客服与营销的割裂，正在悄悄流失用户。当用户向客服表达的诉求无法在后续营销触达中得到尊重与回应，信任便随之崩塌。本文从真实场景切入，剖析“客服营销一体化”的必要性，并借助AI能力，提出从意图识别、画像匹配到柔性转化的全流程解决方案，助力企业打造真正连贯的用户体验。

“真正连贯的用户体验，是让用户在客服端提的每一句诉求，在后续的所有触点里都能得到完整回响。”

我的朋友小A最近很烦恼。他是一家大型消费企业用户体验方向的负责人，最近看到客服和营销方面有很多投诉。

场景一：用户进线投诉，表示自己不喜欢被反复打扰。用户表示已经明确跟平台客服说过，不要再频繁推送营销消息。客服当时表示已经记录下来了，结果隔天用户又收到了类似的营销信息。这个事情让用户很恼火，并表示如果三番五次反映这个问题仍不被重视，后续也不会来复购了。

场景二：用户进线问客服，说很喜欢他们的产品，想知道有没有类似功效、但作用于不同身体部位的其他产品进行推荐。客服回复类似于建议用户可以直接去官网渠道上看一些上新消息和 push 通知，平台官方通知是最准确的。但是，用户想要的是一些更私人化、定制化方案的推荐。最后用户觉得有些扫兴，匆匆结束了话题。

用户到底要什么

这两个场景看起来不一样，本质上却反映了同一件事：客服只是用户表达意见的一个入口。

传统客服往往只会停留在当下的动作，把当前场景的问题和用户对话闭环掉。实际上，用户的诉求可能是一种更为长远的全生命周期服务。用户希望通过客服平台进来的诉求，在后续与用户的各个触点里，都能得到完整执行。

这本质上是通过让平台更懂用户的状态和诉求，让用户能更加省心地完成所有消费操作。对平台来说也是一件很受益的事情：通过提供全生命周期的服务价值，用户粘性会更强，对整体转化也大有好处。

为什么是「客服+营销」，而不是「客服+其它」？

接下来我想介绍「客服营销一体化」这个概念。为什么首先提客服+营销一体化，而不是客服+其他场景？因为对商业企业来说，营销的触达转化一定是最重要的一件事。只有入口端的转化率变高，才能赚到更多钱。这是最有价值、也最能吸引人的一个点。

特别是我觉得有了 AI 之后，整个信息的处理和流通速度都会大大加快。过去还要依赖人工对所有客服工单进行准确归类才能触发后续更精准的营销活动。这涉及到很多人力成本，导致很多企业在做这件事时会犹豫。现在有了 AI 之后，通过它强大的语义识别能力，能做到较高准确度地用 AI 代替人工完成这项工作。既有价值、又能以较高ROI实现，这一定会吸引更多企业构建能力。

具体该怎么做？

那具体应该怎么做？我画了一张图，接下来简单介绍一下。这张图主要讲用户进来之后的流程流转：

1）触达与意图归类：用户进线后，首先由客服系统对用户意图类型进行匹配，比如：咨询新产品 / 吐槽某项功能难用 / 吐槽价格贵等问题。

2）消费底层画像数据：

• 通过工具调用底层的用户数据，包括性别等基础信息、偏好信息、历史消费信息等等；
• 结合画像表现，快速判断该调用什么解决方案来应对用户。

3）匹配解决方案：现实中解决方案千万，我们这里仅仅列举2个例子——

• 情绪安抚与售后：若用户怒气值拉满、性格较为火爆，先以柔和方式安抚情绪。待情绪平复后再匹配解决方案，甚至通过优惠券赔付降低极差体验，切忌强行推销新产品；
• 营销线索转化：若用户咨询新产品且有特殊场景诉求，可将其转化为线索导入营销系统。系统结合用户信息与具体场景，例如根据性别、年龄、皮肤状态等，推荐适配产品，再通过触达端或私域专业销售管家等柔性方式触达用户，促成销售转化与后续闭环。

4）效果评估与策略调整：

• 客服与营销动作完成后，收集用户的实际反馈，包括话语反馈、是否采纳方案、购买行为等数据；
• 评估解决方案的执行效果；
• 如效果不足，根据原因调整方案——如果是方案本身过于激进，则下次降级匹配更柔性的手段；如果是过往用户画像信息缺失导致的理解偏失，则挖掘出新特征并沉淀到底层画像池中。

以上就是我们以痛点入手，概述了「客服+营销」一体化的建设思路。