数字化转型为当前企业管理中的热门话题。本文以数字化转型为主题，探讨在国家规划的数字化转型要求下，交通行业企业的客户服务数字化转型趋势。对联合电服客户服务数字化转型的实践历程进行了总结与回顾，介绍了相关建设内容及取得的成效，并对客户服务数字化的未来做了合理展望。

在数字化转型不断深化的当下，客户服务作为企业对客户进行管理并展开服务的核心模块，其数字化转型也越发重要。ETC发行及服务作为广东联合电子服务股份有限公司(以下简称“联合电服”)的核心业务，其数学化转型从一开始就是围绕着ETC客户服务工作中的痛点、难点展开的，下面我们将从数字化转型背景、企业数字化转型实践及未来展望等几个方面展开论述。

数字化转型背景

国家已将数字化转型、数字经济发展写入了《“十四五”数字经济发展规划》。该规划针对统筹建设数字基础设施、培育数据要素市场、深入推进产业数字化转型等重点领域，进行了任务部署。

为此交通运输部发布了一系列重要文件，比如《数字交通“十四五”发展规划》，用于指导各省市开展新一轮数字交通规划与建设，加快交通运输信息化向数字化、网络化、智能化进程转型。为此，联合电服也开始了数字化转型的研究与探索。

联合电服客户服务数字化转型实践

联合电服成立于2002年，于2004年12月18日实现国内首家全省高速公路联网收费服务，随后在2015年6月30日正式并入全国ETC联网，实现了“一卡在手，全国通行”。伴随着ETC业务的快速发展，截至2022年年底，粤通卡客户总量已超2300万，约占全省汽车保有量的85%，基本实现省内车主全覆盖。

然而，爆发式增长的客户量及日益提升的客户诉求，对客户服务工作造成巨大压力的同时也带来了一系列的经营决策问题。有多少高价值客户？如何提供更优质的服务？如何进行差异化精准营销？客户投诉如何快速闭环解决？客户感知如何有效提升？

为此，联合电服明确了应对方法，那就是进行客户服务的数字化转型：通过构建数据底座，对企业的各类数据进行汇聚、治理，打造面向客户服务的数据体系，并最终向应用赋能，向管理赋能。同时，通过将数据与AI相结合，以“数智化”能力赋能客服一线，持续提升客户服务质量与客户感知。

具体如下：

开展数据汇聚与治理，构建客户服务域的数据底座

联合电服通过对客户服务相关系统的数据进行梳理，建立了客服数据中台，对客服数据汇聚、治理，逐步构建起客户服务的数据底座。

通过ETL工具对相关系统数据进行采集，在ODS层汇聚了综合服务系统、互联网系统、客户投诉系统、拓展应用系统等多个系统的原始数据。

在标准层对采集数据进行清洗、整理、口径转换等数据标准化工作。

基于标准层的数据，在明细层将数据汇聚为客户、车辆、卡、通行服务、业务办理、状态名单等多个主题域数据。

根据业务口径在汇总层构建发行渠道视图、ETC通行消费视图、线上化办理视图、营业厅客流视图、分层分级视图等汇总数据。

汇总数据在数据集市层以各类指标的形式进行数据能力开放。

通过对数据底座的构建，使得客户服务各类孤岛数据汇于一体，并形成标准化的、统一的基础数据能力。

打造客户标签，全方位洞察客户

联合电服在数据底座的基础上，结合数据挖掘及建模工具，逐步打造出客户标签体系，实现客户的全生命周期管理，全方位洞察客户。具体包括以下几方面：

构建客户静态标签库。通过将客户属性及行为事实转化为标签，如将客户基本属性、通行业务属性、增值业务属性拓展业务属性、渠道偏好属性等静态属性数据直接转为客户标签，形成客户静态标签库。

构建客户分层分级标签库。在客户信息整合的基础上，基于经济价值指标、消费频次指标、服务成本指标、信用类指标等因子，通过数学统计及数据挖掘等方法，对客户进行积分的计算及分级的打标，形成客户分层分级的标签库。

构建客户模型标签库。利用数据模型分析手段，识别出有特征倾向、特定行为偏好的客户群，如ETC卡使用异常、客户休眠倾向、客户流失倾向、高频通行偏好、偷逃费预判等，形成客户的模型标签库。

