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衡量售后服務(wù)智能客服機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)是什么

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?智能客服機(jī)器人慢慢成為了很多企業(yè)售后環(huán)節(jié)的標(biāo)配產(chǎn)品,同時市面上智能客服供應(yīng)商也如雨后春筍般涌現(xiàn),大家都宣稱自己的機(jī)器人多么智能。但很多時候,上線后要讓機(jī)器人發(fā)揮作用,不是“多么智能”幾個字就能達(dá)到目標(biāo)。里面需要團(tuán)隊中的產(chǎn)品、運營、算法等人一起努力,當(dāng)然,很多團(tuán)隊由于沒有經(jīng)驗,這個過程會像丈二的和尚摸不著頭腦,需要進(jìn)行多次摸索才能知道該如何優(yōu)化。所以,今天要討論的,就是如何系統(tǒng)化去衡量機(jī)器人的效果,從而幫助團(tuán)隊針對性高效優(yōu)化客服機(jī)器人。北極星指標(biāo)說到衡量效果,就需要提到數(shù)據(jù)指標(biāo)。每款產(chǎn)品都有很多數(shù)據(jù)指標(biāo),而我們要找的應(yīng)該是最核心的指標(biāo),即業(yè)界說的【北極星指標(biāo)】。這個指標(biāo)一定是最能體現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的。比如閑聊機(jī)器人是為了陪伴用戶度過每個無聊的日子,北極星指標(biāo)應(yīng)該是活躍度和留存率;營銷機(jī)器人是為了讓用戶下單,北極星指標(biāo)應(yīng)該是營銷轉(zhuǎn)化率。同樣的客服機(jī)器人是為了解決用戶疑惑,不用轉(zhuǎn)人工從而降低成本,所以北極星指標(biāo)應(yīng)該是【獨立接待率】,與其相反的就是【轉(zhuǎn)人工率】。維護(hù)客服機(jī)器人,其實就是不斷提高獨立接待率,降低轉(zhuǎn)人工率。找到這個核心指標(biāo)不是完事,畢竟這個指標(biāo)可能連我不怎么用網(wǎng)絡(luò)的舅舅都知道。這只是一個開始,接下來還得知道哪些因素會影響該指標(biāo),才能從這些方向針對性地優(yōu)化機(jī)器人。客服業(yè)務(wù)流程要想降低轉(zhuǎn)人工率,也就是機(jī)器人能幫客戶解決更多問題,那就要求機(jī)器人能像人工客服一樣,甚至做得比人工客服更好,才能讓客戶認(rèn)可。我們回想下,客服在解答用戶問題時,都做了哪些事?總結(jié)了一下,客服的核心業(yè)務(wù)流分為三部分:① 了解用戶的問題:知道用戶問的是什么問題,如果用戶表達(dá)不清楚,還需要跟用戶確認(rèn)② 了解問題的解法:知道該問題如何解決,考驗客服對業(yè)務(wù)的熟悉程度③ 解答用戶的問題:利用用戶聽得懂的表達(dá)來解答用戶問題,且需要適時安撫客服機(jī)器人業(yè)務(wù)目標(biāo)了解了客服的核心業(yè)務(wù)流之后,我們需要讓機(jī)器人也能完成這個流程,從而讓客戶愿意接受機(jī)器人的答案,降低轉(zhuǎn)人工率。對于機(jī)器人來說,要滿足核心業(yè)務(wù)要求,需要其達(dá)到對應(yīng)的能力。那具體對應(yīng)是哪些能力,這里我根據(jù)以往的經(jīng)驗,做了一層映射。① 了解用戶的問題:準(zhǔn)確知道用戶問題的意圖,若意圖缺失,還需要與用戶確認(rèn)② 了解問題的解法:知道大部分業(yè)務(wù)問題的答案,能夠在識別到用戶意圖之后給出解法③ 解答用戶的問題:回復(fù)話術(shù)需要讓用戶聽得懂,聽得舒服,保持人性化根據(jù)以上內(nèi)容,總結(jié)了降低客服機(jī)器人轉(zhuǎn)人工率的三個方向以及對應(yīng)指標(biāo),接下來我們就一個個方向進(jìn)行細(xì)化。一、識別得多不多識別得多不多,也就是機(jī)器人能不能理解用戶更多意圖,并給出相應(yīng)回復(fù)。這里就要求機(jī)器人知識庫能夠覆蓋更多業(yè)務(wù)問題,當(dāng)業(yè)務(wù)覆蓋率越高,機(jī)器人就能識別更多意圖,解答更多業(yè)務(wù)問題。業(yè)務(wù)問題可以通過聚類歷史數(shù)據(jù)篩選出來,那如何從更細(xì)化的指標(biāo)體現(xiàn)業(yè)務(wù)覆蓋率呢?