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电商网站设计(电商网站建设)

编辑导语:智能客服作为一种对话式AI产品,已经广泛应用于各行各业。随着智能客服的广泛应用,与行业场景的结合越来越紧密。那么,如何构建和运营一个电商智能客服呢?我们一起来看看吧。

如今,智能客服(这里指纯文本交互的智能客服)作为一种对话式AI产品,已经广泛应用于各行各业。从开始的关键词问答匹配到深度学习模型的意图分析,智能客服的问答效果在不断提升,越来越多的企业和用户开始关注智能客服带来的降本增效的直观价值。

随着智能客服在各行各业的广泛应用,智能客服与行业场景的结合也越来越紧密,如保险、证券、电子商务等市场规模较大的行业。与行业场景的结合,促进了智能客服问答能力和问答效果的提升,也提升了机器人的业务服务性能。

电商网站设计(电商网站建设)  第1张

那么如何构建和运营一个电商智能客服呢?我根据自己的工作经验,整理了以下内容与大家分享。如果有不准确的地方,请告诉我。

在下面的介绍中,先介绍一般的智能客服,在此基础上再介绍电子商务智能客服的区别。

一、通用智能客服简介

客服的智能对话形式一般支持FAQ、Task(也叫多轮对话)、Chat(也叫闲聊)。核心技术是NLP技术,将涉及自然语言理解、多轮对话、实体识别、分词等细分技术能力。

1. 智能客服和用户交互时的工作流程

其中,智能客服的NLG-自然语言生成模块一般都是预先配置好的答案或答案模板,很少由算法模型直接生成。

2. 智能客服的核心功能模块

知识管理:对FAQ、Task、chat的知识进行增删改知识教育:根据实际服务用户的问答数据,对智能客服的知识进行优化调整,以实现更好的问答效果问答质检:通过人工标注,对机器人的实际问答效果进行质量检查,评估机器人的实际问答效果数据分析:机器人问答数据分析,主要体现用户提问、知识覆盖等方面的指标

3. 智能客服的运营

目前机器人的操作主要是根据服务客户的实际数据进行知识的优化和调整。根据在线问答badcase的分析结果,常见的操作动作主要有“添加、合并、删除知识”、“添加识别数据优化已有知识的识别效果”、“修改知识答案”、“调整知识对话形式(从FAQ到任务)”。

4. 应用情况

这种通用的智能客服,可以用在任何行业,实现自动回复,缺点是可以回答的问题答案不够直接和准确。

示例1:

用户:我这个订单还能退货嘛机器人:订单发货前,点击订单下的“退换按钮”申请退还即可;订单发货后,可以选择拒绝签收,商品会自动退回

示例2:

用户:电饭煲可以参与满400减60的活动嘛机器人:可以查看商品详情页,有满400减60的活动标识,就是可以参加活动的呢

可以看出,以上机器人的回答并不能给出用户最直接、最准确的信息(最好是是或不是),解决这些问题的方法就是将智能客服的问答与行业场景相结合。

二、电子商务智能客服

总结一下,电商智能客服就是连接电商核心实体数据(商品、订单等)的模块。)在通用智能客服的基础上,并在产品设计中加入了电子商务实体数据和知识关联管理。

1. 电商数据与知识关联关系管理设计

对接电商平台/店铺的商品和订单数据,可以在识别意向后回复答案时作为筛选条件,也可以用商品或订单的数据来渲染生成答案。电商和知识有关,主要是知识的答案。所以在产品功能设计上,对知识的答案配置部分进行了改造和升级。通常,它与商品的SKU或订单状态相关联,形成多对多关系。

用户可以提出关于产品材质的问题,不同的产品可以给出不同的答案(最终答案由咨询意向+咨询SKU确定)。

询问用户订单是否可以退货,根据用户询问的订单状态提供直接回答。

另外,如果将产品提供给电商平台的B端商家,为店铺的C端买家服务,一般会做以下附加设计:

产品中内置电商行业的常用知识,降低冷启动的门槛将电商客户服务中需要多轮交互去完成的咨询场景,提前设计好交互流程,封装称为技能;降低使用者的学习门槛,常见的有售前尺码咨询、售后退换货等

个人认为,未来随着电商行业精细化运营要求的进一步提高,整个客户生命周期的主动服务会越来越重要,同时会有越来越多的客服数据加入到构建客户画像的客户数据中;客服将成为电商运营中更重要的一部分,智能客服将有更多的应用场景和更好的服务效果。

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题目来自unsplash,基于CC0协议。

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