为减少用户电话排队，阿里研发了智能客服调度系统

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阿里妹导读：一提到调度，大家脑海中可能想起的是调度阿里云的海量机器资源，而对于阿里集团客户体验事业群（CCO）而言，我们要调度的不是机器，而是客服资源。今天，我们邀请阿里高级技术专家力君，为大家分享自动、智能的客服调度系统——XSigma。 [原文来自：www.11jj.com]

背景

为什么客服需要调度？阿里集团客户体验事业群（CCO）目前承接了阿里集团以及生态体的客户服务业务，我们的客户通过各个渠道来寻求解决各类问题，每天的进线量巨大，而且经常伴随着突发性进线，比如天猫代金券出了问题，在几分钟内就会造成几千通热线或在线咨询。面对种类繁多、海量、突发的客户问题，我们的服务能力往往难以满足，常常造成用户排队，甚至放弃，自然我们产生了对调度的需求。

客服调度的核心问题是什么？提升客服资源的利用率和服务水平，用更少的客服资源获得更佳的用户体验。如果我们招聘大量的客服，也能让用户获得更好的体验，但是容易造成人力浪费，更多的人手意味着更多的..成本、管理成本和人力成本。

与机器调度相比，客服调度有它的复杂点：

1）机房增加一台新物理机，机器虚拟化后就可以快速被使用，而招募一个新客服，得需要长时间的..才能让他具备线上服务能力；

2）客服间差别大，不同客服的业务技能有区别，很难直接让B技能组的客服处理A技能组的任务，即使是掌握同一技能的客服，他们的服务能力也有大的差别，而机器差别不大，很多业务可以使用相同类型的机器；

3）客服是人，他有权利选择上班、小休，他的工作效率、质量会随着他的情绪、体验、服务的会员、工作时长等波动，调度时需要考虑他们的感受，而调度机器时无需顾忌；

4）突发场景多，业务问题、系统故障等都是无规律爆发，波动特别大，很难准确的提前排好一天的人力。

现场管理员是否能应对如此复杂的客服调度？答案是否定的。在没有调度系统之前，现场管理员基本靠手工来调度，随着体量越来越大，缺陷逐渐暴露：

1）响应慢：比如周末线上排队时，现场管理员可能会收到电话反馈，然后再打开电脑去手工放个临时班等等，从排队发生到调度生效超过十几分钟很正常； 

2）不精准：缺乏数据指导，统筹优化能力弱。举个例子，A技能组排队时现场管理员想将A技能组的流量切一些到B里，切多少，分给谁，可能都是拍脑袋决定，决策结果也无法沉淀；

3）手段缺：可用的手段非常少，无非就是手动排班放班、手工切个流，管控下小休、发个公告等，没有充分挖掘出客服的能力和潜力。

明确了客服调度的核心问题，也知道了难点，更看到了目前的现状后，我们决定打造一款自动、智能的客服调度系统——XSigma。

1. XSigma大图

XSigma调度系统按功能模块可以分为手、脑、眼几块。手就是能提升客服资源利用率、客服服务水平以及提升客户满意度的手段，比如溢出分流、预约回拨、现场管控、激励、排班、应急放班、..等。手段这么多，在不同业务不同场景下如何抉择是一个难点，这里需要大脑也就是调度中心来做决策。决策产生的复杂调度逻辑如何能让现场管理员、业务人员和开发人员更好地理解？我们通过可视化技术将复杂的调度逻辑转化为可以理解的实时图形界面，即调度系统的眼睛-调度大屏。手、脑、眼功能具备后，如何让他们磨合得越来越好？我们通过仿真演练系统来锤炼。