编者按：智能客服的运营就是以客户服务环节为中心，根据客服系统的运作经验和结果反馈对服务流程进行及时调整，对客服系统进行运行、评价和改进。优质的客服运营可以扬长避短，发挥产品价值，最大限度的提高利润，是企业快速发展的关键。那么企业应该如何实现客服中心的运营维护呢？

➤  客户关系管理

运营的目的就是拉新、留存、促活，这三个方面都离不开对客户的维系，因此智能客服中心运营的重要工作之一就是客户信息管理。智能客服系统会自动收集、记录IP地址、感兴趣内容、偏好操作等客户信息。分析这些数据，找到目前主要用户群体的属性特点，规划后期推广方向，为精准营销提供依据。除此之外，企业还可以自己设置注册表填写内容，要客户按照企业的需要进行填写，例如公司名、手机号等。在收集到信息之后，再根据这些用户的意向程度设置不同等级，建立客户档案，定期联络，增加用户粘度。

➤  更新语料库

语料库又称语言材料库，是以电子计算机为载体，存放着在实际使用中真实出现过的语言材料，并且这些真实语料需要经过加工才能成为有用的资源。语料库与自然语言处理有着相辅相成的关系，是应用统计语言模型处理自然语言的基础资源。语料库信息的含量很大程度上决定了智能机器人回答的准确率，智能客服产品的服务商虽然会根据行业大数据填充语料库，但是对于企业产品信息不具备针对性，在实际使用中还不够完善。因此，及时更新语料库中的语言材料，也是企业运营客服系统的重要任务。

管理员首先需要根据客服问答工作中的实际情况，搭建语料反馈标准模板，建立语料收集机制，在与访客的实际对话中，收集语言材料。再联合专家团队进行语料更新、迭代训练等操作，扩充语料库。之后对语料库进行加工，将其中的信息进行标识。标识主要分为两类，一类是对文本的性质和特征进行标识，一类是对文本中的符号、格式等进行标识。

➤  客服质量优化

客服运营不仅要改善、解决客服中心目前出现的问题，还要根据实际经营中积攒的经验和收集到的信息，对未来服务中心的发展提出意见和建议。运营数据分析，疏通、引导目前存在的问题，推动、促进系统的优化，也是运营必要的任务。

运营数据分析的流程大致可以分为目标规划、数据收集和数据分析三个步骤，但是企业现在不再需要如此麻烦，智能客服系统已经为企业提供了完备的解决方案。例如如果想要得到访客在页面内的点击情况和行为路径可以使用用户行为分析模型，想要查看各业务节点的转化率情况则可以使用漏洞分析。企业只需要点击需要的维度或指标，即可看到相应的数据分析结果，并基于数据指标对客服工作的相关环节进行优化。

➤  小结

本文通过客户关系管理、更新语料库、宣导推动这三个方面为您介绍了，企业运营客服中心的具体内容。学会合理、有效的运营智能客服系统，是企业提高客服中心服务质量的主要手段，也是为企业寻找发展方向的必要方法。智能客服系统针对客服运营需要提供了许多辅助功能，企业根据实际业务需要，合理运用这些功能，是实现优质运营的关键。