在數(shù)字化浪潮中,智能客服機(jī)器人正重塑企業(yè)與客戶間的互動(dòng)模式。然而,衡量機(jī)器人的價(jià)值并非易事。我們先看影響機(jī)器人運(yùn)營(yíng)成本的幾個(gè)關(guān)鍵指標(biāo):處理率、解決率、費(fèi)力度。
其中費(fèi)力度,則是指衡量用戶解決問題所需付出的努力,而解決率指的是在自動(dòng)化流程中,機(jī)器人獨(dú)立完成任務(wù)的能力,可見處理率雖重要,但非全部。

如下圖《數(shù)字化客服設(shè)計(jì)》中指出,即使處理率達(dá)到100%,若解決率僅為50%,則用戶費(fèi)力度反而增加。只有當(dāng)解決率達(dá)到75%時(shí),用戶的費(fèi)力度和成本才得以降低,因此,提升智能客服機(jī)器人的解決率,是降低費(fèi)力度、提升客戶體驗(yàn)感的關(guān)鍵。


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圖:不同智能解決率對(duì)費(fèi)力度的貢獻(xiàn)


那么,如何提升智能客服機(jī)器人的解決率?

我們先來看看智能客服機(jī)器人在解決客戶問題時(shí)的主要流程:

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可見機(jī)器人解決問題的流程要比人解決問題更加復(fù)雜。當(dāng)用戶表達(dá)需求后,機(jī)器人首先是利用相關(guān)問題,給出推薦答案。但當(dāng)用戶不選擇問題推薦,而是通過輸入問題獲取服務(wù)時(shí),則會(huì)進(jìn)入到機(jī)器人多輪交互。

以一個(gè)多輪會(huì)話為例,這個(gè)過程中機(jī)器人先要理解問題,比如用戶是需要追加備注、修改地址,或是申請(qǐng)退款等等,都需要機(jī)器人理解后再嘗試自助解決。

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圍繞著完整鏈路的機(jī)器人服務(wù)流程,要提高問題解決率,本質(zhì)上就是解決問題推薦、問題理解、對(duì)話管理、答案生成的過程。因此要提升機(jī)器人獨(dú)立自主解決問題的能力就要從這四個(gè)過程去設(shè)計(jì)。




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利用好問題推薦的關(guān)聯(lián)性,解決80%重復(fù)性問答


通過高效的算法和智能推薦系統(tǒng),機(jī)器人能夠根據(jù)用戶的問題和訂單信息,智能推薦相關(guān)的實(shí)體問題。

以外賣行業(yè)為例,當(dāng)用戶下單后,客服機(jī)器人會(huì)根據(jù)訂單信息識(shí)別出用戶購(gòu)買的具體產(chǎn)品。進(jìn)而利用常見問題的關(guān)聯(lián)性,自動(dòng)推薦與該產(chǎn)品相關(guān)的常見問題和解決方案。

例如,當(dāng)用戶下單了辦公桌,客服機(jī)器人會(huì)推薦關(guān)于辦公桌定制、尺寸詳情、預(yù)約安裝等常見問題的答案。

這種基于訂單內(nèi)容的智能推薦,能夠?qū)訉舆f進(jìn)引導(dǎo)用戶自助解決,無需交互,即可解決高達(dá)80%的重復(fù)性問題。

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從傳統(tǒng)到智能,大模型機(jī)器人問題理解更具優(yōu)勢(shì)


傳統(tǒng)機(jī)器人在問題理解上存在一定的局限性。它們通常依賴于預(yù)設(shè)的規(guī)則和關(guān)鍵詞匹配,能夠處理的問題類型相對(duì)有限,且對(duì)復(fù)雜或模糊的查詢理解能力不足。此外,還需要人工定期更新知識(shí)庫(kù)。

相比之下,大模型智能客服機(jī)器人通過深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)(NLP),經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,直觀學(xué)習(xí)了語言的使用規(guī)則和常見表達(dá)方式,能更有效的理解語言的語法、語義和上下文。并結(jié)合知識(shí)圖譜,大模型機(jī)器人能夠關(guān)聯(lián)不同實(shí)體和概念問題,理解能力更精準(zhǔn)。

以一個(gè)常見的催單場(chǎng)景為例:客戶:我的訂單到哪里了?再不到,我就要退單了。


傳統(tǒng)機(jī)器人可能直接回答:“您的訂單正在處理中?!倍鵁o法準(zhǔn)確捕捉到客戶的真正意圖。

大模型機(jī)器人則能更精準(zhǔn)地理解客戶的真實(shí)意圖是“催單”,并給出更有針對(duì)性的回答:“您好,我們注意到您對(duì)訂單的急迫性。您的訂單已經(jīng)到達(dá)XXX,預(yù)計(jì)3分鐘內(nèi)送達(dá)。我們會(huì)盡快確保您收到商品?!?/span>

