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如今 , 客服行業正在發生質的改變 , AI智能技術讓客戶服務步入全新的時代 。
客服機器人的出現 , 直擊企業普遍面臨的管理難、成本高、效率低等痛點問題 , 成為了企業智能化服務的必備產品 。
目前 , 市面上的客服機器人品牌眾多 , 質量良莠不齊 。
比價格、比性能、比品牌、比服務……最終 , 管理者還是不知道該如何選擇 。
其實 , 拋開諸如ASR、NLP、TTS、深度學習等讓人頭暈目眩的專業詞匯不談 。
企業首先需要思考的問題就是我的應用場景是什么?
對于簡單類的服務場景 , 很多企業選擇客服機器人的目的是對人工客服進行補充支持 。
客服機器人一方面可以輔助人工 , 通過語義分析用戶問題 , 自動匹配答案供人工選擇 。
另一方面 , 可以將大量重復、簡單的業務問答 , 托管給客服機器人解決 。
與人工相比 , 機器人的響應速度快 , 處理效率高 , 客戶體驗感也更佳 。
如遇特殊問題 , 支持轉接至人工 , 分流客戶 , 在減少客服工作壓力的同時 , 降低企業的用人成本 。
對于業務類型多樣、服務場景較為復雜 , 需要客服機器人實現與用戶順暢溝通、準確解決問題的情況下 。
這時候 , 就需要一個能夠更準確進行自然語言理解的客服機器人 。
通過語義理解、對話管理、深度學習等技術相結合 , 實現同用戶的智能溝通交互 。
根據客戶需求自動回答有關產品或服務的問題 , 對智能程度要求更高 。
管理者只有先想清楚自己的應用場景是什么 , 才能找準選擇的側重點 。
考慮清楚了這一點后 , 接下來要考察產品的性能 。
或許機器人不會和人一樣高興難過 , 但是卻不能保證他不會鬧機器情緒 。
比如系統崩潰、卡慢 , 甚至是胡言亂語 , 性能決定著客服機器人能否穩定、高效且精準的完成工作 。
目前 , 客服機器人的性能主要由自然語義理解技術的能力來決定 。
自然語義理解主要是通過句法分析、上下文理解、模糊推理等技術 , 讓機器更好的理解用戶意圖 , 準確的為用戶解決問題 。
這項能力直接決定了客服機器人是否好用 , 是否達到了智能化 。
為了提升理解能力 , 客服機器人還可以輔助抓取客戶行為數據 。
基于客戶的畫像和語義兩方面分析理解 , 確保理解客戶意圖的準確性 。
客服機器人的回復還依賴于知識庫情況 , 知識庫越完善 , 回復的準確率便會越高 。
而且 , 人機協作已然普及 , 機器人可以實時輔助人工處理業務 。
因此 , 一個內容充實、架構合理的知識庫對于人工客服也能提供很大助益 。
另外 , 用戶的語音通常是口語化且模糊的 , 因此系統還加之對話管理功能 。
【機器人|企業應該如何挑選客服機器人?】
在用戶輸入請求時適當引導用戶選擇標準化的表達方式 。
既能夠提升用戶輸入效率 , 又能明確用戶意圖 , 確保機器人回復的效率和高準確性 。
最后 , 比較重要的一點是要考察服務商的實力 , 購買智能系統不是一錘子買賣 , 而是牽涉到眾多后續服務 。
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