本期，我们特别邀请到天津数字健共体医疗管理有限公司高级咨询顾问宋立宝先生。凭借 15 年客户服务与体验管理实战经验，以及工科背景与工商管理的复合型视野，宋先生将围绕服务价值化转型、数字智能化落地、跨部门协同等核心议题，为我们复盘年度行业发展脉络、分享实战心得，并预判来年行业趋势，为广大同仁带来兼具深度与实操性的参考。

访谈如下

在对2025年客户服务领域发展的回顾中，最为引人瞩目的进步无疑是人工智能（AI）角色的深刻转变。从过往单纯作为“降本增效”的工具，AI在这一年实现了向“创造增长的战略中枢”的蜕变。这一变革标志着客户服务不再局限于被动地响应客户问题，而是借助AI驱动的智能体，主动洞察客户需求、预测潜在问题，并提供高度个性化的解决方案。在此过程中，客户服务逐渐演变为企业的核心引擎，成为企业与客户深度连接、驱动业务增长的关键力量。

在对2025年客户服务领域发展特征进行总结性凝练时，若需选取一个关键词来精准锚定该年度的行业基调，“共生”无疑是极具代表性的选择，有很多业内也称之为“协同”或“人机协同”，但我认为“共生”是最终达到平衡的一个状态。这一概念不仅涵盖了人工智能（AI）与传统人工客服之间的协同合作，更深刻地体现了效率与体验、技术与信任之间的深度融合与动态平衡。

在“共生”理念的引领下，AI不再是单纯作为技术工具而存在，而是与真人客服携手共进，成为彼此进步的伙伴，共同为客户提供高效、温暖且值得信赖的服务，实现了技术与人文关怀的有机统一。这种共生关系的构建，不仅推动了客户服务模式的创新与升级，更为整个行业的可持续发展提供了新的思路与方向。 

在推动“服务—营销一体化”的进程中，最大的阻力并非技术本身，而是根植于企业内部的 “数据孤岛”与“部门壁垒” 。服务部门掌握着最真实、最丰富的客户反馈和行为数据，而营销与产品部门则专注于策略制定与功能开发。然而，这些部门之间往往缺乏有效的数据共享和协作机制，导致洞察无法被及时、有效地转化为行动。虽然不少大型集团设置有VOC机制，但是在整体产品的运营体系中，其发挥的作用往往没有达到真实价值的一个需求反馈，中小型企业没有健全的系统建设以及流转跟进，信息流没有统一化跟进。

要让服务洞察真正驱动营销与产品创新，关键在于构建一个以数据为核心、以客户为中心、以技术为支撑的闭环体系。以下是具体的部署框架： 

部署一：打破数据孤岛，构建统一的客户数据平台 (CDP)

这是实现“服务—营销一体化”的基石。通过整合来自客服系统、CRM、电商平台、社交媒体等所有触点的客户数据，企业可以建立一个360度的客户视图，为后续的洞察分析和精准营销提供坚实基础。

实例介绍：某平台的后台工具可以帮助商家查询订单明细、地域分布和购买习惯，并结合会员标签、互动行为和历史偏好分析，快速生成客户画像及可视化报告，为营销和产品团队提供决策依据。 

部署二：建立跨部门协作机制，统一目标与流程

数据打通后，必须解决“人”的问题。企业需要建立跨职能的团队，打破部门墙，确保信息在各部门间顺畅流动，并对共同的业务目标负责。

实例介绍：明确各部门的职责和任务，建立清晰的沟通渠道和协作流程。例如，共同定义营销合格线索（MQL）的标准，确保市场部获取的线索能被销售部高效承接和转化。 在营销自动化系统中，一旦线索达标，系统会自动在销售管理系统（如CRM）中为销售人员创建新的跟进任务，并同步所有历史互动记录，实现无缝衔接。 

