技术和数据如何驱动客服升级
于是 ， 阿里开始尝试“两条腿走路” ， 一边在技术和数据的驱动下升级原来的客服体系 ， 另一边把自己积累下来的服务能力开放给商家 ， 提高服务效率的同时从源头改善消费者的购物体验 。
原来阿里的客服这块是没有技术团队的 ， 去年开始 ， 客户服务部吸纳了一批技术人员 ， 陆续推出一些技术产品 。
比如 ， 原来每建立一个呼叫中心都有一个非常传统的IVR系统 ， 今年开始 ， 阿里生态圈里95%的IVR系统已经被新的客服系统取代 ， 整个系统的替换意味着外包服务提供商每年不再需要花几百万去买IVR系统 。另外 ， 阿里还会为商家提供云存储的服务 ， 所有的服务不需要在本地存储 。
质检也是一项十分繁重的工作 ， 以前服务中台的质检平台主要依靠人工去运营 ， 在与IDST(阿里新成立的数据科学与技术研究院)合作之后 ， 服务中心开始将每天几万小时的客服录音全部变成文本 ， 再通过搜索关键词的方式来做质检和风险防控 。
同时 ， 客户服务部还组建了自己的数据仓库和算法团队 ， 挖掘服务数据 。2014年开始 ， 这支数据团队将阿里平台上几亿消费者和千万商家的数据重新进行了网站模型的计算 ， 先后建立了消费者信誉评级、APASS会员体系、Alicare等多个购物行为评测模型 。戴珊告诉钛媒体 ， 这其中 ， 仅信誉评级一个模型中纳入的数据指标就达300多个 。
这些模型不仅是淘宝天猫平台极速退款、极速退货、极速维权等各类极致服务的参照依据 ， 还是芝麻信用分、淘气值等数十个评测体系的数据基础 。
“每一次购物纠纷和维权判决的背后都包含着消费者和商家在平台的购物行为 ， 这些行为数据有无法取代的重要价值 。”戴珊表示 ， 购物行为模型 ， 不仅能够划分出有良好购物习惯的消费者 ， 也能识别出“恶意差评师”等不受欢迎的人群 ， 保护商家合法权益 。
以极速退款为例 ， “购物行为模型”会以详尽的购物习惯、购物信誉度等数据指标为参考对消费者进行分层 ， 信誉度高的消费者可享“0秒退款” ， 节约用户等待时间 。
前面说到的这些建设都是比较后台的 ， 在消费者端可能感受并不十分明显 ， 与消费者联系更为紧密的应该还是服务的智能化 。“阿里小蜜”是阿里巴巴智能服务的代表 ， 阿里旗下淘宝、天猫等交易平台上每天的大量服务需求都是由“阿里小蜜”来处理的 。
阿里小蜜现在已经嵌入手机淘宝中 ， 用户可以在“我的淘宝”找到它 ， 目前也有一些商家开始在前端使用“阿里小蜜” 。不过对于一些较为复杂的服务问题 ， 还是会由小蜜转交人工处理 。
“阿里小蜜”的使命主要是两个方面：一个是解决夜间无人服务的问题；另一个是当新产品加入阿里平台的时候 ， “阿里小蜜”会承担起推广的职能 ， 但并不是原先那种“有问必答”的形式 ， “阿里小蜜”会根据消费者在大电商平台的使用情况主动推送服务 ， 让消费者在平台上的使用更加顺畅 。
不过只解决自己的服务能力 ， 还是无法真正改善消费者的服务体验 。所以 ， 阿里也会与商家共享自己服务能力 ， 也就是阿里常常挂在嘴边的“赋能商家” 。

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