你想知道的電話智能客服都在這了

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這是一篇關(guān)于電話智能客服的分享帖,本文簡單的和大家說明電話智能客服的發(fā)展、電話智能客服設(shè)計(jì)中的難點(diǎn)以及具體功能設(shè)計(jì),讓大家對電話智能客服有個(gè)系統(tǒng)全面的了解。

客服機(jī)器人的時(shí)代已經(jīng)來臨

1. 行業(yè)挑戰(zhàn)?

傳統(tǒng)的客服行業(yè)是一個(gè)高人力投入的行業(yè),客服人員在工作中經(jīng)常碰到無聊的騷擾、大量重復(fù)性的問題、簡單重復(fù)性問題等。而客服人員為了不被投訴,面對騷擾時(shí)只能和這些用戶進(jìn)行沒結(jié)果的交流,浪費(fèi)了大量的有效時(shí)間,而簡單問題等往往占據(jù)了線上不低于60%的比例。

然而要解決客服服務(wù)質(zhì)量的問題,只能從增加客服人員、提高人員單位服務(wù)效率兩個(gè)方向上努力。增加客服人員,維護(hù)一個(gè)龐大的客服團(tuán)隊(duì)的人力成本是很多大公司都難以承受的,更何況一般的中小公司,這就導(dǎo)致了大部分的公司,通過壓榨客服人工提高服務(wù)的質(zhì)量,這也導(dǎo)致了客服團(tuán)隊(duì)人員流失率過高。

2. 行業(yè)機(jī)遇

人工智能技術(shù)的發(fā)展給客服行業(yè)帶來了巨大的機(jī)遇,客服業(yè)者開始思考如何通過客服機(jī)器人幫助人工客服過濾騷擾電話、無意義的抱怨、高頻簡單重復(fù)性問題等,使得人工客服能更好地服務(wù)剩下的復(fù)雜問題。

在基于電話場景智能客服出現(xiàn)之間,基于文本的智能客服已經(jīng)融入了各個(gè)APP,并且在應(yīng)用上拓展了銷售、投顧、投研、語聊等各種分角色。目前業(yè)界佼佼者有小蜜(手淘APP)、小螞答(支付寶APP)。

技術(shù)的成熟給了應(yīng)用更多的可能,電話,作為客服的主戰(zhàn)場,怎么去結(jié)合人工智能技術(shù)就被提上了日程。在文本智能客服的前面加上一層語音識(shí)別,解析后再用語音合成反饋給用戶的電話智能客服由此誕生。

3. 智能客服發(fā)展業(yè)態(tài)

目前智能客服在業(yè)界已經(jīng)能夠提供整套的本地化服務(wù),且能滿足用戶的許多客制化需求,這類方案做得比較好的有追一科技、竹間智能等。也有提供云端部署方案的,例如:小蜜等。

隨著算法優(yōu)化+數(shù)據(jù)沉淀,使得目前這些機(jī)器人的準(zhǔn)確率,都到了相對比較高的水平,根據(jù)知識(shí)庫體量的不同,能夠達(dá)到百級(jí)別80%的正確率、千級(jí)別70%的正確率。目前智能客服主要切入的行業(yè)有銀行、保險(xiǎn)、證券、電子商務(wù)等。

目前智能客服正處于一個(gè)99分到100分進(jìn)化過程,各家公司都在努力將更多的服務(wù)接入智能客服機(jī)器人,提高用戶的滿意度,例如:多輪對話能力、基于知識(shí)圖譜的知識(shí)推理、情感識(shí)別等。

電話智能客服流程框架

那么電話智能客服是怎么服務(wù)用戶的呢,我們通過簡單的流程圖和流程說明,來給大家一個(gè)簡單的認(rèn)識(shí):

  1. 用戶通過口語描述自己的問題;
  2. 機(jī)器人將用戶表述的語音信號(hào)經(jīng)過語音識(shí)別的轉(zhuǎn)寫,將語音信號(hào)轉(zhuǎn)成文本;
  3. 機(jī)器人將轉(zhuǎn)寫出來的文本,交由語義模型計(jì)算與現(xiàn)有QA庫中標(biāo)準(zhǔn)問句相似度,在知識(shí)庫中找到和它相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)問句;
  4. 然后經(jīng)過數(shù)據(jù)庫中查表,將該問句對應(yīng)的答案找出作為語音合成的合成文本;
  5. 語音合成服務(wù)拿到合成文本后,經(jīng)過文本分析、韻律停頓預(yù)測等,將文本合成為用戶聽到的語音。