部署三：利用AI与自动化，实现洞察到行动的闭环

人工智能和自动化技术是将海量服务洞察转化为可执行营销和产品策略的关键工具。它们能够处理和分析传统方式无法企及的大量数据，实现从洞察到行动的无缝衔接。

实例介绍：AI驱动的营销自动化

1.全链路AI智能体协同

企业部署由多个AI智能体组成的“军团”来协同工作。例如，“天眼”智能体负责市场洞察，“天工”智能体负责内容生成，而“AI购物助手”则负责交互转化。这种模式已在Costco中国的私域运营和VISA的客户营销中取得显著成效，实现了 18万次互动 和 300%的ROI提升 。

2.AIGC驱动的用户共创

品牌利用AI生成式内容（AIGC）技术，将用户从内容消费者转变为共创者。可口可乐的“放飞时刻”活动就是一个典型案例，用户输入文字描述，AI平台即可生成带有品牌元素的个性化数字艺术作品，活动首月就收到了超过 100万份用户创作。

3.AI驱动的跨渠道精细化运营

通过AI整合来自不同渠道的客户数据，创建统一的客户视图，实现跨渠道的个性化营销。高合汽车与百度“观星盘”的合作，就是利用AI分析用户在百度生态内的搜索、浏览行为，实现对高价值人群的精准触达。

越来越多的企业意识到：优质服务不仅能提升客户忠诚度，还能驱动差异化竞争、创造新的收入来源，甚至成为品牌护城河，企业为了维持客户满意度而不得不投入的资源，其价值难以量化，回报周期长，甚至被看作“售后负担”。但随着市场竞争加剧、产品同质化严重，这也成为企业不得不面对的难题。 

第一.要将服务从“成本中心”转变为“核心竞争力”，结合当前经济发展的趋势以及消费用户日益增长的需求升级，企业需要突破以下两类核心的认知与机制障碍：

一、认知层面的障碍

1. 服务 ≠ 售后支持

很多企业仍将“服务”狭义理解为维修、退换货、客服等被动响应行为。实际上，现代服务应贯穿客户全生命周期，包括售前咨询、使用引导、个性化体验、增值服务等，是一种主动的价值创造过程。 

2.服务无法直接创收 = 无价值

传统财务思维强调可量化的短期ROI（投资回报率），而服务的价值往往体现在客户留存率、复购率、口碑传播、交叉销售等间接指标上。企业需建立更全面的价值评估体系，如客户终身价值（CLV）、净推荐值（NPS）等。

3.服务是支持部门，不是战略部门

若服务团队长期处于边缘地位，缺乏与产品、市场、技术等部门的协同，就难以融入企业战略。必须将服务提升至战略高度，由高层推动，使其参与产品设计、客户旅程规划等关键环节。

二、机制层面的障碍

1.组织架构割裂

服务部门常独立于产品、销售、研发之外，形成“孤岛”。要实现服务驱动，需构建以客户为中心的跨职能协作机制（如客户成功团队、服务产品经理等角色），打破部门墙。 

2.激励机制错位

销售团队考核销售额，产品团队考核功能交付，而服务团队可能只考核“处理工单数量”或“响应速度”，忽视客户体验和长期价值。应重构KPI体系，让各部门共享客户成功指标。

3.数据与技术支撑不足

服务要成为竞争力，需依赖客户行为数据、AI预测、自动化工具等实现个性化、前瞻性服务（如预测性维护、主动干预）。若企业缺乏数字化底座，服务只能停留在“救火式”响应。

4.文化惯性与人才短板

服务型组织需要共情力、问题解决能力、商业敏感度兼具的人才，而传统企业可能缺乏这类人才储备，也未营造“客户第一”的文化氛围。

第二，在了解认识到了这些问题与所处困境后，当服务部门开始用ROI说话，当客服电话变成客户资产增值入口，这场静默革命正在改写商业规则，需要同时突破五重维度。

第一道关：战略认知的量子隧穿

55%的企业把数字化等同于买系统，却忽略服务型制造的本质是重构价值链。某制造企业花费千万上线智能系统，因未配套流程变革，设备利用率不足30%。突破点在于将服务战略写入董事会KPI——不是“降低投诉”，而是“通过服务创造的收入占比”。

