AI智能客服搭建入門基礎(chǔ)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI智能客服已成為企業(yè)提升客戶服務(wù)效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)的重要工具。
更多小知識(shí)
隨著人工智能（AI）技術(shù)的不斷發(fā)展，智能客服領(lǐng)域也經(jīng)歷了變革。早期的智能客服主要依賴于簡(jiǎn)單的規(guī)則引擎和預(yù)定義的對(duì)話流程，智能化程度有限，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的用戶需求。然而，隨著自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）等技術(shù)的不斷成熟，智能客服系統(tǒng)逐漸具備了更強(qiáng)大的語(yǔ)義理解、情感識(shí)別和自我學(xué)習(xí)能力，能夠?yàn)橛脩籼峁└觽€(gè)性化的服務(wù)。
特別是近年來(lái)，大模型深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，為智能客服帶來(lái)了革命性的突破。基于大模型的智能客服系統(tǒng)能夠全面理解和應(yīng)對(duì)用戶的復(fù)雜需求，不僅準(zhǔn)確理解用戶的語(yǔ)義和情感，還能根據(jù)用戶的上下文信息和歷史行為，生成更加個(gè)性化和精準(zhǔn)的回復(fù)。這種智能化的提升，提高了客服效率，降低了企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，并提升了用戶體驗(yàn)。
基于BERT模型的智能客服
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型在語(yǔ)義理解方面具有一定優(yōu)勢(shì)，它能夠通過(guò)雙向編碼的方式捕捉文本的上下文信息，更準(zhǔn)確地理解用戶意圖。然而，基于BERT模型的智能客服也存在一些局限性。由于其更多是“填空題”的模式，對(duì)用戶Query的理解仍存在不足，回答準(zhǔn)確率不足50%。這導(dǎo)致很多用戶在面對(duì)智能客服時(shí)會(huì)直接輸入“轉(zhuǎn)人工”，尋求人工客服的幫助。此外，基于BERT模型的智能客服主要是基于FAQ（常見(jiàn)問(wèn)題解答）進(jìn)行回復(fù)，無(wú)法根據(jù)用戶的情緒變化調(diào)整回答方式，無(wú)法給到用戶情緒價(jià)值。
基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服
相比基于BERT模型的智能客服，基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服在智能化程度上有了提升。大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服能夠從意識(shí)識(shí)別到自主行動(dòng)，包括問(wèn)題引導(dǎo)、生成回復(fù)、流程控制、閑聊控制、情緒識(shí)別等多個(gè)方面。它不僅能夠準(zhǔn)確理解用戶的語(yǔ)義和情感，還能根據(jù)用戶的上下文信息和歷史行為，生成更加個(gè)性化和精準(zhǔn)的回復(fù)。此外，大模型還具備強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)能力，能夠不斷優(yōu)化自身的知識(shí)庫(kù)和服務(wù)流程，提高服務(wù)質(zhì)量和效率。
基于大模型深度學(xué)習(xí)的智能客服解決方案，通常包括以下幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)：
感知階段：智能客服通過(guò)文字輸入、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等多種方式，精準(zhǔn)捕捉用戶的咨詢內(nèi)容和行為信息，建立起對(duì)用戶需求的全面感知。
認(rèn)知階段：利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)用戶輸入的信息進(jìn)行意圖識(shí)別、場(chǎng)景分析和語(yǔ)境分析，深入理解用戶的真實(shí)意圖和需求背景，為后續(xù)的知識(shí)檢索和答案生成奠定基礎(chǔ)。
知識(shí)檢索階段：在龐大的知識(shí)庫(kù)中，依據(jù)用戶的意圖和場(chǎng)景，快速檢索出相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)和解決方案。知識(shí)庫(kù)涵蓋產(chǎn)品信息、業(yè)務(wù)流程、常見(jiàn)問(wèn)題等多個(gè)維度，確保答案的準(zhǔn)確性和專業(yè)性。
生成回復(fù)階段：結(jié)合用戶意圖、情感、上下文信息和歷史行為，生成個(gè)性化和精準(zhǔn)的回復(fù)?；貜?fù)形式可以是文字、語(yǔ)音、圖像等多種模態(tài)，以滿足用戶多樣化的需求。
要進(jìn)行智能客服的場(chǎng)景分析，首先需明確客服的場(chǎng)景分析框架。我們可從以下視角思考：用戶是誰(shuí)，用戶的生命周期是怎樣的，用戶的消費(fèi)旅程節(jié)點(diǎn)有哪些；業(yè)務(wù)場(chǎng)景范圍涵蓋哪些方面，交互的形式有哪些，用戶反饋的客體（反饋內(nèi)容）是什么，客體狀態(tài)（反饋內(nèi)容的狀態(tài)）是什么?；诖耍覀冎辽倏梢詮膬纱蠛诵囊暯沁M(jìn)行深入思考：一是從用戶旅程出發(fā)，二是從智能客服管理的角度。