通过以上客户标签库的构建，最终形成客户的统一画像。

数据赋能业务，释放数据价值

构建统一的客户服务指标库以及客户标签库后，接下来需要思考的就是如何让数据赋能业务，实现数据价值变现，联合电服主要做了以下几方面的实践：

数据赋能一线业务。客户画像以数据能力形式开放给营业厅应用，赋能一线人员为客户提供主动的、差异化的服务，譬如营业厅的VIP室、免审、优先叫号等VIP服务。

数据赋能营销场景。建设精准营销能力，结合客户画像、历史消费分析等数据，细分营销客户群，并为不同客户群提供差异化的营销服务。

数据赋能运营场景。通过会员积分运营，将客户的消费转化为积分并提供激励措施。一方面促进线下客户的转化，另一方面提升客户的消费欲望，形成消费习惯。未来还将在会员积分运营的基础上建立会员生态，与合作伙伴生态会员运营，实现客户引流和价值共赢转化。

数据赋能经营决策。通过对经营数据的分析，指导企业的经营管理决策。譬如，通过对营业厅客流监控与预警分析，推动客户服务的分流、资源的优化配置；通过对客服坐席服务效率、质量的评价，辅助绩效及薪酬决策；通过大屏、小程序为企业管理者提供经营分析的可视化能力，辅助经营决策。

数智结合，持续提升客户服务能力

随着AI技术的发展，联合电服也一直在推进服务数智化的转型，以有效地提升客户服务全流程的质效水平。

基于客户服务场景使用智能机器人技术，综合“大数据预服务、智能知识库、智能应答、队列服务、在线客服和工单转派”等能力，在明确各模块的工作边界及交互关系的基础上，实现智能服务与人工服务有效协同、灵活互动，提升服务体验及满意度，主要提升场景如下：

智能语音客服在配置语音客服的基础信息后可以进行自动语音应答，机器人根据业务场景自行定义用户对话流程，对用户进行合理引导，最终完成服务目标，直接减少人工介入。

利用智能语音能力，构建智能外呼服务。该服务基于过往的运营数据，在各类数据分析基础上，用智能语音机器人代替部分人工，进行客户的回访和维系。同时在各个对话流程节点中持续调整针对不同属性用户的沟通策略和沟通话术，提升目标达成率。预计，90%以上的营销类外呼工作都将由智能外呼服务接手，而客服外呼也会逐步使用智能外呼服务能力。

服务质量方面，通过对服务过程中语音数据、文本数据的分析，结合业务人员输入的质检规则，智能质检服务可以产生出匹配结果。通过定期对质检结果进行多维度的统计分析，发现潜在服务问题、投诉风险与可能的舆情问题。

通过引入AI技术，以辅助或替代人工客服进行客户接待、咨询答复、电话回访、服务质量检查，联合电服的客服工作在服务量、实时性、准确性、稳定性等方面实现了全面提升。而联合电服客户服务系统功能架构也逐步演变为数据为底、能力融合、数智赋能的三层架构。

结论

通过对联合电服客户服务数字化转型历程的回顾，可以发现，传统客户服务工作经过数字化转型后，在服务能力、服务体验、服务价值等方面都有了巨大的提升。服务能力的数字化转型，由传统后置服务向个性化智慧服务转变；服务体验的数字化转型，由结果管理向全程体验管理转变；服务价值的数字化转型，由单纯服务向创造价值服务转变。作为客户服务数字化的建设者，我们的任务就是不断探索新的技术手段，通过技术手段来优化管理方式、提高服务效率，提高客户的满意度和忠诚度，并在不断创新中逐步提高企业竞争力。

未来展望

未来，联合电服仍将在客户服务数字化转型的道路上继续前行。

作为企业数字化的核心组成部分，客户服务的数字化，也将由企业内部的服务数字化向行业、生态圈的服务数字化转变。

一方面，客户服务能力逐步由“路”向“停车场”“服务区”延伸，通过串联高速公路、服务区、加油站、停车场、商超等服务单元，为客户及时、准确地提供场景化的出行服务。

另一方面，高速公路管理和服务的参与单位也都在计划和推动数字化服务，通过整合这些服务能力，高速公路将形成一个数字化服务生态圈，包括高速公路管理、汽车制造商、电子服务提供商、出行服务平台等各服务提供方。未来，数字化服务将覆盖整个交通生态系统，为车主提供全方位的服务。(文︱李贤仕 广东联合电子服务股份有限公司)