第二道关：组织形态的液态重组

当某零售集团发现客服部开始用销售话术时，他们意识到需要打破“技术－业务”二元对立。 建立服务联邦制：把客服、数据、产品人员混编成“客户成功突击队”，用OKR替代KPI，让服务指标直接挂钩客户生命周期价值。

联邦制组织演进路径：

破冰期：从投诉处理小组抽调3人+数据分析师1人+产品经理1人组成“黄金小队”。

扩散期：将小队经验封装成“服务积木”，复制到20个区域分部。

生态期：建立内部服务交易市场，客服部开始对外部企业输出培训服务。

第三道关：数据资产的炼金术

某医药集团曾因物料编码混乱导致数据无法追溯，直到建立服务数据中台：把客户咨询记录转化为产品改进需求，把维修工单变成备件预测模型。现在其服务数据直接驱动了35%的新品研发决策。

第四道关：流程的熵减工程

传统物业靠人工抄表，美萍系统通过手机端批量录入使效率提升60%。更深层的变革是：把服务流程颗粒度从“按楼栋收费”细化到“按户定制能源套餐”，单个客户ARPU值提升3倍。

第五道关：人才基因的CRISPR编辑

复合型人才的供需比低至0.27，破局方法是人才杂交计划：让客服学习SQL，让数据分析师轮岗接听投诉电话。某互联网公司通过“黑客日”活动，让HR主导的客服团队开发出了智能工单分配系统，直接节省20%人力成本。 

SERVQUAL模型（服务质量差距模型）在理论上提供了一个清晰的框架，用于衡量客户期望与实际感知之间的差距，尤其适用于呼叫中心这类高度依赖人际互动的服务场景。然而，在我15年的呼叫中心管理实践中，将SERVQUAL从理论转化为可操作的改进措施时，确实遇到了不少现实阻力。以下是我总结的主要挑战及对应的突破策略：

一、主要落地阻力

1. 客户期望难以量化

SERVQUAL依赖“期望 vs 感知”的差值，但客户期望主观性强、动态变化，且受文化、渠道、历史体验等多重因素影响。呼叫中心往往缺乏有效工具持续捕捉真实期望。

2. 五大维度（可靠性、响应性、保证性、移情性、有形性）在呼叫中心语境下需重新诠释

例如，“有形性”在传统服务中指物理环境，但在纯语音或数字渠道中变得模糊。

若生搬硬套原始维度，容易导致指标设计脱离业务实际，实际在衡量过程中，可以通过硬件的对比和声音处理软件进行比对参考，但是实际收益的量化也是一个比较难的路径，需要大量的体验测试，而且主观因素占比很多。 

3. 一线员工参与度低，认为是“管理层的KPI游戏”

员工常觉得问卷数据与日常操作脱节，无法直接指导行为改进。缺乏将SERVQUAL结果转化为具体话术、流程或培训内容的能力。

4. 数据采集成本高、样本偏差大

传统SERVQUAL依赖大量客户问卷，但呼叫中心日均通话量大，回访率低，样本代表性不足。客户只在极端满意或不满时才反馈，导致数据失真。

5. 跨部门协同困难

服务质量问题常源于产品、IT、物流等后端环节，但SERVQUAL分析结果若仅由客服团队承担改进责任，效果有限。 

二、突破阻力的实践方法

1. 本地化重构SERVQUAL维度

将五大维度转化为呼叫中心可操作的子指标，具体细节需要根据行业特性由直属管理者定制化进行设立，比如医疗行业的依从性，出行行业的准时率，金融行业的续费率等等。以下是一些通用参考实例，例如：

