2B müşterilerinin özelleştirilmiş ihtiyaçlarına nasıl cevap verilir? Modülerlik, değişim kontrolü, talepkar tarama | Masanın özü
"
3 Kasım 2016'da, "2B Müşteriye Özel Talebe Teknik Yanıt" konusunda sektörden teknik uzmanları yöntemleri tartışmak, deneyim alışverişinde bulunmak ve deneyimleri paylaşmak üzere bir araya getiren EGO ilk kez faaliyete geçti ... Organize.
Hong Qianning
2B sektör çalışanı olan Aiyin Interactive'in kurucu ortağı ve CTO'su Hong Qiangning, işletmeler için diyalog robotu çözümleri sağlıyor ve aynı zamanda bu konunun başlatıcısı. On yıldan fazla internet deneyimine sahip ve kıdemli bir Python programcısı. Douban.com'un baş mimarı ve CreditEase Büyük Veri İnovasyon Merkezi'nin baş mimarı olarak görev yaptı. Diyalog robotlarına, yapay zekaya, bulut bilişimine ve konteyner teknolojisine odaklanın.
2B endüstrisinde nispeten az deneyime sahip yeni bir işe alıyorum, ancak bunu yaparken ne yapacağımızı düşünmek için de çok düşündük. Bu alandaki bazı keşiflerimizi sizlerle paylaşabiliriz.
2B işinin karşılaştığı zorluklar
Robotlarla diyalog kuran bir teknik servis şirketiyiz. Ana iş senaryosu, müşterilerin diyalog robotları oluşturmasına yardımcı olmaktır. Müşteriler, kullanıcı sorularını yanıtlama, kullanıcı işlemlerine yardımcı olma gibi iş ihtiyaçlarını tamamlamak için bu robot aracılığıyla kullanıcılarla etkileşim kurabilir ve Kullanıcı etiketleri tarafından önerilen ürünler şu anda tipik iş senaryolarıdır.
İşimize başladığımızda, "projelerle ürün tanıtımı" ilkesini belirledik. Proje bazında devam ettirmek yerine bir ürün oluşturmak istiyoruz yani birikim yok. Ancak karşılaştığımız sorun, ürünü en başta net bir şekilde tanımlayamamaktı, çünkü bu çok modern bir endüstri ve daha önce öğrenilecek çok fazla deneyim yok ve her şeyin kendi başımıza araştırılması gerekiyor.
Hangi senaryolarda, diyalog robot teknolojisi ticari değerini daha iyi uygulayabilir, bu da denememizi ve keşfetmemizi gerektirir, böylece yalnızca çeşitli ürün formlarını piyasaya sürmeye ve onlardan en iyi sonuçları almaya çalışabiliriz. , Sonra daha iyi hale getirin ve sonunda kopyalayın.
Cevap: ölçeklenebilir bir mimari tasarlayın
Bu düşüncelerin dışında ve teknik bir bakış açısıyla, şu anki yaklaşımım, nispeten esnek bir mimari tasarlamak, onu çok fazla sınırlamadan ve sadece ortak olduğunu belirlediğimiz gereksinimleri ortaya çıkarmak ve gerisini Hepsi ölçeklenebilir bir şekilde yapılır.
Mevcut mimaride, onu birden çok katmana ayırıyoruz. İlk katman erişim katmanıdır.Farklı müşteriler, kullanıcılarla iletişim kurmak için farklı erişim noktaları kullanır. WeChat, API, diğer sohbet platformları vb. İçerebilir. Erişim yöntemi. Ayrıca her müşterinin yaptığı şey farklıdır ve her proje çok farklıdır.Bu nedenle her müşterinin uygulama senaryosu için bir robot beyin yaratacağız.Buna Beyin diyoruz.Her beyin bağımsız olabilir. Çevrimiçi, bağımsız değişiklikler ve bağımsız optimizasyon.