由于整個(gè)服務(wù)的流程是經(jīng)過一層層處理的,而每次層都存在服務(wù)超時(shí)、置信度的問題,所以在每一層環(huán)節(jié)都會(huì)出現(xiàn)失敗流失的情況。因此,在設(shè)計(jì)電話智能客服的時(shí)候,我們應(yīng)該考慮到每一層失敗時(shí)的處理。

通過產(chǎn)品流程的設(shè)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)部分用戶真實(shí)意圖的召回,但是也損失了部分用戶對電話智能客服的信任度,因此當(dāng)我們設(shè)定了解決率的目標(biāo)時(shí),我們需要倒推每一層會(huì)影響流轉(zhuǎn)的因素去優(yōu)化。

電話智能客服的挑戰(zhàn)

電話智能客服當(dāng)然不會(huì)只是簡單的識(shí)別回答用戶問題那么簡單,當(dāng)我們在設(shè)計(jì)電話智能客服時(shí)需要考慮的情況比我們想象的要多得多,只有考慮盡可能多的失敗情況,我們才能在電話智能客服與用戶之間建立起足夠的信任。

通過簡單的描述電話智能客服中幾個(gè)常見的問題,讓大家對電話智能客服服務(wù)中的難點(diǎn)有一定的了解。

1. 語音識(shí)別詞準(zhǔn)率低

語音轉(zhuǎn)寫的質(zhì)量直接決定了電話智能客服服務(wù)成功率的天花板,這也很好理解,當(dāng)你給解析的是轉(zhuǎn)寫錯(cuò)誤的文本,那你也不要奢望通過解析給出正確的答案。轉(zhuǎn)寫的錯(cuò)誤有插入錯(cuò)誤、替換錯(cuò)誤、刪除錯(cuò)誤。

插入錯(cuò)誤,即將經(jīng)過轉(zhuǎn)寫的文本中插入了用戶未表述的內(nèi)容,如:

Q:我轉(zhuǎn)到支付寶里的資金錢怎么如何傳出去(用戶真實(shí)問句為:我轉(zhuǎn)到支付寶的錢怎么轉(zhuǎn)出去)?

替換錯(cuò)誤,即將用戶真實(shí)表述的內(nèi)容轉(zhuǎn)寫為其他語義的內(nèi)容,如:

Q:我岳父在怎么還(用戶真實(shí)問句:我月付怎么還)?

刪除錯(cuò)誤,即將用戶真實(shí)表述的內(nèi)容轉(zhuǎn)寫丟失的情況,如:

Q:我的怎么轉(zhuǎn)出(用戶真實(shí)問句:我的余額怎么轉(zhuǎn)出)?

為了解決轉(zhuǎn)寫詞準(zhǔn)率的問題,除了優(yōu)化語音識(shí)別的模型,還可以讓相似度計(jì)算模型具有一定的糾錯(cuò)能力。

2. 對話上下文問題

在正式的電話語音客服場景中,用戶咨詢問題后,是會(huì)延伸出新的問題的,而且表述時(shí)通過代詞指代、隱含信息等描述自己的問題,例如:

Q:我轉(zhuǎn)進(jìn)余額寶的錢什么產(chǎn)生收益

A:當(dāng)天15:00之前轉(zhuǎn)入…..

Q:周五轉(zhuǎn)也一樣么?

A:周五15:00之前轉(zhuǎn)入…

還有一種常見的情況就是用戶表述一個(gè)問題是斷斷續(xù)續(xù)地進(jìn)行表述的,例如:

Q:我買了那個(gè)…

Q:用的是那個(gè)花唄…

Q:然后我什么時(shí)候還啊

解決上下文的問題除了應(yīng)用上下文的技術(shù)外,還可以通過明確機(jī)器人的身份,并通過話術(shù)的引導(dǎo),讓用戶對可以交互的操作有預(yù)期,盡可能將上下文的問題拆分為多個(gè)單輪問答對處理。

這里我們需要注意的是:當(dāng)我們應(yīng)用了上下文的服務(wù)時(shí),為了避免端點(diǎn)檢測結(jié)束識(shí)別語音,需要升級(jí)語音識(shí)別的語言模型,讓機(jī)器人具備判斷用戶的話是否說完。

3. 表述口語化誤觸端點(diǎn)檢測問題

用戶在呼入電話時(shí)雖然是帶著一個(gè)明確的問題,但是大部分用戶在呼入電話前都沒有組織過語音,而是在接通后邊描述邊組織,這就導(dǎo)致了用戶組織語音斷斷續(xù)續(xù)的情況,例如:

Q:我那個(gè)…話費(fèi)嘛(停頓1s)充了沒有到賬。

用戶過于口語化的表述常常觸發(fā)端點(diǎn)檢測,讓機(jī)器誤認(rèn)為用戶已經(jīng)描述完全了問題,然后開始解析用戶的問題。然而此時(shí)用戶描述的問題還是缺了關(guān)鍵信息的,這就導(dǎo)致了解析結(jié)果錯(cuò)誤、無結(jié)果的情況。

解決這個(gè)問題,可以通過在端點(diǎn)檢測之前做一層語音識(shí)別的語言模型判斷,當(dāng)語言模型判斷用戶的話還沒說完時(shí),就適當(dāng)?shù)耐nD,讓用戶描述完再進(jìn)行轉(zhuǎn)寫。

電話智能客服的產(chǎn)品設(shè)計(jì)

通過一個(gè)簡單的導(dǎo)圖,我們將電話智能客服產(chǎn)品設(shè)計(jì)的幾個(gè)要點(diǎn)進(jìn)行拆解并分條進(jìn)行展開。

1. 角色形態(tài)

當(dāng)我們做電話智能客服是需要考慮的第一個(gè)問題就是:我們要給用戶展現(xiàn)的是一個(gè)盡可能擬人的智能客服,還是一個(gè)機(jī)器人的智能客服。

并針對選定的形象進(jìn)行對應(yīng)的人物特質(zhì)設(shè)計(jì),當(dāng)我們需要一個(gè)盡可能擬人的機(jī)器人時(shí),那么你就需要在交互話術(shù),對話流程中進(jìn)應(yīng)該更多地考慮用戶在真實(shí)的人人對話場景中的對話,讓客服系統(tǒng)能支持更多可能的問法,而如果你只是選擇一個(gè)機(jī)器人,那么可以將對話更多的只是用單輪的問答進(jìn)行解決。

另外我們還需要明確機(jī)器人的邊界,機(jī)器人的邊界即機(jī)器人所承擔(dān)的工作內(nèi)容,我們是期望它們解決問題、閑聊還是查詢業(yè)務(wù)等服務(wù)內(nèi)容。機(jī)器人的邊界在界定時(shí)除了考慮當(dāng)前的業(yè)務(wù)之外,還需要考慮公司現(xiàn)有的業(yè)務(wù)是否有和機(jī)器人結(jié)合的可能。

例如:運(yùn)營商的客服電話,用戶除了查詢話費(fèi)、咨詢套餐業(yè)務(wù)等常見問題之外,還存在用戶撥打電話充值話費(fèi)的可能性。

2. 質(zhì)檢設(shè)置

質(zhì)檢是客服中的另一個(gè)問題,為了避免被客戶投訴,客服坐席除了接聽用戶電話,回訪之外還會(huì)安排一部分的人員進(jìn)行質(zhì)檢。智能機(jī)器人的回答雖然是人配置的,但是同樣存在可能引發(fā)投訴的風(fēng)險(xiǎn)。

想象一下當(dāng)一個(gè)用戶說了:你好,怎么讓一個(gè)人進(jìn)醫(yī)院,機(jī)器人給了一個(gè)你可以嘗試去藥店買點(diǎn)藥,是否有點(diǎn)脊背發(fā)涼的感覺。

為了避免這些情況,智能機(jī)器人一般會(huì)設(shè)計(jì)“熱詞”進(jìn)行過濾,當(dāng)用戶表述了“熱詞”時(shí),機(jī)器人只會(huì)給定一個(gè)模糊的配置回復(fù),這樣就避免了被投訴的可能。

電話客服客服中的“熱詞”包括了敏感詞、滿意度過低表述、監(jiān)管合規(guī)詞等。

3. 話術(shù)設(shè)計(jì)與處理

開場話術(shù):

設(shè)計(jì)開場話術(shù)我們要先明確我們期望開場話術(shù)實(shí)現(xiàn)的效果:

  1. 讓用戶知道自己面對的是什么
  2. 讓用戶知道能干什么
  3. 讓用戶知道什么時(shí)候可以說話
  4. 避免用戶開場無語音輸入

開場話術(shù)內(nèi)容:

  1. 招呼語
  2. 開場介紹
  3. 正例描述
  4. 開場話術(shù)結(jié)束提示音

用過siri的都知道,在我們說完話后,siri會(huì)有一個(gè)提示音。

交互話術(shù):

