最近业务战略通晒环节，产品指标「操作及问询类进线量降低」被反复提及，体验权重进一步提升。客服问题并不是单点问题，而是涉及整个服务链路，并且客服功能已属行业标配，所以本章将从通用性和共识性的角度阐释下客户服务中的设计思考。
理想状态
客服进线多说明线上产品做得不够好，只能通过咨询来解决疑问。理想中的好产品应该不需要客服，用户能够自然的理解、认知并无障碍的使用。但现实远不及理想，客服成为兜底产品的最后一道防线。
不同视角
设计师的视角：
用户有问题要帮助，我们就应该把入口放在显眼位置，帮用户尽快联系到专业客服，缓解负面情绪。
产品的视角：
活跃用户人数已经百万，客服人员确实有限，还是让用户尽量自己解决吧，别有点事儿就来打电话。
角色不同，看待问题的角度也不同。
设计策略
项目对于方案要求一直很现实：既要满足进线量降低的指标，又要更好地服务用户答疑解惑。在有限的资源下，兼顾转化和体验的平衡，从这个角度看，「分层疏导」有实践意义。
围绕进线量这个漏斗，从逻辑的视角，可以把「用户产生疑问」发展到「最终电话询问」这个过程分为三层来实现问题的过滤或转移，分别是：场景化疏导、自助式处理和闭环性答疑，力求在不同环节解决用户不同程度的疑问，最终实现电话咨询数量的降低。
场景化疏导
01：预判负面情绪提供快速出口
在遭遇任务失败、网络超时、权限失效、物流延误等状况时，使用者是很有挫败感的，适时的情绪出口并给出解决方案，能在第一时刻消化潜在的客服问题。比如 QQ 账号注销失败，结果会带出解决方案：提前注销 QQ 支付 & 解除授权绑定关系。在当前负面场景就把问题解决掉。
02： 识别操作行为给予快速通道
通过识别行为进而判断用户意图，是前置性给予解决方案的出发点。可能带有疑惑性质的自然行为包括截屏、复制等。比如花呗产品内截图，快捷入口引导去的是花呗专属的快速答疑页面。知乎提供的摇一摇截图，点击进入的是客服绿色通道，并且直接把截图填进反馈环节。
还有一种并非用户主动行为，而是识别到场景的异常，触发的快速反应，典型如滴滴在识别到「长距离路线偏移」时会主动触发行程提醒和查询服务，包括查看当前路线状况、紧急联系人和提前预警等，都是针对危险事件发生可能的预判。
自助式处理
用户点击就能获得想要的信息，例如订单物流、退货方式等，不用人工客服介入。既方便用户，又减轻客服的工作量。对于一次性就能解决的需求，是很便捷的方案。
01： 推荐「猜你想问」的可能性问题
定向场景优先推荐，看似猜你想问，实则按照相关性、咨询量或重要性罗列出现供用户选择。多为单一的标准化问题，比如查询营业时间、商家资质、物流消息等等，一次点击即可获得标准答案。
02： 说明书模式的匹配答疑
对于有分类层级的问题，需要整理类似「使用说明书」模式的问题库，一步步引导用户进行疑问的解答。其中，文本展示型会把问题按一定标签、分类、逻辑展现，举例下图京东金融白条、小金库、实名等，按照标签词典的形式，分层分级供用户手动查询。另一种匹配互动型，以电商产品居多，如下图京东订单查询，根据用户输入字段匹配问题库问题，在与用户的互动中完成动态查询的需求，这类也常被称为有机器人外壳的智能客服。
闭环式答疑
问题库形式能够高效地解决标准化问题，但却对个性化问题无能为力。比如目前理财行情不太稳定，用户会问：当前权益类基金是否还值得持有，有什么建议。比如问题没被解决引发的用户暴怒和投诉等等，这些都需要人工咨询的介入。从数据统计层面看，线上人工咨询也应算做客服进线。整个咨询流程，在各类产品中比较常见，这里讲几个细节：
信息输入：效率优先，识别关键词生成语句联想，替代纯手动输入
互动过程：持续回应环节会在导航 / 输入框中，提示「输入中」的对话状态，避免用户跳出场景的可能
超时未复：会通过短信或电话回访提醒查看人工回复
超时回归：重现历史关键词提醒用户过往话题
以上各个触点打通了前端 IM、Push、短信甚至电话等不同渠道，形成了相对闭环的服务方式，能最大限度地解决用户问题。事实上，线上答疑做得较好的闭环产品，电话咨询也就逐渐消失了。
小结
为表达主要观点，以上只从线性的交互路径上对客诉问题的分层疏导和流程转移，以求实现「进线量」指标的降低。但真实的客服体系何其复杂，职能有文字客服、语音客服和视频客服的角色差异，策略上充满着场景化问答、文本模式和互动模式的交叉和组合，实践上关系着关键词的识别和分流规则，因为专业方向的关系，这里就不赘述了。
图片授权基于 CC0 协议
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