可靠性 → 首次解决率（FCR）、承诺兑现率

响应性 → 平均应答速度、转接次数

移情性 → 情绪识别准确率、个性化服务标记

结合NPS、CSAT、CES等轻量级指标交叉验证。

2. 用“微反馈”替代大规模问卷

在通话结束后嵌入1–2题极简评分（如“本次服务是否解决了您的问题？”），提升回收率。

利用语音情感分析和ASR（自动语音识别）技术，从通话文本中提取“感知质量”信号，减少对客户主动反馈的依赖。

3. 建立“服务差距—根因—行动”闭环机制

将SERVQUAL识别的差距映射到具体流程节点（如IVR设计、知识库缺失、授权不足等）。

每月召开“服务质量复盘会”，由一线代表、质检、培训、运营共同制定改进举措，并追踪效果。 

4. 赋能一线，让模型“看得见、用得上”

将SERVQUAL维度融入班组长辅导话术和员工自评表。

设计“服务行为对照卡”，例如：“当客户表达焦虑时，体现‘移情性’的做法包括：① 使用共情语句；② 主动确认情绪；③ 提供明确下一步。”

5. 推动跨职能服务质量责任制

与产品、技术等部门共建“客户痛点看板”，将客服侧发现的系统性问题（如重复咨询某功能故障）纳入其OKR。

通过服务蓝图（Service Blueprinting）可视化全旅程触点，明确各环节责任主体。

三、关键心得

SERVQUAL的价值不在完美测量，而在引发对“客户视角”的持续关注。

最成功的落地不是做出漂亮的差距报告，而是让每个座席在接听下一通电话时，能更敏锐地感知客户未说出口的期望。 

这是一个非常关键的问题。在企业培训中，帮助员工精准捕捉用户的隐性需求（即用户自己未必能清晰表达、但实际影响其满意度和忠诚度的需求），是缩小“服务期望与实际感知差距”的核心路径。以下是一套系统化的方法，可融入企业培训体系：

一、认知升级：建立“隐性需求”意识

培训内容：讲解“显性需求 vs. 隐性需求”的区别，用真实案例（如苹果设计、海底捞服务）说明隐性需求如何驱动体验升级。

目标：让员工意识到：用户说的“我要更快”可能隐含“我希望被尊重/减少焦虑”。

二、工具赋能：教授捕捉隐性需求的方法论

1.深度倾听技巧（Active Listening）

培训员工关注用户的语气、停顿、重复词、情绪波动。

练习“复述+追问”：“您刚才提到‘流程太麻烦’，具体是哪一步让您觉得困扰？”

2.情境观察法（Contextual Inquiry）

在真实服务场景中观察用户行为（如操作犹豫、反复确认、放弃动作）。

案例演练：客服人员如何从用户多次挂断电话的行为中推断其焦虑或不信任。

3.5 Why 分析法

引导员工连续追问“为什么”，穿透表层诉求。

用户：“希望回复更快。”

→ 为什么？“怕错过重要信息。”

→ 为什么怕错过？“上次因延迟损失了订单。”

→ 隐性需求：对确定性和控制感的需求。

4.情感地图（Empathy Mapping）

团队协作绘制用户在服务触点中的“所思、所感、所做、所说”，识别矛盾点（如嘴上说“没关系”，表情却失望）。 

三、机制保障：将洞察转化为行动

1. 建立“用户声音（VoC）快速反馈闭环”：培训员工不仅收集需求，还要知道如何上报、推动改进。

2. 设立“隐性需求提案奖”：鼓励一线员工提交基于观察的改进建议。

3. 角色扮演与情景模拟：在培训中设置典型冲突场景（如投诉、沉默型客户），训练员工识别未言明的情绪与期待。

四、文化塑造：从“完成任务”到“创造价值”

