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基于微信生态的 Intercom | 我为什么做句子秒回

Jiarui LI (李佳芮) Jiarui LI (李佳芮) Follow Mar 01, 2019 · 1 min read
基于微信生态的 Intercom | 我为什么做句子秒回

我希望能像 Intercom 那样,帮助企业高效管理用户,快速获客并提高转化。

2016 年,我做了舞哩,这是一个舞蹈视频教学平台,帮助热爱舞蹈的人快速找到一个渠道学习成品舞舞蹈。在原创了几百个视频,数千万的播放后,我建了几个舞蹈交流微信群,而随着粉丝过万后,用户的管理耗费了我大量的精力。

我的做法是在公众号上放一个舞哩助手微信号的二维码,让用户通过添加舞哩助手为好友,然后验证通过后邀请用户加入到微信群中,早期这些都是手工完成的。当我有一次出国玩,没有带小助手的手机,回国后看到上百条好友请求,我决定要把这些自动化。

那个时候我梳理了我的需求,只有以下3个:

  1. 自动通过好友请求。
  2. 当我的粉丝和我微信聊天的时候,能通过关键词进行自动回复。毕竟问题80%都是一样的。
  3. 自动的把他们拉进群里。

然后我遇见了wechaty,只要几十行代码,就可以满足我的需求。最主要的是,上面机械化的流水操作,机器人做的比人工要好很多。

在我实现了这些基础的功能后,我还希望保存所有的聊天信息,团队里面的人可以和我一同管理这个账号,系统帮我找到最活跃的用户,清理潜水用户,通过用户的活跃度给群成员定级,并找到大区管理员,管理员可以在手机上有更高级的查询工作。。。

帮助企业高效管理用户,快速获客并提高转化

从2013年开始,我一直基于微信生态为企业提供产品和技术服务,我知道,这是一个机会。

我认为企业最痛的地方是来自新客户的售前转化。当企业做了大量的内容营销及广告投放后,获取到了新的注册用户,转化率的高低直接决定了企业的增长。

现阶段,我还没有看到一个好用的基于微信生态的售前转化流程化管理工具。单纯的功能工具很多,但功能点无法解决问题,流程化的工具和方法论才是企业真正需要的。

以下是一个获客场景的解决方案:

第一阶段,目标是初次认识,了解用户并辅助用户完成基本任务

  1. 用户在官网注册留下联系方式,机器人自动添加用户为好友。
  2. 机器人按照写好的脚本通过3-8轮对话收集用户信息。
  3. 发放一个优惠券,留住客户关系。
  4. 引导用户完成企业给用户的任务:邀请用户入群或进行二次传播。

第二阶段:主动式响应

  1. 全面的推送,一个月1-2次,以信息发布为主
  2. 二次召回用户,针对初次添加好友、群内活跃、付费意愿等多个维度进行召回。

这里也有一些细节需要考虑:

  • 不同的对象:
    • 定期召回:找到一段时间不联系的有意向老客户
    • 近期(如3天)有过互动交流的客户,不再发送
    • 客户退群后,不再发送信息
  • 发送的内容:
    • 用机器分析这个用户喜欢什么时间聊天,什么口吻对话
    • 带着用户的昵称和不同的口吻,让用户觉得这不是在群发,而是企业在认真的对待一个老朋友
  • 发送的时间:
    • 天维度:根据用户互动频率决定哪天发送。
    • 小时维度:根据用户说话时间决定什么时候发送,让用户在最闲的时候看到消息。举个例子,用户经常上午开会,如果选择下午发送信息,转化率会更高。
  • 群发的过程:
    • 发送状态监控
    • 及时回复:用户回复群发消息时,企业需要及时回复,这个地方是需要机器人配合的。举个例子,如果群发了200个用户,即使是 10% 的回复率,一个人已经很难处理了,可以提供的相关工具如下:
      • 分流的客服系统
      • 机器人的自动多轮对话脚本
  • 发送结束:
    • 统计多少个好友把你删了,一方面不应该继续骚扰,另一方面反应了话术和频率可能存在问题
    • 统计多少个好友只是简单的回复,针对性的安排机器人二次跟进
    • 统计多少个好友有明确的付费意向

第三阶段:随时沟通

  1. 机器回答不了的问题,能够第一时间转接给人工处理。
  2. 机器回答的时候,明确告知用户这是机器,并在回复的时候有个尾巴 “来自我的机器人助理”。

第四阶段:分析与检索

  1. 与用户的聊天内容可检索,并进行后续质检。
  2. 用户承担的对话进行分析,总结提高转化率的话术。
  3. 机器统计在群和私聊场景下的工作质量,辅助企业绩效考核。

对未来智能客服中机器的展望

产品层面

  • 真正的智能客服,要有基于数据的推理能力,基于用户的行为分析,知道什么时候该说什么话,而不是单纯的说话
  • 产品需要主动式响应,而非被动式响应。做法是AI引发话题,人去跟进,而非人去主动引发,AI响应,这是人机协作最好的方式。
  • 如果一个商业行为(企业服务)没有分析和归纳,就不会有优化,更不会有增长。
  • 给企业一个分析报表没有用,核心是如何指导工作方向,这里的工作方向一定是具体化、细粒度的才有意义。

人机协作:

  • 机器擅长效率、记录、并发、信息共享
  • 人擅长理解、思考、归纳、分析、总结
  • 如果堆人就能解决的问题,这算是一个有解的问题,企业为这个买单的意愿不一定高,因为人没有学习成本。
  • 如果堆人解决不了的问题,机器还能解决的问题,企业买单意愿非常强,比如机器的记录,进而帮助人辅助决策

最后,我想说,做产品应该持续注意2件事:

  1. 控制自己的贪婪是一件很重要的事情,只有控制住贪婪,才能剔除掉不属于你的客户,而不会被这些客户牵着鼻子开发了很多本不应该有的功能。
  2. 不忘初心,方得始终。有的时候走了太远,你会忘记为什么而出发。

本文已做删减,更多相关内容详见:

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Written by Jiarui LI (李佳芮) Follow
句子互动创始人 & CEO,微软人工智能最具价值专家 (AI MVP)