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在這個(gè)示例中,大模型客服機(jī)器人不僅理解了客戶的緊迫感,還提供了具體的訂單狀態(tài)和預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間,更有效地解決了客戶的問題。因此,大模型機(jī)器人在理解復(fù)雜問題時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。


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賦能對(duì)話引擎更多權(quán)限,提高問題解決效率


對(duì)話引擎作為設(shè)計(jì)和構(gòu)建機(jī)器人流程自動(dòng)化解決方案的核心工具,其權(quán)限的高低直接影響到問題解決的效率。通過在可視化流程畫布上模擬業(yè)務(wù)流程,我們可以預(yù)見智能客服機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)的方式。當(dāng)流程設(shè)計(jì)精細(xì)、貼近實(shí)際業(yè)務(wù)邏輯時(shí),機(jī)器人在執(zhí)行時(shí)的問題理解能力就越強(qiáng)。

機(jī)器人對(duì)話引擎的節(jié)點(diǎn)類型多樣,包意圖判斷、對(duì)話節(jié)點(diǎn)、判斷節(jié)點(diǎn)、回復(fù)節(jié)點(diǎn)、收集節(jié)點(diǎn)和查詢節(jié)點(diǎn)等,這些基本節(jié)點(diǎn)的組合構(gòu)建出了復(fù)雜的對(duì)話邏輯。并可靈活調(diào)用API業(yè)務(wù)接口,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化流程中的信息調(diào)用和管理,從而自助解決問題。

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可見對(duì)話引擎很好的將意圖理解、知識(shí)庫(kù)、交互過程中的任務(wù)調(diào)度很好的銜接結(jié)合起來,支持運(yùn)營(yíng)人員在平臺(tái)上利用這些元素,快速自由組合配置對(duì)話流。

業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以通過系統(tǒng)公共API接入全局變量,并將這些變量運(yùn)用到對(duì)話流配置中。同時(shí)也可以使用系統(tǒng)預(yù)置的條件參數(shù),或?qū)υ捴幸咽占降男畔硗晟迫蝿?wù)場(chǎng)景。所以當(dāng)賦予對(duì)話引擎更多權(quán)限時(shí),它在處理復(fù)雜問題時(shí)的能力也更強(qiáng)。


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結(jié)合AI生成式應(yīng)答,讓交流更具擬人化


AI大模型客服機(jī)器人的應(yīng)答方式主要分為精準(zhǔn)式應(yīng)答和生成式應(yīng)答兩種。精準(zhǔn)式應(yīng)答指AI機(jī)器人根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則、知識(shí)庫(kù)或特定算法輸出答案,會(huì)隨知識(shí)庫(kù)更新而相應(yīng)更新,便于管理和維護(hù)。


而生成式應(yīng)答是指AI機(jī)器人利用深度學(xué)習(xí)、自然語言生成等技術(shù),結(jié)合上下文信息自主生成回答,具有高的創(chuàng)造性、靈活性。


假設(shè)一個(gè)客戶服務(wù)場(chǎng)景,當(dāng)用戶遇到了一個(gè)關(guān)于產(chǎn)品使用的問題,并向客服機(jī)器人尋求幫助。

針對(duì)同一個(gè)用戶問題: “這個(gè)文檔我打印了好幾遍,都出不來,怎么辦?我急著需要?!?/span>

精準(zhǔn)式應(yīng)答匹配知識(shí)庫(kù)答案后直接輸出:

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而同一個(gè)問題,生成式應(yīng)答的方式則在理解用戶意圖后,結(jié)合知識(shí)庫(kù),生成更擬人化的交流內(nèi)容如下:

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可見,作為非標(biāo)準(zhǔn)性的用戶問題,AI機(jī)器人可以結(jié)合知識(shí)庫(kù)自主生成符合邏輯的應(yīng)答,察覺客戶情緒進(jìn)行安撫,結(jié)合知識(shí)庫(kù)創(chuàng)造性地提供解決步驟。這不僅增加了交流的擬人化,同時(shí)也保障了回答的準(zhǔn)確性。

圖片

以上就是提升智能客服機(jī)器人問題解決率的關(guān)鍵。但要真正將智能機(jī)器人的作用最大化,還需要持續(xù)、專業(yè)、科學(xué)地運(yùn)營(yíng),實(shí)現(xiàn)機(jī)器人數(shù)據(jù)效果與業(yè)務(wù)效果的不斷優(yōu)化。

實(shí)際應(yīng)用中,合力億捷也在密切關(guān)注客戶的反饋和市場(chǎng)動(dòng)態(tài),不斷調(diào)整和優(yōu)化機(jī)器人的功能,并輔助知識(shí)庫(kù)運(yùn)營(yíng)以及prompt(提示詞)調(diào)優(yōu)服務(wù),確??蛻粼谑褂眠^程中能夠獲得最佳性能。