一般來說,知識庫覆蓋的業(yè)務(wù)問題越多,機(jī)器人不知道的問題就越少,也就是無法識別的比例越低;對應(yīng)能夠識別且回復(fù)的問題越多,也就是直接回復(fù)比例越高。在這兩者之間,還有一類間接回答的場景,也就是機(jī)器人大概知道但又不大確定的問題,就會推薦幾個類似問題讓用戶確認(rèn)。總的來說,要衡量機(jī)器人識別得多不多,可以通過機(jī)器人回復(fù)類型來判斷,目標(biāo)就是:機(jī)器人回復(fù)的所有消息中,直接回答比例不斷提升,間接回復(fù)和無法識別的比例不斷降低。二、識別得準(zhǔn)不準(zhǔn)我們想觀察機(jī)器人識別得準(zhǔn)不準(zhǔn),實際上就是在分析機(jī)器人【分析機(jī)器人是金融投資研究者加百力提出的投資研究模型。】自信認(rèn)為理解了用戶的意圖,而事實上到底對不對。機(jī)器人自信認(rèn)為對的問題,也就是我們前面說的直接回答場景,也就是機(jī)器人直推且正確的消息數(shù)與機(jī)器人直推的消息數(shù)比例,可以歸納為【直推準(zhǔn)確率】。當(dāng)然,判斷機(jī)器人直接回復(fù)準(zhǔn)不準(zhǔn)確,需要機(jī)器人訓(xùn)練師做人工質(zhì)檢,才能得到確切的數(shù)據(jù)。另一方面,我們也可以考核機(jī)器人給出所有反饋的準(zhǔn)確率,包括了直接回答和間接回答。雖然間接回答是機(jī)器人不大自信,沒有給出直接答案,從而給出了推薦問題;但如果推薦問題都是錯的,那就沒有任何意義,甚至大大降低了用戶體驗,所以還是需要保證其準(zhǔn)確性。因此我們可以歸納為【綜合準(zhǔn)確率】,公式可以總結(jié)為:(機(jī)器人直推且正確的消息數(shù)+機(jī)器人間接回答且正確的消息數(shù))/機(jī)器人直接+間接回答的總消息數(shù)。當(dāng)然,或許有人會有疑惑,機(jī)器人間接回答到底正不正確很難衡量,甚至人為質(zhì)檢都存在很大不確定性。確實,這個指標(biāo)比較模糊,但我們可以從用戶反饋動作來觀察,也就是看機(jī)器人間接推薦了問題且用戶采納問題去查詢答案的場景,我們就理解為機(jī)器人間接回答是正確的。從這個定義出發(fā)的話,我們也不需要進(jìn)行人工質(zhì)檢,由系統(tǒng)根據(jù)用戶反饋來進(jìn)行統(tǒng)計。三、回答得好不好業(yè)務(wù)覆蓋也做了,準(zhǔn)確性也保障了,最后就是要給出答案。衡量機(jī)器人回答得好不好,很大程度上跟AI能力無關(guān),而是運營效果的衡量。運營人員給每條知識庫問題配了答案之后,這個答案需要能夠解決用戶問題,安撫用戶情緒,從而讓用戶不轉(zhuǎn)人工。所以要看回答得好不好,一方面我們需要細(xì)化到每個FAQ的效果來看,另一方面這是一個非常主觀的問題,所以我們需要將主觀變?yōu)榭陀^,也就是看針對每個答案,用戶的反饋。用戶對機(jī)器人的反饋一般有兩種,一種是轉(zhuǎn)不轉(zhuǎn)人工,另一種就是評價,對應(yīng)的指標(biāo)就是【答案解決率】和【答案的滿意度】答案解決率就是機(jī)器人給出了答案后,用戶是否轉(zhuǎn)人工,若是轉(zhuǎn)人工了,說明答案無法解決用戶問題,如果沒有轉(zhuǎn)人工,一定程度上可以理解為解答了用戶問題。所以運營可以通過這個指標(biāo),篩選出答案轉(zhuǎn)人工率最高的問題,進(jìn)行針對性優(yōu)化,提升答案解決率。答案滿意度是通過用戶對智能客服機(jī)器人答案的點贊或者點踩來進(jìn)行分析,我們可以分為整體點贊/點踩率和單個答案的點贊/點踩率,從整體和局部去分析機(jī)器人回答的好壞。例如某個答案的點踩率特別高,我們就需要進(jìn)行策略調(diào)整,是不是換個回復(fù)內(nèi)容,甚至犧牲轉(zhuǎn)人工率,讓其進(jìn)入人工,從而保證用戶體驗。結(jié)果,有了以上細(xì)化的衡量方向,我們就可以清晰地看出影響智能客服北極星指標(biāo)的因素有哪些,總結(jié)如下;同時我們通過具體數(shù)據(jù),也能鞏固知道應(yīng)該往哪些方向去優(yōu)化。比如直接推薦比例很低,那就需要訓(xùn)練師覆蓋更多的業(yè)務(wù)業(yè)務(wù)場景;直推準(zhǔn)確率很低,就需要訓(xùn)練師增加相似問法,算法工程師調(diào)優(yōu)模型;答案點踩率很高,就需要運營優(yōu)化答案及回復(fù)策略。

標(biāo)簽:雞西 包頭 錦州 萍鄉(xiāng) 慶陽 天門 湖北 嘉峪關(guān)

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