智能客服的優(yōu)化建議 | AI產(chǎn)品經(jīng)理需要了解的智能對話知識
編輯導(dǎo)語:如今隨著科技的不斷發(fā)展,人工智能漸漸的深入我們的工作和生活,比如現(xiàn)在很多平臺都會使用智能客服進(jìn)行工作,可以引導(dǎo)用戶進(jìn)行操作以及解決一些固定問題;本文作者分享了關(guān)于智能客服優(yōu)化的建議,我們一起來了解一下。
人工智能領(lǐng)域,2020年迎來了NLP落地場景智能客服的崛起。不同場景和業(yè)務(wù)的應(yīng)用要求智能對話更擬人、更懂客戶。
本文以京東智能客服「開發(fā)票業(yè)務(wù)」從語音和圖形兩種產(chǎn)品形態(tài),對智能對話的優(yōu)化提出小小建議。
一、智能對話中語音交互和圖形交互的區(qū)別
1)對話的引導(dǎo)項(xiàng)不同
語音交互的引導(dǎo)回復(fù)話術(shù)最多給出2-3個選擇。圖形交互的引導(dǎo),在GUI頁面內(nèi),可以顯示多個引導(dǎo)項(xiàng)。
2)對話的上下文處理不同
語音交互的上下文存在對話樹中,超過層級的對話內(nèi)容會從對話樹中刪除,但用戶人腦還存在上文感知,需要更專業(yè)和復(fù)雜的引導(dǎo)幫助用戶進(jìn)行下一步操作。
圖形交互的上文存在對話列表內(nèi),用戶很容易感知上文內(nèi)容,哪怕上文失效,也可以回到之前的對話部分進(jìn)行查看。
3)對話邏輯的處理不同
語音交互中,存在篩選、指代、相似內(nèi)容搜索、跨場景對話等對話邏輯;一旦觸發(fā)一個規(guī)則,需要增加更多引導(dǎo)回復(fù)方便用戶完成對話任務(wù)。
圖形交互的對話邏輯,可以用文本、tab、列表等方式輔助對話任務(wù),便捷的點(diǎn)擊操作,讓用戶更好的按引導(dǎo)完成對話。
4)對話的“擬人化”程度不同
用戶要求語音交互比圖形交互更“人性化”,希望對話的智能客服更像人;對話不僅包括ASR的聲音擬人化,更要求對話的內(nèi)容像日常說話一樣自然,對話交互要秉持友好自然有個性的原則。
5)情緒識別模型的使用場景不同
語音交互中,情緒的感知相對比較強(qiáng)烈,用戶一說話就能感知對方是情緒低落還是情緒高漲,情緒模型的對話應(yīng)用于每一句用戶回復(fù)的對話中。
圖形交互中,只有用戶輸入的語言文字帶有情緒內(nèi)容,或使用情緒的表情符號,才能識別用戶當(dāng)前的情緒狀態(tài)。
6)對話的兜底應(yīng)答策略不同
語音交互中,經(jīng)常會遇到智能客服回答不了的問題,這時候需要應(yīng)對技能進(jìn)入相對無解的狀態(tài),對話設(shè)計(jì)不能讓用戶的感覺“雪上加霜”,一般回復(fù)以「機(jī)靈可愛的承認(rèn)沒聽懂+引導(dǎo)下一步話術(shù)」組合出現(xiàn)。
例如:“小東在自己強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)路內(nèi)走迷路啦,您如果還要繼續(xù)開發(fā)票請對我說我要開發(fā)票”,圖形交互的回復(fù)主要以展示下一步用戶可能操作的TAB選項(xiàng)為主。
二、圖形交互的智能客服
1. 當(dāng)前智能客服對話存在的問題
- 回復(fù)話術(shù)內(nèi)容過多文字過長堆疊嚴(yán)重,用戶很難聚焦。
- 關(guān)聯(lián)推薦的關(guān)聯(lián)問題相關(guān)性不是很好。
- 沒有精細(xì)的多輪對話流程引導(dǎo)。
- 回復(fù)的內(nèi)容沒有進(jìn)行流程步驟的拆解。
2. 產(chǎn)品優(yōu)化建議
1)回復(fù)話術(shù)準(zhǔn)確、簡潔、有目標(biāo)性
例如:用戶說“我要開發(fā)票”,直接引導(dǎo)用戶開發(fā)票,完成任務(wù)。
2)客服提示的問題和用戶的下一步操作引導(dǎo)強(qiáng)相關(guān),和用戶當(dāng)前業(yè)務(wù)無關(guān)的提示不再出現(xiàn)。
3)需要用戶輸入的選擇性問題,以提示tab按鍵代替手動輸入。
下圖,藍(lán)色方框?yàn)門AB按鍵:
4)智能客服的回復(fù),將用戶下一步潛在的需求以流程的形式在界面中展示出來。
5)以解決問題為導(dǎo)向,細(xì)化解決方案,將方案變成用戶可操作的路徑。
3. 圖形交互對話設(shè)計(jì)樣例
開發(fā)票按業(yè)務(wù)流程分為訪問客服、選擇訂單、確認(rèn)信息并下單、售后服務(wù)幾個場景模塊。
三、語音交互的智能客服
1. 拆解業(yè)務(wù)場景
開發(fā)票從業(yè)務(wù)場景上主要分為三個部分業(yè)務(wù)咨詢、實(shí)施過程、售后服務(wù)。
業(yè)務(wù)咨詢解答通用的FAQ問題,實(shí)施過程是用戶真正開發(fā)票的過程,售后服務(wù)針對性回復(fù)售后相關(guān)的內(nèi)容。
對話的內(nèi)容分為:問答、閑聊、任務(wù),結(jié)合當(dāng)前場景,不存在閑聊內(nèi)容,主要是問答FAQ和任務(wù)型對話。
2. 關(guān)于智能客服的開場白
開場白要清楚簡潔,并帶有明確的引導(dǎo)性。基于用戶的第一句話,回復(fù)意圖分兩個方向處理:如果是明確意圖,開場白要精簡明確。如果是非明確意圖,開場白的回復(fù)要做推薦引導(dǎo)。
舉例:
「對話一」
- “我要開發(fā)票” 用戶的開場白意圖很明確。
- 進(jìn)入開發(fā)票的對話任務(wù)中,回復(fù)“好的,您要哪天的訂單開發(fā)票呢?”