從用戶旅程出發(fā)
假定處于有門店銷售的O2O場(chǎng)景之下，基于用戶旅程視角，第一步需要厘定大致的用戶旅程節(jié)點(diǎn)，以及各節(jié)點(diǎn)衍生出的觸點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的用戶行為。順著這些節(jié)點(diǎn)脈絡(luò)，便能明確客服在其中扮演的角色以及承擔(dān)的具體職責(zé)。
部分節(jié)點(diǎn)，諸如進(jìn)店、與店員互動(dòng)環(huán)節(jié)，客服暫且無(wú)需介入；另有一些消費(fèi)者旅程節(jié)點(diǎn)，客服參與程度深淺不一。舉例來(lái)說(shuō)，在售前咨詢、自動(dòng)外呼營(yíng)銷階段，客服發(fā)揮著關(guān)鍵效能，參與力度較大；而在支付交易以及物流環(huán)節(jié)，客服主要活躍于事后的售后交易階段，聚焦交易問(wèn)題、物流信息查詢等場(chǎng)景，與客戶展開(kāi)互動(dòng)交流。
總體而言，基于消費(fèi)者旅程，可大致劃分為售前、售中與售后三大階段。售前階段涵蓋了解品牌與產(chǎn)品、產(chǎn)生需求、搜索信息等環(huán)節(jié)；售中囊括定位門店、進(jìn)店、產(chǎn)品體驗(yàn)、產(chǎn)品選購(gòu)、銷售互動(dòng)（此處特指線下門店銷售互動(dòng)）、購(gòu)買產(chǎn)品、支付產(chǎn)品、物流配送、交貨等流程；售后涉及產(chǎn)品使用、產(chǎn)品分享、產(chǎn)品售后、再次購(gòu)買等過(guò)程。
從智能客服管理的角度
營(yíng)銷場(chǎng)景：基于用戶的歷史行為、偏好數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)瀏覽信息，精準(zhǔn)推送個(gè)性化的營(yíng)銷信息，如新產(chǎn)品上市通知、限時(shí)優(yōu)惠活動(dòng)、會(huì)員專屬福利等，激發(fā)用戶的購(gòu)買沖動(dòng)，助力企業(yè)拓展市場(chǎng)份額。
服務(wù)場(chǎng)景：當(dāng)用戶遇到產(chǎn)品使用問(wèn)題、售后維修需求、訂單查詢疑惑等情況時(shí)，提供專業(yè)、精準(zhǔn)的解決方案，保障用戶的滿意度，維護(hù)企業(yè)的良好形象。
外呼場(chǎng)景：涵蓋客服主動(dòng)發(fā)起的營(yíng)銷活動(dòng)、工單回訪等環(huán)節(jié)。借助云呼叫中心的外呼機(jī)器人，依據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則篩選目標(biāo)客戶，主動(dòng)撥打電話進(jìn)行營(yíng)銷推廣或回訪。例如，針對(duì)新注冊(cè)用戶推送新手禮包引導(dǎo)消費(fèi)，對(duì)近期購(gòu)買產(chǎn)品的用戶詢問(wèn)使用體驗(yàn)并推薦配套產(chǎn)品。同時(shí)，結(jié)合短信和私域回訪，通過(guò)短信吸引用戶進(jìn)入私域平臺(tái)（如企業(yè)微信、小程序等），在私域環(huán)境中與用戶深度互動(dòng)，提升用戶參與度與轉(zhuǎn)化率。
客戶主動(dòng)問(wèn)詢場(chǎng)景：當(dāng)用戶通過(guò)400電話、在線客服等統(tǒng)一渠道主動(dòng)發(fā)起咨詢、投訴、建議或表?yè)P(yáng)等行為時(shí)，智能客服借助智能語(yǔ)音/文字轉(zhuǎn)換技術(shù)，將用戶訴求精準(zhǔn)傳遞至統(tǒng)一智能客服工作平臺(tái)。在此平臺(tái)上，智能客服迅速識(shí)別問(wèn)題類型和意圖，將咨詢或投訴精準(zhǔn)分配給相應(yīng)人員或流程，并生成工單，確保用戶問(wèn)題得到及時(shí)、有效的處理。
有問(wèn)題且已經(jīng)發(fā)生：用戶明確意識(shí)到自身問(wèn)題并主動(dòng)反饋，如產(chǎn)品故障、訂單延遲等。智能客服需迅速響應(yīng)，安撫情緒，了解詳情，提供解決方案，并持續(xù)跟進(jìn)直至問(wèn)題徹底解決，避免用戶不滿升級(jí)。
有問(wèn)題未反饋：用戶雖察覺(jué)到問(wèn)題但尚未表達(dá)，智能客服系統(tǒng)可通過(guò)數(shù)據(jù)分析和用戶行為監(jiān)測(cè)，如發(fā)現(xiàn)用戶頻繁瀏覽某產(chǎn)品使用說(shuō)明，推測(cè)其可能遇到困難，主動(dòng)出擊，通過(guò)短信、彈窗等詢問(wèn)是否需要幫助，提前化解問(wèn)題，提升用戶體驗(yàn)。
無(wú)問(wèn)題單純?cè)L問(wèn)：用戶僅出于好奇或隨意瀏覽，智能客服可發(fā)揮引導(dǎo)作用，通過(guò)友好問(wèn)候和個(gè)性化推薦，吸引用戶進(jìn)一步了解產(chǎn)品和服務(wù)，將無(wú)問(wèn)題訪問(wèn)轉(zhuǎn)化為潛在業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。
問(wèn)題已形成工單：用戶問(wèn)題經(jīng)初步處理轉(zhuǎn)化為工單，智能客服工作平臺(tái)需便捷有效管理工單，確保及時(shí)流轉(zhuǎn)至相關(guān)部門，設(shè)置合理處理時(shí)限和提醒機(jī)制，實(shí)時(shí)更新?tīng)顟B(tài)，方便用戶查詢，增強(qiáng)信任與滿意度。
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