机器人|企业应该如何挑选客服机器人?

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如今 , 客服行业正在发生质的改变 , AI智能技术让客户服务步入全新的时代 。
客服机器人的出现 , 直击企业普遍面临的管理难、成本高、效率低等痛点问题 , 成为了企业智能化服务的必备产品 。
目前 , 市面上的客服机器人品牌众多 , 质量良莠不齐 。
比价格、比性能、比品牌、比服务……最终 , 管理者还是不知道该如何选择 。
其实 , 抛开诸如ASR、NLP、TTS、深度学习等让人头晕目眩的专业词汇不谈 。
企业首先需要思考的问题就是我的应用场景是什么?



对于简单类的服务场景 , 很多企业选择客服机器人的目的是对人工客服进行补充支持 。
客服机器人一方面可以辅助人工 , 通过语义分析用户问题 , 自动匹配答案供人工选择 。
另一方面 , 可以将大量重复、简单的业务问答 , 托管给客服机器人解决 。
与人工相比 , 机器人的响应速度快 , 处理效率高 , 客户体验感也更佳 。
如遇特殊问题 , 支持转接至人工 , 分流客户 , 在减少客服工作压力的同时 , 降低企业的用人成本 。
对于业务类型多样、服务场景较为复杂 , 需要客服机器人实现与用户顺畅沟通、准确解决问题的情况下 。
这时候 , 就需要一个能够更准确进行自然语言理解的客服机器人 。
通过语义理解、对话管理、深度学习等技术相结合 , 实现同用户的智能沟通交互 。
根据客户需求自动回答有关产品或服务的问题 , 对智能程度要求更高 。
管理者只有先想清楚自己的应用场景是什么 , 才能找准选择的侧重点 。



考虑清楚了这一点后 , 接下来要考察产品的性能 。
或许机器人不会和人一样高兴难过 , 但是却不能保证他不会闹机器情绪 。
比如系统崩溃、卡慢 , 甚至是胡言乱语 , 性能决定着客服机器人能否稳定、高效且精准的完成工作 。
目前 , 客服机器人的性能主要由自然语义理解技术的能力来决定 。
自然语义理解主要是通过句法分析、上下文理解、模糊推理等技术 , 让机器更好的理解用户意图 , 准确的为用户解决问题 。
这项能力直接决定了客服机器人是否好用 , 是否达到了智能化 。



为了提升理解能力 , 客服机器人还可以辅助抓取客户行为数据 。
基于客户的画像和语义两方面分析理解 , 确保理解客户意图的准确性 。
客服机器人的回复还依赖于知识库情况 , 知识库越完善 , 回复的准确率便会越高 。
而且 , 人机协作已然普及 , 机器人可以实时辅助人工处理业务 。
因此 , 一个内容充实、架构合理的知识库对于人工客服也能提供很大助益 。
另外 , 用户的语音通常是口语化且模糊的 , 因此系统还加之对话管理功能 。
【机器人|企业应该如何挑选客服机器人?】


在用户输入请求时适当引导用户选择标准化的表达方式 。
既能够提升用户输入效率 , 又能明确用户意图 , 确保机器人回复的效率和高准确性 。
最后 , 比较重要的一点是要考察服务商的实力 , 购买智能系统不是一锤子买卖 , 而是牵涉到众多后续服务 。

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