AI客服成为了众矢之的？如何让你的AI客服更懂用户？
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自从AI大模型爆发之后，越来越多的行业开始接入AI提高工作效率，客服就是其中之一。但AI客服也仅是比传统的按键式客服更好一些，如何让AI客服更懂用户？这篇文章，我们看看作者的思路。
随着AI技术的快速发展，人工智能在客服领域的应用已成为趋势。它不仅帮助企业降低成本、提 率，同时当人工人力不足时也为企业改善客户一直等待提供了更大的 空间。然而，AI客服在实际应用中却未能实现理想的用户体验，各大媒体都纷纷爆料让人：订票 、社交软件、快递公司的客服听不懂人的诉求，转人工困难重重。
其实AI能力本身并没有问题，AI反应快，同质化问题处理效率高，特别是各大厂商目前无论在语音语义理解、语句表达上都越来越做到接近真人。然而为什么没能达到预期？从产品策略角度，该如何优化，才有可能让AI客服真正懂用户？
通过以上比较可以看出，AI客服和人工客服在不同场景下各有所长。用户联系客服的最终目的是 问题，而不是简单地与“人”交流。因此，关键在于客服能否快速响应并 问题，而非选用哪种方式。
传统的12345按键引导模式之所以常被用户诟病，是因为它从 而非用户的角度设计，采用排除法逐步缩小用户问题的范围。这种设计虽然确保了所有用户都有机会找到对应选项，但也导致了效率低下和体验不佳。比如在中国大陆，99.9999%的用户都使用中文，但系统依然需要给其他语言用户预留入口。这样的设计过于繁琐，尤其在用户找不到合适选项时，体验变得更加糟糕。
1. 设计 vs 用户需求
传统系统更多考虑如何覆盖所有可能的用户场景，而互联网产品思维则关注如何最快、 地 用户困扰。在用户反复尝试仍找不到 的情况下，完全应该允许AI通过智能化决策缩短用户寻找 的路径，直接定位到最可能的 方案。
2. 客服与 的低融合度
以订票 为例，客服通常是处理购买前、购买中、购买后的各类问题。然而，在传统设计中，智能客服往往未能紧跟产品流程。例如，购票失败常因实名验证不通过，但这一问题可以通过提前提醒用户完成实名认证来避免。合理的客服设计应与产品深度融合，提供前置提醒，降低用户在后续环节遇到问题的概率。
3. 客服响应模式僵化，难以动态适应用户需求
传统按键引导的固定层级结构，缺乏灵活性和个性化，用户在多个层级间来回切换，容易产生挫败感。互联网产品思维则要求客服系统具备动态调整能力，能够根据用户行为实时反馈，调整后续选项顺序，提高问题 效率。
要想 用户问题，客服系统必须具备一个结构清晰、 的FAQ库。例如，在订票 中，基于用户的账号信息或购票路径，提前呈现用户可能遇到的问题及对应解答，这比等待用户逐一选择问题更为 。FAQ库不仅需要覆盖常见问题，还应根据实际场景进行动态更新，确保系统的响应能力。下面列举订票 搭建FAQ的几种视角（内容不全，抛砖引玉）
借助历史数据和机器学习算法，AI客服可以预测用户的潜在需求。通过分析用户输入的关键词、问题类别或以往的交互记录，系统能够提前判断用户的意图并提供 解。例如，在节假日购票高峰期，系统可以自动优先处理与退票、改签相关的问题。
AI客服系统的灵活性和适应性是改善用户体验的关键。常见抱怨如“客服答非所问”或“相同文本重复出现”可以通过自适应策略来优化。
AI客服的核心目标是更快、更好地 用户问题。为了实现这一点，产品设计必须围绕用户需求，通过数据驱动的策略不断迭代优化。只有这样，AI客服才能真正成为用户的得力助手，而不是令人生厌的障碍。
专栏作家
蓝莲花zx，人人都是产品经理专栏作家。关注内容策略、内容后台、内容标签、账号策略等领域，喜欢阅读，希望做个有趣的人。
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