主講老師: | 武建偉 | ![]() |
課時安排: | 1天/6小時 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 人工智能的迅猛發展推動著全球產業變革,其中客服行業也面臨深刻重構。先進的AI技術已開始重塑企業與客戶之間的互動方式,這既帶來轉型壓力,也伴生新的機遇。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2023-10-23 16:02 |
實戰派,北京大學特聘新媒體導師,《AI商用調教師》起草者,全網百萬粉絲,移動咪咕、電信翼支付、平安銀行、招商銀行等培訓老師與AI服務商。
曾為500強阿里總監、蘇寧電商總經理,百戰之后再教書,并擁有AI直播基地為客戶解憂!
【課程背景】
如何妥善應對AI帶來的沖擊,實現人工客服與智能系統的有效融合,成為資深客服從業人員及相關企業管理人員亟待解決的難題。本課程旨在剖析人工客服轉型的必要性與途徑,探討智能客服系統的選用與優化策略,以此帶來的工作變革與職業發展影響,并提供相應的建議與實踐指導。
【學習收獲】
1. 構建智能化客服生態,優化資源配置。通過AI系統處理大規模簡單重復請求,人工客服專注復雜交互,實現合理分工。
2. 提高自身技能,拓展新型工作模式。熟練運用智能系統,進行數據分析與情感管理,擔當人機協作環節的關鍵角色。
3. 轉變思維,主動適應變革。正確看待人工智能帶來的沖擊,保持積極態度。明確自身在變革中的定位與價值,主動思考職業發展路徑。
4.加強團隊管理,營造學習氛圍。通過目標管理與培訓激勵,團結員工應對轉型;構建知識管理與共享機制,持續提高團隊素質。
【課程時間】
1-2天(如有需求第二天可1VS1進行輔導)
【課程內容】
一、AI語音智能對人工客服的影響及發展趨勢
1. AI語音技術處理大規模重復詢問,減輕人工客服負荷
2. 人工客服轉型為人機協作的關鍵角色,提高工作滿意度
3. 呼叫中心運用AI語音智能與人工客服實現深度融合
4. 未來AI語音系統將廣泛應用于呼叫中心,提高自動化水平
案例:中國移動利用AI語音技術實現“機器人”接聽,處理30%左右的來電咨詢,大大減輕人工客服工作量。
二、逆商提升與情壓管理
1. 逆商管理訓練加強員工的壓力管理能力,改善語氣與耐心
2. 情感訓練提高員工抗壓與情緒控制技巧,保持工作積極性
3. 情感傾聽技能培訓客服人員關注客戶情感,化解矛盾
4. 呼叫中心定期開展督導與心理疏導,幫助員工預防職業倦怠
案例:招商銀行為客戶服務人員開展“微笑進萬家”培訓項目,通過情商管理與語氣培訓提高員工的服務水平與抗壓能力。
三、團隊激活:組織活力與團隊提升
1. 呼叫中心利用KPI進行目標管理,實現團隊業績一致
2. 統計核心指標,公開透明的數據分享機制,促進工作協作
3. 與員工利益掛鉤的團隊激勵機制,激發員工積極性
4. 輪崗機制拓展員工視野,加強團隊合作與交流
案例:平安利用目標管理與KPI考核制度,實現公司內各業務團隊的工作一致性,并根據結果差異化激勵。
四、以業務成果為導向的目標管理
1. 利用SMART原則設定可達成的工作目標與指標
2. 定期檢討業績進展,及時 Optimizating 工作計劃
3. AI績效考核系統定期對員工工作表現進行評價與反饋
4. 呼叫中心根據考核結果實施差異化的激勵方案
案例:阿里客服中心業務板塊根據公司發展目標制定了具體的業績指標與經營計劃,并基于業績考核結果調整各層級管理人員的薪資與激勵。
五、非職權影響力
1. 誠信與專業精神獲得同事信任,產生影響力
2. 溝通技巧與人脈關系影響他人觀感與選擇
3. 發揮積極榜樣作用,影響團隊工作方式與習慣
案例:百度客戶中心有部分基層員工通過自身影響力獲得晉升機會,這些員工通常在公司內部建立了良好的人際網絡,工作方式也深受同事效仿。
六、輿情風險識別與客戶投訴處理技巧
1. AI監測社交媒體輿情,識別重點問題與客戶反饋
2. 預測輿情發展趨勢,提前制定應對方案,避免危機
3. 快速響應客戶投訴,修改產品或服務Commons問題
4. 定期分析投訴與輿情,改進客戶服務質量與體驗
案例:小米客戶中心新機型后,AI輿情監測系統發現用戶在社交平臺上反映手機頻繁發熱的問題。品牌方迅速啟動調查與修復,并對用戶改機或退款,有效控制了負面輿情蔓延,避免造成更大影響。
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