3、關鍵時刻標簽化

關鍵時刻觸點標簽化，就是構建事件驅動型實時客戶標簽。

在實時服務流程中，需要基于前一階段所收集的多觸點實時連接數據，即時判斷客戶是否滿足提前設定好的關鍵時刻，尤其關注可能導致服務缺失、交易中斷等帶來不良感知的場景，如符合條件則打上相應的標簽，并根據標簽觸發合適的服務或營銷事件，最后根據與客戶溝通的結果更新標簽的狀態。

事件驅動型實時客戶標簽的創建過程主要有兩個步驟：一是以事件發生作為客戶標簽產生的先決條件，通過匹配預設好的關鍵時刻，準確判斷客戶的真實需求，建立合適的標簽；二是以實時標簽為觸發條件，實現最佳的服務響應，進一步契合客戶需求（見圖4）。

實時客戶標簽顛覆了以“長周期時間”為單位的概念，而是以“瞬時事件”作為標簽作用的依據，更有利于抓住服務過程中的波動因子，動態貼近客戶需求。以英國電子商務公司Links of London為例，當發現客戶在其網站上將價值100-199歐元的商品放入購物車時，就會自動彈出促銷信息，實時匹配客戶需求，增強客戶的購買意愿。

4、渠道服務協同化

實時服務的實際效果如何，還要看企業是否能夠靈活應用各種服務策略，通過協同內容和協同方式的變革，實現“即時連接”。

協同內容方面，主要是涉及協同服務的安排、部署與推進節奏。協同的最終目的是開展以關鍵事件為驅動的實時服務，因此，基于不同關鍵事件的優先排序就顯得尤為重要。不同事件的緊急程度和優先次序不同，對服務響應速度的要求也不同。緊急事件通常需要企業主動、迅速聯系客戶，在線幫助客戶解決問題。還是以客戶4G遷移的場景為例，廣東移動客服中心制定了與關鍵時刻相對應的響應機制，由實時客戶標簽觸發相應的協同服務。比如客戶在線辦理4G業務不成功，這種情況最為緊急，對應最高響應級別，需要在“分鐘級別”內快速排查系統故障，同時判斷客戶是否滿足辦理的條件，并主動將原因告知客戶，盡快促成當前交易（見圖5）。

協同方式方面，企業可以根據前期梳理的關鍵時刻，采用主被動相結合的策略，其中主動方式有短/彩信群發、電話外呼、飛信彈窗，還包括微信、微博等新媒體服務，被動方式則更多是在各類服務觸點上提前布放，當客戶訪問時，適時啟動相應的動作。

此外，隨著新技術、新模式的不斷涌現，也給協同方式帶來新的內涵。比如社交媒體的發展進一步豐富了企業連接客戶的方式，留下更多的創意空間。2013年美國“超級碗”冠軍賽的直播過程中，突發停電故障，奧利奧餅干公司馬上以“黑暗”為主題在Twitter上宣傳自己黑顏色的餅干產品，帶來1萬多次轉發，奧迪汽車公司則以“LED光源傳輸”為宣傳語，用自己LED車燈的優勢調侃了主辦方。這兩家公司都有效利用社交媒體平臺，對緊急、突發事件做出了快速且恰當的反應，為企業抓住自身危機或者社會熱點，開展危機公關或者即時營銷，提供了絕佳的范本。

5、組織保障高效化

人工在線服務，含語音客服、互聯網客服、在線導購、新媒體客服等等，是服務的最后一道防線，在線服務的質量直接影響連接客戶的效果。在ITS實時服務模式中，在線服務模塊負責執行以下兩種情況的實時服務：一是出現突發、緊急的事件，主動聯系客戶進行確認或者在線挽留；二是當客戶在其他渠道都無法得到有效服務，轉向人工服務的時候，提前了解客戶的當前狀態以及所遇到的困難，有針對性地進行應答。

“即時連接客戶”的目標，需要高素質的在線服務團隊來完成，一方面要求服務人員具備強烈的責任心，真正以客戶為中心，“急客戶之所急”，另一方面也需要提高服務人員對于緊急、突發事件的預判能力、快速響應能力和解決問題能力，需要服務人員在服務過程中不斷積累技巧。

而在線客服系統，包括知識庫，則是發揮在線團隊能力的重要基礎。實時服務模式不斷整合客戶在各個渠道的即時信息，通過系統高效匹配客戶的狀態、關鍵時刻以及相對應的服務口徑，同步發送至客服界面，幫助在線服務團隊在短時間內了解實際的情況，并做出合理的判斷、開展合適的服務，從而達到一站式服務的要求。

6、能力共享智能化（T2）

能力共享平臺是實現“即時連接、實時服務”的基礎。在這里，能力共享主要指兩大能力。一是實時數據采集能力，能全量收集客戶的服務過程數據，利用實時大數據分析技術發現關鍵時刻、定位目標客戶；二是實現各渠道的信息共享和有效調度協同的服務渠道能力，提供精準的服務。

首先必須構建實時傳感器網絡，實現數據采集實時化、數據分析實時化

為了提高信息抓取的時效性以及信息的完整性，ITS實時服務模式將語音、IVR（Interactive Voice Response，互動式語音應答）、短信、網站、微信、微博、APP等直面客戶的渠道聯合起來，形成統一、高效的傳感器網絡，時時刻刻感知客戶在服務過程中的信息和狀態，并共享各個觸點采集到的信息，完整記錄客戶在各個渠道上的行為軌跡。

此外，利用Hadoop框架（一個由Apache基金會開發的分布式系統基礎架構）、分布式系統以及云存儲技術的發展，大幅度降低了數據處理的時間和數據存儲的成本，進一步掃清實時處理技術上的障礙，夯實了“大數據”實時處理的技術基礎（見圖6）。

其次必須建設基于云架構的能力共享平臺，實現服務云端化、服務自運行