Erişim katmanı ile Brain arasında bir mesaj kanalı vardır, çünkü mevcut görünümümüzden, ne tür bir uygulama olursa olsun, sonunda bir sohbet sahnesine entegre edilebilir, bu nedenle farklı kullanıcılara ve farklı uygulama senaryolarına dayalı olabilir, Ama nihayet onu aktarım için birleşik bir diyalog formatında birleştirdik.
Aynı zamanda, bir robotun arkasında birden fazla Beyin olabilir.Bu şekilde, Beyni farklı müşteriler ve farklı senaryolarla ilgilenecek şekilde sürekli genişleterek robotun yeteneklerini artırabiliriz.
Müşterilerin farklı ihtiyaçlarını karşılamak için standardizasyon ve modülerleştirme
Ancak bu süreçte başka bir sorun bulduk: Her müşterinin ihtiyaçları farklı olsa da, temelde her müşterinin sahip olacağı soru cevap sahnesi gibi bazı ortak noktaları var.
O zaman cevabımız, farklı beyinler yaparken standartlaştırmak ve modüler hale getirmektir. Şu anda, sorumluluğu soru sormak ve cevap vermek olan QA Botu olan QA Botu, diğeri ise form botu olan Form Botu olmak üzere birkaç modül çıkardık.Sorunu tanımladıktan sonra, geri bildirim toplamak için bot aracılığıyla kullanıcılara gönderilebilir;
Bunlardan biri, ürünleri kullanıcı etiketlerine göre eşleştirebilen ve ardından ürünleri kullanıcılara önerebilen bir öneri robotu; diğeri, kullanıcı talimatlarını tanıyabilen ve yürütülebilir olup olmadığını görmek için bilgi tabanındaki komut formunu eşleştirebilen ve ardından kullanıcılara geri bildirim veren bir görev robotudur; Sonuncusu, kullanıcının komutunun hangi robotun çalıştırılması gerektiğini belirleyen yönlendirme robotudur.
Şu anda, beş yapı bloğu yapmaya eşdeğer olan bu tür beş robotu oluşturduk.Sonra, müşteri ihtiyaçlarını karşılarken, bu modülleri ihtiyaçları karşılayabilecek bir robota eklemek için yapı taşlarını kullanabiliriz.
Şu anda üzerinde çalıştığımız yön bu, ancak zorluk da çok büyük çünkü her müşterinin bazı özelleştirilmiş gereksinimleri olacak, özellikle müşteri sistemlerine bağlanırken, kapsanmayan bu robotlarla karşılaşacaklar. Durum. Bu yüzden mevcut çözümümüz, özellikle bu özel ihtiyaçlar için bir robot ve bir Beyin inşa etmek ve sonra bunları birbirine dikmektir.
Genel olarak, ana cevabımız, yapı taşları inşa etmek ve yapı taşları inşa etmektir.Evrensel olmayan bir talebi karşıladığımızda, özelleştirilmiş bir yapı taşı ve ardından yapı taşını inşa edeceğiz.
Elbette bu süreçte çözülmesi gereken pek çok sorun var. Örneğin, konuşma robotu müşterinin iş mantığıyla çok yakından ilgilidir. Müşterinin iş mantığı değiştiğinde, robot buna göre değişmeli ve mühendisin desteği değiştirmesi gerekebilir Kod, biraz bitkin. Bu durumun bir kısmı yapı taşları ile basitleştirilmesine rağmen, basınç hala çok yüksektir.
Wang Yongrui
Wang Yongrui, Bairong Finansal Hizmetler Ortağı, İnternet İşletmeciliği Departmanı Genel Müdürü. Bairong Financial Services, müşterilere finans sektörü için tam yaşam döngüsü yönetimi ürünleri ve hizmetleri sağlamak için büyük veri teknolojisini kullanan bir şirkettir. Kredi sektöründeki müşterilere, kredi öncesi pazarlama ve satın alma, orta kredi kontrolü ve kredi sonrası yönetim dahil olmak üzere, müşterinin yaşam döngüsü boyunca ürün ve hizmetler sunun; hassas pazarlama, envanter müşteri yönetimi ve sigorta sektörü kullanıcıları için kişiselleştirilmiş ürün özelleştirme gibi ürünler ve hizmetler sağlayın .