1. 强调服务不仅是执行流程，更是理解人、连接人的过程。

2. 高管示范：分享自己如何从一次用户抱怨中发现系统性问题，强化“用户洞察即竞争力”的价值观。

总结：缩小服务差距的关键，在于将员工从“流程执行者”转变为“用户共情者”和“需求解码者”。通过认知+工具+机制+文化四位一体的培训设计，企业可以系统性提升团队捕捉隐性需求的能力，从而真正实现“超越用户期待”的服务体验。 

基于当前（2025年）AI、大数据、云计算等技术的发展态势及行业实践，未来3年（至2028年）呼叫中心服务质量提升的核心突破口将高度集中于以下三大方向。这三大方向共同指向一个本质转变：从“以流程为中心”转向“以客户旅程为中心”。

一、人机协同的深度智能化：从“辅助”走向“共决”

该方向的核心表现是，AI座席助手将超越传统的知识推送和话术辅助角色，进化为能够基于上下文深度理解客户意图、情绪与历史行为的“共决伙伴”。它不仅能主动建议最优服务路径，甚至可以直接参与决策，实现服务流程的智能化优化。

1.核心表现

AI将具备实时情感识别与动态干预能力，在客户不满情绪升级前，自动触发安抚策略或精准转接至高阶座席，实现服务的前瞻性管理。

2.为何是突破口

传统服务模式高度依赖座席个人经验，导致服务质量存在较大波动。AI驱动的“共决型”人机协作，能够显著提升首次解决率（FCR）和服务一致性，直接转化为客户满意度（CSAT/NPS）的跃升。 

二、全渠道智能融合 + 统一客户视图

该方向旨在打破信息孤岛，为客户提供无缝、连贯的全渠道服务体验。无论客户通过电话、微信、APP、邮件还是线下触点发起咨询，系统都能无缝识别其身份、历史交互记录与偏好，并在任一渠道延续服务。

这一突破的背后，是由大数据平台整合CRM、订单、IoT设备日志等多源异构数据，构建出一个动态、立体的360°客户画像。这不仅能消除客户“每次都要重复问题”的痛点，更能支撑高度个性化的服务，极大提升客户的感知价值。

三、预测性主动服务：从“响应需求”转向“预判需求”

该方向标志着呼叫中心从被动响应模式向主动服务模式的根本性转变。通过AI预测模型，系统能够在客户尚未投诉之前，主动识别潜在问题并进行干预。

1.核心表现

当系统检测到用户频繁查询账单异常时，可自动致电解释并提供补偿方案。同时，利用生成式AI自动生成关怀话术、服务摘要和知识库更新，形成“服务－反馈－优化”的高效闭环。 

2.为何是突破口

被动响应模式存在天然的滞后性。预测性主动服务则能将客户问题扼杀在萌芽阶段，不仅能有效降低升级投诉率，更能通过提供“超预期服务”显著增强客户忠诚度，推动呼叫中心从成本中心向价值创造中心转型。

补充趋势：安全合规与国产化加速

随着《中华人民共和国数据安全法》《AI治理原则》等法规的日益完善，以及国产大模型（如通义千问、DeepSeek）的成熟，安全可控的AI技术底座将成为政府、金融等高敏感行业服务质量提升的前提条件。

这一趋势不仅满足了合规要求，也倒逼服务商在保障安全的前提下，不断创新服务模式，为上述三大核心突破提供了坚实的技术和政策保障。

综上所述，未来3年呼叫中心服务质量提升的核心突破口，可概括为“三大引擎”：

智能化人机协同：通过AI实现服务决策的智能化，提升效率与一致性。

全渠道体验一致性：构建统一客户视图，消除服务断点，提供无缝体验。

预测性主动服务：利用AI预测模型主动干预，将问题消灭于萌芽，创造超预期价值。

能够率先构建“感知—理解—预测—行动”智能服务闭环的企业，将在客户体验的竞争中建立起长期且难以逾越的壁垒。