欢我们，这是传统的NPS的做法。
那么怎样才是好呢？一般情况下，如果从负100分到0分这种就叫非常不好，需要改善的；0-30分是合格、良好的口碑；30-70分已经比较优秀；70分以上就非常的好，就是基本上是行业里面大家提起来都会竖起大拇指的公司。
很长一段时间以来，当美国各大公司开始推行NPS这个指标之后，苹果是雄霸榜首的那家公司。在货拉拉成立之初，我们也把苹果作为我们追赶的对象，它的得分是多少呢？87分。但是2019年有一家神奇的公司开始刷新了这个分数——特斯拉，特斯拉可以做到97分。97分意味着什么，100个被访问的客户里面，起码有98个愿意推荐给他的朋友，然后减掉一个不愿意的，等于97，所以是这么可怕的一个推荐值。
大家大概可以理解，为什么特斯拉在中国不用做广告依然卖得特别好，尤其在深圳，简直就是淹没在特斯拉的海洋里。我们也看了他是怎么做得这么好。借用马斯克的一句话，他说：要花更少的时间在财务、会议、PPT上面，用更多的时间做所有人惊叹的产品，应该少开会、少做PPT，多花时间去工厂、到线下店打磨产品、去接触客户，这是特斯拉对待客户的理念。
我相信他也是这么做的，现在他的做法显然得到很好的效果，因为他的产品确实非常出众，所以得到这么好的评价。这个97可能前无古人，也很难后有来者，所以我认为这是我们的终极追求目标。
那我们做的怎样？这是3-8月份我们NPS的表现，大家看到这个红色柱状图是货拉拉客户有多大的可能推荐货拉拉的得分，基本是60分前后，算是比较良好的水平。黄色的柱子是在这个评价里面，客户对客服的评价，大家可以看到有时候高于我们的整体评价，有时候低于我们的整体评价。再把客服的评价拆成四个维度，第一个是我们的接通情况你是否满意，可以看蓝色那条线；第二个是我们客服的服务态度你是否满意，是最上面红色那条线，这是唯一一个长时间远远超过我们整体表现的那条线；第三个，问题的处理效率是否满意；最后一个，问题的处理结果是否满意，大家看到处理效率和处理结果两条线基本很难跑赢大盘的满意度，这说明什么？客户对投诉的回复和投诉的结果是不太满意的，所以这是我们在过去的时间里重点改良的一个点。
这里我想跟大家分享的是，假如我们在公司内部做NPS，我们给自己定个什么目标？首先我们可以先找到一个比较好的参照系，刚才我们说了几个绝对值：负100-0、0-30、30-70、70+，这个是可以找一个绝对值的目标。但是有一些行业做到最好的公司只得40多分，你定到70的目标可能会逼死自己，所以我们找一个行业的均值，看一下我们有没有在行业均值上下幅度内。
如果这个行业比较新，一时之间找不到行业均值作为对标的话，那么就找公司的均值。像刚才说我们会拿客户对货拉拉的评价来衡量客户对客服的评价是否足够好，就是找到一个参照系，然后找一些关联指标。
刚才四个关联指标，接通情况肯定跟接通率或者服务水平是强相关的，然后服务态度跟挂机满意度可以有一个相关联，问题处理的效率和处理的结果可以去看工单多少小时的响应率和结案率，如果改良了响应率和结案率它能不能提升。但是最后更重要的是我们去看客户的行为指标，他的留存率，比方说打电话来投诉的客户他最终有没有继续留在货拉拉，这才是真正的用脚投票，不能口头上按了一个满意，然后偷偷的离开我。
那么要想在公司范围内或者客服中心的范围内让大家都重视NPS的话，也离不开建立一个好的运营体系，怎么把NPS作为一个好的考核指标，让客服的管理者负起责任，然后怎么做一个复盘机制，跟我们的上游部门，比如说产品、运营……各种各样的上游部门，把这些不好的体验点去做改良。最后怎么做一个项目管理机制，去实时地推动这些改良项目，以及宣传我们做得好的部分，让所有参与其中的员工都因为NPS的提升有荣誉感。
很多时候，我们经常说要反馈客户的声音，但是反馈之后落点在哪里？其实落点就是在NPS的所有项目里面。举个简单的例子，在年初的时候，司机反馈说有一些不法分子通过平台代付货款的事情诈骗司机，然后我们在两个月的时间内非常快速地联系我们的GR部门和当地警方一起联动，最后破获这样的大案，司机打电话来表扬我们，送了锦旗给我们，所有参与其中的团队一起获得了一个极大的荣誉感，觉得自己当了一回英雄，守护了人民群众的财产，这就是一个很好的内部宣传。
这里也有一个小启发，大家不要只盯着那些非关键的、多数的说不满意的那部分反馈，我们更多要研究那些关键的、少数的、非常满意我们的客户，然后把这些客户为什么愿意推荐货拉拉给其他人的行为动机挖掘出来，然后复制和渗透到更多客户体验里面，这才是我们要做的事情。
最后，感谢组委会提供这样一个和各位同行、前辈交流的机会，对我们来说，虽然货拉拉客服中心已经成立六个年头了，但是我们永远都在创业的第一天。最后的最后感谢大会愿意让我放这一张PPT，这是我们的招聘广告。我们有很多的事情要做，然后需要很多伙伴来加入我们，所以这是我们现在空缺的岗位，有兴趣的伙伴可以扫码联系HR加入货拉拉，我们不敢说改变世界，但是我们可以一起改变产品、改变一个行业的痛点和体验。谢谢大家！
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