**： kmcenter 作者：kmpro
现在，时代已经改变！在这种变革的环境下，作为呼叫中心“大脑”的知识库如何去应对，未来将如何变化？
] 在短缺经济时代，产量即销量，只要生产出来产品无论好坏，总能销售出去；之后的同质化产品竞争时代，降低产品**和增加产品功能都可以带来明显的销量的提升，所以我们不断地看到**战和功能创新。在这两个阶段，企业无需太过于关注客户的需求和体验，只需要大量地生产或者降价、提升功能就会有源源不断的客户。
但现在，时代已经改变！
从2015年始，年末出台的“供给侧改革”成为热词，一方面我们生产的大量产品积压库存高企无人问津，另一方面是大批国人走出国境采购。加上互联网、大数据等技术手段的应用于普及，我们真正进入了“消费者主权”的时代。这种情景下，企业才会真正考虑用户的需求和体验，这对于直接面对客户的呼叫中心、客户服务中心无疑是一种机会和利好。
但同时，对呼叫中心和客户服务中心的能力也提出了更高的要求，我们是否已经准备好了呢？
在这种变革的环境下，作为呼叫中心“大脑”的知识库如何去应对，未来将如何变化？基于中国知识管理中心（knowledge management center of china,kmcenter）知识库研究和咨询团队的实践和调研，kmcenter对2016中国呼叫中心知识库趋势做出以下**：
趋势一：重新审视呼叫中心知识库，从一线的知识库建设运营到客户服务全职能的知识管理。
客户服务行业之前的管理假设建立在2个基础之上。第一是中国劳动力成本较低、工作过程复杂程度低而重复度高；第二是有限服务，只要为客户提供“差不多”的服务即可。既然他们已经购买，差不多的服务是最经济的方式。
基于第一种假设，大部分客服中心的核心工作以大规模招聘与高人员流失率结合、粗放式培训与严格的绩效考核为主要特色。其管理更多的是对于员工的控制（control）而非赋能（empower）。随着近年劳动力成本的上升，客服中心已经不可能用人员数量去弥补管理效率的低下问题；同时，人工智能的发展及其在客服中心的应用， 正在将大部分简单、重复的工作机器化。
这种背景下，客服中心管理方式面临变革的要求，而变革的核心在于对知识、知识型员工的倚重，其效率来自于他们能力的提升和知识工作的绩效，本质上要求对内部经验进行沉淀、对最佳实践进行整理、常见经验教训的梳理从而高效的重用复用，达成整体运营效率的提升。在我们的咨询实践中也发现，即便是一线知识库的问题，但引起问题的深层原因却在后台的管理层，所谓“”一将无能，累死三军。
基于第二种假设， 客户体验是无足轻重的事情。但现在的情势已经变化，通过社会化**和互联网手段，一个不满意的客户可以影响到的范围越来越广。而且随着消费升级，人们对于体验的要求也越来越高，并且他们愿意为此付费；同时，对客户需求的洞察和理解，呼叫中心是很重要的渠道之一。
销售、市场、公关、客户服务、投资者关系等构成大的客户服务线条，他们共同察觉客户显性和潜在的需求，成为企业创新和升级的核心动力**。
趋势二：客户对于知识内容的需求逐渐向两级发展：更细颗粒度的碎片化和基于复杂问题的内容场景化重组。
在不同的场景下客户的需求差异很大，有时候他只需要你给他一句话、一个数字甚至一个“是”或“否”的判断，你多说一个字他都会觉得很厌烦。网上不乏吐槽各类官方账户不管什么类型问题、无论大小问题都是同一套程式化说辞的段子。这个时候，客户其实需要知识库内容的碎片化，而且碎片化的程度越细越好。
但现在我们现在知识库的程序大部分是依据文档形式组织的，而不是按“知识点”组织，造成客服人员想简单也无法简单。
另一种场景则是，客户的问题及其引起的原因十分复杂，要解决这样的需求可能涉及到产品维度、政策维度、管理维度、技术维度等几个甚至上十个维度的对应内容。 现在的知识库对这类问题完全束手无策，只能依赖于坐席人员的经验和临场发挥，对服务人员能力要求太高。对于该类问题，是否能达成客户满意和良好的体验，只能靠运气。
从知识管理的角度言，这种状况需要基于场景的重要性去顺次建立场景化内容组织，弥补靠服务人员能力和临场发挥而服务水平无法保证的问题。
在知识内容的组织上，基于智能客服与人工客服的共同需求，对于词表、本题的构建会成为先进客服中心的热点。
趋势三：知识库系统的换代升级，传统的知识库系统和相应功能已经不能适应新时代企业信息管理的需求。
呼叫中心知识库系统和软件大都脱胎于传统的文档管理（dm）、内容管理（cms）平台，而这些平台在当初出现的时候大部分是为了管理非结构化的文档、**、**等内容，更多是面对产品的设计和研发人员、市场和销售人员、人力资源管理人员等较多需要协作和复杂性较高的知识型员工，但是呼叫中心的知识库有其自身的特殊性： 大多数情境下它很少需要长篇大论，客户也很少有兴趣去研究产品和服务，他只需解决当时、当地的问题或者弄清楚状况。同时，呼叫中心知识库还要考虑支撑人工智能的机器人、直接面向外部用于客户自助的知识库内容外化，还要保持不同渠道的知识库内容一致性等等。
在这样差异化的需求下，造成用传统方式呼叫中心知识库系统的使用者对系统不满意、反映不好用、不能支撑他们的管理要求等等。这对于呼叫中心知识库系统厂商意味着新机会，新系统需要更多考虑知识的颗粒度水平、能够做到基于场景的碎片化知识更简单的再组织。
趋势四：客户端的知识生产会被引起重视。通过对客户的咨询、问题、抱怨进行研究并且挖掘产出新知识，服务自身和其他业务部门。
大部分客户服务中心的知识生产都是由各个业务、职能部门提供素材原料，客服中心的知识库团队按照知识库格式的要求和对客户需求的预判编辑内容，在实际应用中再进行修正，基本上这整个过程都是站在官方的立场上。
这样的方式结果就造成了对于客户的需求了解非常少，长期追求知识库内容方面的客户化也无法落地：客服代表认为知识库没有他们需要的内容(大部分情况下其实是存在的），只不过客户语言和官方语言体系不同，描述方式不同，需要客服代表“翻译”的能力较高，对有经验客服人员的依赖性较强。