Önce bir vakayı paylaşayım. Bir arkadaşım bir iş kurmak için çıktı ve bir soru bankasına benzer bir eğitimsel yapay zeka (AI) yaptı. Öğrenciler bunun üzerine sorular sorar. Cevabınıza göre size farklı değerlendirmeler ve farklı zorluk seviyeleri verecektir, bu da sürekli Yineleme ve eğitim. Ancak deneme operasyonu için okulla işbirliği yaptıktan sonra, farklı okulların ve farklı öğretmenlerin farklı gereksinimleri olduğu ve ilgili ayarlamaları yapması gerektiği keşfedildi.
Bu aslında oldukça tipik bir örnek ... Algoritmalar açısından bu problem, ortak sorunları daraltmak, en güçlü noktanızı seçmek ve bunu hizmet edebileceğiniz iş senaryolarının en yaygın parçası olarak kullanmaktır. yapmak. Prensipte durum budur, ancak pratikte daha birçok faktör dikkate alınır.
Şu anda yaptığım şey, bankalara kara listeye alma, dolandırıcılıkla mücadele, borç ve kötü itibar değerlendirme verileri sağlamak gibi krediyle ilgili işler. Sonuçta, birçok kredi kanalı var ve bankalar diğer tarafın kredi itibarını garanti edemeyebilir. Karşılaştığımız sorun, bu tür kurumlarla kenetlendiğinde, özellikle bankacılık kurumlarının teknik gereksinimleri daha karmaşık hale geldiğinde, uyum, güvenlik ve diğer gereksinimlere sahip olacaklar ve bu gereksinimler hala çok yüksek ve biz Bunları ortak hale getirmek ve bu gereksinimleri karşılamak için evrensel bir teknik modül sunmak imkansızdır.
Bankanın teknik yanaşması ve teknik hazırlığına yönelik teknik çabalarımız, tüm teknik ekibimizin zaman ve enerji maliyetinin yaklaşık% 80'ini oluşturmaktadır. Aynı zamanda, bir şeyler yapmak için çok fazla insan gücü ve kaynak yatırdık, ancak geri dönüşler olmayabilir, bu çok karışık bir nokta.
Çözüme gelince, kısa vadede iyi bir çözüm yok, ancak uzun vadede, lider şirketin durumunu, bir sonraki şirketi, bu ihtiyaçların faydasız olduğunu, ancak ambalajın iyi olduğunu göstermeye ikna etmek için kullanabiliriz. Bu yüzden başlangıçta biraz daha fazla acı çekebilir ve ardından gelecekteki müşterileri ikna etmek için önceki vakayı kullanabilirsiniz.
Hua Jian:
Huajian, Glodon Dream Dragon, Ar-Ge ve teknolojiden sorumludur. Şirket esas olarak büyük ölçekli inşaat şirketleri için bilgi hizmetleri sunmaktadır. Standart 2B formu, çok sayıda özelleştirilmiş iki açılış gereksinimini karşılayacaktır.Bazı deneyimler ve daha fazla sorun var. Sadece herkesle görüşme fırsatım var. Öğrenin.
Ortaklığı standart ürünlere yoğunlaştırma
Öncelikle yapmış olduğumuz entegre proje yönetim sisteminin gelişimini paylaşalım Bu sistem on yıldır var ve çeşitli süreçlerden geçti.
İlk aşama, projeler yapan Profesör Hong'unkiyle aynı. Çünkü baştan başlamak gerekiyordu, o yıl yaklaşık dört veya beş proje alınmış ve her projenin kendi kod şubesi ve bağımsız gelişimi var. Belki alt kısımda bazı ortak teknik bileşenler olacaktır, ancak bunlar temelde müşteri ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş geliştirmelerdir. Bu, bir ürünün ilk aşamasıdır ve yapılmalıdır.
