編譯林聰毅

根據eMarketer的意見調查，70%的受訪者表示，希望零售商提供個人化體驗。Salesforce最新報告指出，64%的消費者與80%的客戶希望企業即時回應。

由此可見，提供即時、個人化與全通路體驗，對零售業者而言是巨大的挑戰，也是生死存亡的關鍵。

這也是眾多零售商選擇砸重金投資科技的原因。顧能的數據顯示，2016年零售業者投資科技的費用增加60%。

對聊天機器人（chatbot）這類科技進行戰略部署，有助零售業者提供更多個人化及更即時的體驗。

例如，消費者若買了6件T恤但其中1件尺寸不對，傳統做法是去電客服櫃台，等有人接電話後，開始報出姓名和冗長的訂單號碼，客服員再詢問想更換哪款T恤及尺寸、顏色等細節。整個過程可能耗掉15分鐘。

聊天機器人可協助提升效率，為客戶帶來更迅速、愉悅的體驗。機器人一連結上客戶關係管理資料庫，就會明白問題的來龍去脈並開始與顧客交談，例如：「我注意到你剛訂購了6件T恤，想談此事嗎？」確認回覆為「是」後，機器人隨即在螢幕上秀出6件T恤，讓你挑出尺寸不對的那件，並加以更換。

機器人擅於處理一些例行、重複性的事務，例如處理退換貨或更改送貨地址。研究發現，機器人能自行處理20%至30%客戶輸入的詢問。至於其他70%至80%的詢問，機器人應與客服人員合作，由機器人分析問題，然後迅速分配給最可能妥善處理的客服人員。

在服務是零售業重要戰場的時代，成敗愈來愈取決於機器與人員合作的品質。但須注意機器人適用於處理某些事務，有些則不適合。

機器人適合處理的事務

重複且簡單的工作：機器人較能處理交易及簡單的詢答互動，例如：「我的訂貨何時送達？」、「運費多少錢？」等。

多重系統的互動：若顧客想更改訂單及送達地址，這兩項交易分別在不同系統進行，意味客服員需先後登入兩套系統進行修改。機器人與相關系統連線後，可同時完成這兩項任務。

多品項訂單：機器人也適用於文字處理比語音處理更有效率的情況。例如，要客服人員念出幾組信用卡號讓你選擇用哪張卡付帳，相當吃力，不如讓這些卡號直接在螢幕上呈現，再由客戶點選，來得簡便且少出錯。

機器人不適合處理的事務

複雜的問題：這類問題的答案不是很明顯，或可能有多種答案。例如，假如顧客來電表示退款已經處理了，但金額不對，機器人難以處理這種棘手問題，因為可能涉及運費、稅金、退貨處理費等眾多因素，顧客會希望知道更多細節，也非機器人所能提供。

敏感問題：例如處理醫療保險理賠爭議，由於事涉敏感，處理時需同理心與人情味，機器人無法勝任。遇到這類情況，應先由機器人提出基本問題，把保單號碼、姓名住址等資料集齊後，再交由保險經紀人處理。

綜觀之，從公司觀點來看，客服團隊納入機器人，可擴大產能、減少等待時間，並提高顧客滿意度。

從客服員的角度，不必再做瑣碎、重複性的工作，有更充裕時間聚焦更具挑戰性的問題。從客戶的立場，機器人能快速回應簡單詢問，客服人員能花更多時間協助解決複雜問題。這代表整體客服品質提升，共創三贏局面。