「對話二」
- “你好”“在不”“有客服嗎?”用戶開場白意圖不明確。
- 由于不清楚用戶具體需求,給出更多可能的推薦引導(dǎo)回復(fù)“您好,我可以幫你開發(fā)票、辦理售后,請問您要辦理什么業(yè)務(wù)?”
3. 復(fù)合型指令的智能回復(fù)
開發(fā)票的業(yè)務(wù)場景中,經(jīng)常會用到選擇訂單,用戶回復(fù)包括序號和選項(xiàng)內(nèi)容,例如:“1、2020年8月4日訂單”“第二個,嬰兒床訂單”,對話需要擴(kuò)展可識別的指令詞庫,支持用戶說訂單時間、訂單內(nèi)容、商品信息等指令信息,方便用戶在選擇訂單時能快速完成任務(wù)。
4. 針對FAQ問答出現(xiàn)在任務(wù)型對話中的解決方案
當(dāng)前對話過程中,F(xiàn)AQ問答可穿插的任務(wù)型對話的任意節(jié)點(diǎn),F(xiàn)AQ回復(fù)結(jié)束后,可自動返回之前的任務(wù)型對話節(jié)點(diǎn)讓對話繼續(xù)。
- FAQ問答表示科普類的、名詞解釋類的通用回復(fù)內(nèi)容。包括:電子發(fā)票是什么?都可以開哪種發(fā)票?發(fā)票什么時候發(fā)貨?
- 任務(wù)型對話表示基于明確任務(wù)目標(biāo)的前提下,在達(dá)到最終節(jié)點(diǎn)前全部對話流程和槽位信息(填槽位的對話流程)。
例如:
當(dāng)前列子中“發(fā)票多久可以收到”屬于FAQ問答,智能客服回復(fù)以后,需要再次詢問上一個節(jié)點(diǎn)對話內(nèi)容,引導(dǎo)用戶繼續(xù)完成對話,當(dāng)前市面很多產(chǎn)品并沒有FAQ問答結(jié)束后再繼續(xù)對話的產(chǎn)品功能。
5. 槽位信息的補(bǔ)充采用多輪對話的方式
任務(wù)型對話中,用戶在完成開發(fā)票業(yè)務(wù)前,需要的發(fā)票信息內(nèi)容,如納稅人識別號、發(fā)票表頭等信息,可以通過多次詢問補(bǔ)充和完善。
6. 在不同場景(對話樹)發(fā)生跳轉(zhuǎn)時進(jìn)行干預(yù)
對話任務(wù)中會出現(xiàn)跨場景跳轉(zhuǎn),為避免超出用戶預(yù)期,需要在跳轉(zhuǎn)前進(jìn)行二次詢問。
舉例:當(dāng)前在業(yè)務(wù)咨詢模塊(一個場景的對話任務(wù)),用戶再次詢問售后服務(wù)模塊(另一個場景對話任務(wù))的時候;在語音交互中,防止失誤識別而導(dǎo)致的對話跳轉(zhuǎn)(即對話樹的更改)需要再次詢問用戶“是否要詢問售后服務(wù)關(guān)于發(fā)票收貨時間的問題?”
如果用戶確認(rèn),再更改對話任務(wù);如果用戶未確認(rèn),保持當(dāng)前對話上下文。
7. 異常處理
- 識別正確,但是沒有對應(yīng)的結(jié)果,如果回復(fù)。
- 識別到兩個或多個域都有結(jié)果,提示用戶在兩個里面做選擇。(有歧義的query)
- 時間過長導(dǎo)致上下文丟失,怎么處理?
- 對話樹層級太長,有部分上文丟失,但是用戶還記得上文怎么處理?(基于對話樹可以維持幾層)
- 用戶無應(yīng)答時候的處理。
很多朋友給我抱怨現(xiàn)在的智能音箱或者機(jī)器人很傻,不能理解自己。
我總是安慰說,給產(chǎn)品和技術(shù)更多一些時間;而智能對話是真實(shí)可提升用戶直觀感受的重要交互方式,在智能對話領(lǐng)域的探索,才是讓智能產(chǎn)品更快應(yīng)用于場景,更快找到落地方式的唯一手段。
公眾號:小小仙女獅獅隨想
本文由 @小小仙女王獅獅 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載。
題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議。
很受用,我以前做B端的,突然被領(lǐng)導(dǎo)安排到智能對話的項(xiàng)目,看了你這個很有思路了。棒棒噠
謝謝啊~
思路很贊!
但針對于圖形化和多輪對話中還要權(quán)衡用戶對話完成率和漏損率,輪次和完成成負(fù)相關(guān),和運(yùn)維成本成正相關(guān),復(fù)合決策+用戶調(diào)研的情況下,長文本在客服場景的效果可能優(yōu)于多輪對話
嗯嗯,有時間再補(bǔ)充一個!謝謝
你好 可以加下聯(lián)系方式嗎 也是做智能客服產(chǎn)品 想交流下
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