İkinci aşamada, bu standart ürünün yavaş büyüyebilmesi için ortaklıklar çekmeye ve farklı projeleri standart bir ürüne dönüştürmeye başladık. Yeni müşterilere standart ürünler sunmaya başladığında, yine de daha fazla parçayı özelleştirmesi gerekebilir, ancak sonunda bu ortak kısım giderek artacaktır.
Üçüncü aşama standart ürünler artı kişiselleştirmedir.Ortak ve ortak parçalar ne kadar kalın olursa olsun, en fazla% 70 veya% 80 oranında tatmin olmayacaktır.Özelleştirme seviyesi yapılmalıdır.
Özelleştirme ile başa çıkmak için stratejiler ve uygulamalar
Kişiselleştirme yapıyoruz İlk strateji insanları istiflemek ve bunu kendimiz yapması için insanları işe alıyoruz, ancak bu nispeten büyük bir maliyet sorununa yol açacaktır. İkinci aşama dış kaynak kullanımıdır, ancak bu maliyetleri düşürebilmesine rağmen kaliteyi garanti edemez.Dış kaynak personelinin tüm endüstri hakkında yeterince bilgi sahibi olmaması nedeniyle, müşterilerin teslimatından sonra sonuçları büyük ölçüde etkileyecektir ve çoğu zaman müşteri memnuniyetsizliği olacaktır, biz bunu yapmak zorundayız. Durumu yeniden yapın.
Sonuçta, dış kaynak personelinin iş kabiliyetleri çok zayıf, ancak ekibimizin işletme personelinin enerjisi dolu ise, ekibin enerjisi yeterli değil, bu nedenle bu aşama daha sonra tarafımızdan reddedildi.
En son aşamada, özelleştirmeyi bastırmak ve özelleştirmeyi artık zorlamaktan daha uç bir yaklaşım benimsedik. Tabii ki önkoşullar var, esas olarak bu yılların yoğun çalışmasından dolayı, birinciliği elde ettik, bu alandaki pazar payımız ilk, çünkü işin en derin anlayışına sahibiz.
İkincisi, bazı stratejiler uygulayacağız.Örneğin, müşteriden makul bir talep olursa, karşı tarafa yinelemenin hangi versiyonunun sorunu çözeceğini söyleyeceğiz ve sonra ücretsiz olarak elde edebileceğiz ve bu yolu onları etkilemek için kullanabileceğiz. Üçüncüsü, müşteri ilişkileri yapın.Dürüst olmak gerekirse, bu kadar büyük bir 2B müşterisi olmak için, müşteri ilişkilerinin oranı bazen küçük değildir.
Takip soruları
Bunu yaptıktan sonra, mevcut maliyetlerimiz karşılanacak, karlı olacağız ve ölçek çok fazla etkilenmeyecek, ancak özünde bu yaklaşım yanlış. Çünkü 2B hizmeti müşterinin işini ve ihtiyaçlarını karşılamak içindir, ancak bu alışılmadık yöntemi onun ihtiyaçlarını bloke etmek için kullanırsanız, onu karşılamazsanız, takip gelişimi kesinlikle ters gidecektir. Bu aynı zamanda bizim şu anki sorunumuzdur, ancak maliyet sorunları nedeniyle bunu yapmak zorundayız.
Gelecekte de büyük müşterilerle faaliyet göstermeye devam etmek istiyorsak, şu anda yaptığımız gibi kesinlikle tek bir darbeyle sıkışıp kalmayacağız, yine de özelleştirilmiş ihtiyaçlar için iki açılış yapmak zorundayız, ancak şu anda bunu nasıl yapacağımızı gerçekten anlamak istemiyoruz. Bu da beni rahatsız eden bir sorun. .
Aslında, çok fazla ikinci el iş yapan müşterilerin de ürünlerimizi en iyi şekilde kullandıklarını, çünkü iş ihtiyaçlarını karşıladıklarını gördük. Yapılan ikinci el işin en az yarısı boşa gitmesine rağmen, en az yarısı işe yaradı.
