田志刚:为什么说客服中心知识库欠缺客户知识
文/田志刚（可以通过vx:511956894联系）
大部分客户中心、呼叫中心的知识库里其实没有客户知识。原来我讲这个观点的时候，很多做客服的同学们不太理解。在今天的场景下，当做客户知识库的人今年开始准备做AI知识库时，当试图让AI知识库直接面对客户（去除掉坐席代表这个中介）时，发现了这个问题的确是存在的。
为什么这么讲？
可以分析一下，传统客户知识库里存的是什么内容呢？
其实大部分内容就是市场部、营销部门、产品部门关于产品的介绍、营销活动，加上一些口径话术、常见问题FAQ、投诉解决等内容，这里面大部分都是官方产出的内容：
有的是业务部门直接给到客户中心知识管理、知识库人员去改写、优化，有的是知识管理、知识库人员自己整理的内容，但都是官方内容。
对应于产品和服务，客户会怎么问这个问题、客户关注点是什么、客户在什么情况下会问这个问题？更进一步说，这个客户是年轻人还是老人，是在日常情况下还是在紧急场景中联系客服中心，他们语言和文字表达别后的核心诉求到底是什么，这些内容其实是不清楚的，也没有在知识库内存储的。
当然这些内容也不是完全不清楚，对客户理解的内容，可能是存在于坐席代表的大脑里，高水平的作息代表理解的更多，而新手则理解的少一些。
因为在传统客户中心知识库场景下，是有坐席代表来使用知识库的，他们相当于一个“翻译”：他们理解客户的需求，然后再将需求转化成关键词，去知识库中找到相应的内容，自己理解了内容再根据客户的水平，转化成他们能理解的语言输出。
这种情境下，好的客户服务水平就依赖于坐席代表的水平。真正水平高的坐席代表能通过客户交互的只言片语猜出客户想要什么，然后快速在知识库里找到相关内容。
但高水平的坐席代表一定是少数，大部分水平不高，因为这个行业人员流动特别快。
这样就会出现一个问题：
客户问了很多问题，坐席代表听不懂，无法高效的将客户的关注问题翻译转化成官方的说法或者内容，直接按客户说法在知识库里搜索时找不到内容。这就是之前讲的，为什么知识库有相关内容坐席代表却找不到，说认为没有的原因。
客户在什么场景下会问什么问题、他们会用什么术语表达？通常的情况下，客户没有专业的背景信息和知识，所以他们问不出符合官方期望的标准化、官方概念的专业问题。如果没有了坐席代表这个角色，让知识库直接面对客户，就没法用了：
因为知识内容是官方说法，而客户根本不按官方方式提问，即便大模型具备了初步的自然语言理解能力，但很难保证准确性，也很难找到准确的内容。
原来有坐席代表时，存在这个翻译角色可能问题会少点，但当未来没有这个翻译时就很难了。
这其实是关于客户端的知识，我们叫客户知识。
客户会怎么提问、有多少种问法、在什么场景下问出这个问题、甚至客户的年轻、职业、隐性需求等，客户问这个问题时的潜在需求、想解决什么问题、想让你提供什么，这些都是客户知识。
但在大部分客服中心知识库中，这些知识是没有保存的、没有显性化出来的。
从长期来看，要想知识库真正更好地服务于坐席代表（未来高水平的坐席代表肯定还是少数），让普通坐席代表能顺畅使用，就需要客户知识。更进一步说，为了适应知识库直接服务最终客户的问题和需求，就更加需要丰富的客户知识。
更进一步说，假如我们希望知识库能直接外化、不经过坐席代表服务最终客户，就要考虑客户知识的问题：通常情况下，客户会提出五花八门的问题，甚至客户提不出具体问题，只能说关键词或描述一些现象。
未来的AI知识库和客服中心，需要基于这些只言片语能快速识别出客户的问题、客户的情绪，并及时的给出答案和建议。
要实现这样的目的，呼叫中心知识库必须考虑客户知识的问题：即知识库专业人员认识到客户知识的重要性，同时具备显性化客户知识的方法论，并在实践中持续的进行积累。
这个问题的背后，要求知识库专业人员具备知识生产的能力，关于这部分能力如何提升，KMCenter有专门的培训课程，感兴趣可以联系微信号：511956894
通俗点说，关于如何产生客户知识，首先可以从常见问题的归纳、概括和提炼入手，具体思路：
- 建立客户知识生产的项目组，包括高水平坐席代表（他们有相关经验）+知识库专业人员（他们有关于知识管理的相关经验）；
- 用AI工具处理分析过往的通话记录（可以选重点），对客户的需求问题进行初步归纳概括，再由坐席代表添加标签，后续建立客户知识的元数据规范；
- 由坐席代表+后台知识库采编人员共同固化这些客户问题，并与官方的标准化问题、知识库中的关键内容建立关联。若不建立这种关联，将来客户中心的知识库无法直接给客户使用，坐席也会认为知识库不好用。
客户知识在AI环境下成了大问题，也是呼叫中心智能化的机会，并为显性化客户知识提供了机会：大模型能快速转写录音，辅助初步归纳，再结合人工处理，这件事是可实现的。
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