Ayrıca özelleştirme ile ilgili başka bir sorun daha var.Bunu yaptıktan sonra cari dönemdeki maliyeti karşılayabilirsiniz, ancak maliyeti daha sonra karşılamak o kadar zor olur. Çok sayıda özelleştirilmiş müşteri yaptığınız için daha sonra standart sürümünüzle yükseltme yapamazsınız, ancak standart sürüm yeni özelliklere sahip olduktan sonra müşteriler kesinlikle isteyeceklerdir ki bu daha zahmetlidir.
Örneğin, bu yıl inşaat sektörünün KDV reformu ve işletme vergisi reformu, sisteminizdeki yüzlerce modül üzerinde derin bir etkiye sahip olacak, bu nedenle daha önce çok sayıda özelleştirme yapmış olan eski müşteriler yükseltilmeyecek. Bunları tek tek yükseltirseniz, maliyeti çok yüksektir ve bunu karşılayamazsınız; yükseltmezseniz bu müşterileri kaybedebilirsiniz ki bu çok korkutucu bir şey.
Kaynak veri özelleştirme
Bu nedenle, özelleştirilmiş ürünlerin standart sürümle yükseltilebileceğini umuyoruz ki bu çok önemli. Bu bağlamda, yaklaşımımız eksiksiz bir kaynak veri sistemi oluşturmaktır. Bundan sonra, özelleştirme kaynak veri sistemini özelleştirmektir ve bir Delta oluşturacak ve ardından bu yamayı yeni standart sürüme uygulayacaktır. Bu, belirli bir çatışmaya neden olacaktır, ancak bu çatışmanın çözülmesi görece kolay olacaktır. Teknik düzeyde yaptığımız şey bu.
Buna ek olarak, şirket, değişikliklerle başa çıkma sorununu çözmek için o yıl 100 milyondan fazla yatırım yaptı ve temelde bir teknoloji platformu oluşturmak için üç veya dört yıl boyunca 100'den fazla kişiden oluşan bir ekip aldı. Müşterinin işindeki değişiklikler asla yapılandırmayla çözülemese de, Ancak, bu platform aracılığıyla daha fazlasının çözülebileceğini umuyoruz.
Daha önce Profesör Hong'un bahsettiği soruyla ilgili olarak burada da bazı fikirlerim var. Birincisi endüstri seçimi meselesi. Sanırım Profesör Hongun tarafındaki en büyük risk, hiçbir endüstrinin seçilmemesi. Az önce bahsettiğiniz teknik mimari seviyesindeki çözüm, ancak 2B yapmak için müşterilerin iş ihtiyaçlarını karşılamalıyız. Müşterinin işi hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmanız gerekir ve onların işi de teknik mantığınızı derinden etkileyecektir.
İkincisi, ancak endüstri seçildikten sonra endüstri etkisi oluşturulabilir. 2B hizmeti sayesinde tüm müşterileri asla tatmin edemezsiniz, aksi takdirde kesinlikle maliyetlerinizi karşılayamazsınız. Ardından, müşterilerle yüz yüze geldiğinizde müzakere sermayenizi artırmanız ve sektördeki temel rekabet gücünüzü belirlemeniz gerekir, böylece bazı yerlerde müşterileri tatmin edemeseniz bile, kapsamlı bir değerlendirmeden sonra yine de sizi seçeceklerdir.
Gelecekteki gelişme trendi için hedef şirketlerimiz SAP ve Oracle olmalıdır.Hepimiz takipçiyiz Bunu nasıl yaptıkları hakkında daha fazla bilgi edinin. SAP ve Oracle'ın yaklaşımı çok basit, yani değer zinciri dış kaynak kullanımı ve çevresinde özel işler yapmak için çok sayıda ekip var. Ancak pazarınızın değer zincirindeki ortakları çekecek kadar büyük olduğuna dair bir öncül var, aksi takdirde kimse sizinle oynamayacaktır. Şu anda bu sorunla karşı karşıyayız Değer zincirini dışarıdan temin etmek istiyoruz ve kâr etmeye istekli olsak bile, çok az kişi sizinle oynuyor.
Bizi sevenler bundan hoşlanacak, bizi sevenler paylaşacak!