交互話術(shù)即在過程中的通用話術(shù),包括無語音輸入話術(shù)、轉(zhuǎn)寫文本計(jì)算相似度時(shí)低于置信度話術(shù)、結(jié)束話術(shù)等,在這里我們只講兩三個(gè)主要的。

在電話的場景中無語音輸入是我們遇到的首要問題,因?yàn)闊o語音輸入就提不上解決用戶問題了,在語音識(shí)別這一層的轉(zhuǎn)化直接決定了電話智能客服服務(wù)的天花板。但是在整個(gè)流程的不同環(huán)境無語音輸入的處理也不一樣,開頭可以和用戶提示他可以干嘛。我們還可以設(shè)置一定次數(shù)限制,到了限制時(shí),讓人工客服接入。

電話客服和文本客服之間的差別還體現(xiàn)子輸入上,在文本客服中,用戶輸入的都是文本,因此不論天南地北的輸入都是一致的,但是電話客服的輸入則可能帶上南腔北調(diào),導(dǎo)致轉(zhuǎn)寫的文本計(jì)算相似度時(shí)低于置信度。當(dāng)我們遇到低于置信度時(shí),引導(dǎo)話術(shù)就成了能否實(shí)現(xiàn)用戶意圖召回的關(guān)鍵了。當(dāng)然我們同樣可以設(shè)置一定次數(shù)限制,到了限制時(shí),讓人工客服接入。

反問話術(shù):

在電話智能客服中增加反問會(huì)存在很大的風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)橛脩魶]有一個(gè)可視化的界面,電話另一頭對用戶來說是一個(gè)黑盒。反問話術(shù)設(shè)置的原則應(yīng)該考慮如何讓用戶進(jìn)入下一輪,我們可以規(guī)定好話術(shù),讓用戶在我們設(shè)計(jì)的范圍內(nèi)進(jìn)行交互。

例如:請問您是哪個(gè)密碼忘了?你可以回答登錄密碼或支付密碼。

打斷設(shè)置:

打斷設(shè)置的不合理會(huì)嚴(yán)重影響用戶的體驗(yàn),設(shè)想你話說了一半頓了下,機(jī)器人問:“你還…”,而此時(shí)你也剛好要繼續(xù)說,你會(huì)陷入我現(xiàn)在能不能說話的矛盾之中。因此我們對打斷的設(shè)置需要相當(dāng)謹(jǐn)慎,不在關(guān)鍵的流程節(jié)點(diǎn)允許用戶打斷。

處理減少打斷的節(jié)點(diǎn),我們在設(shè)置打斷時(shí)還要考慮不同節(jié)點(diǎn)對打斷的間隔容忍時(shí)間,例如:開場時(shí)的打斷我們設(shè)置的時(shí)長可以為2S,因?yàn)榇藭r(shí)用戶剛開始交互。

在結(jié)束時(shí),我們則可以設(shè)置3S,因?yàn)檫@是用戶可能會(huì)突然問出一個(gè)新問題。

4. 答案展現(xiàn)樣式選擇

電話智能客服的根本目標(biāo)在于解決用戶問題,那么答案展現(xiàn)的方式?jīng)Q定了用戶的問題是否得到了解決。答案展現(xiàn)的形式根據(jù)條件的不同有很多種選擇,我們可以選擇短信下發(fā)、語音播報(bào)、APP推送、人工客服播報(bào)等。

當(dāng)我們選擇展現(xiàn)方式時(shí)一定是組合式的,不同的答案適合不同的展現(xiàn)方式,操作類的答案適合APP推送,活動(dòng)介紹、法規(guī)修改等簡單的介紹類答案適合語音播報(bào),通知類的答案適合進(jìn)行短信下發(fā),而一些復(fù)雜操作、長文本內(nèi)容提取的答案則適合進(jìn)行人工指導(dǎo)。

APP推送答案的前提是你得有個(gè)APP(fei hua),另外就是推送被打開時(shí)的落地頁,支付寶的電話客服更是打通了自己的文本客服機(jī)器人,當(dāng)用戶咨詢問題后,會(huì)由APP推送一條信息,用戶點(diǎn)擊打開后會(huì)跳轉(zhuǎn)到支付寶APP中的智能客服對話頁并展示答案。

通過對話頁的配圖及跳轉(zhuǎn)按鈕,縮短了用戶的操作路徑,體驗(yàn)后的用戶體驗(yàn)相當(dāng)好。這樣做除了將電話客服向文本客服機(jī)器人的分流外,更是建立了用戶對機(jī)器人的信任。

在活動(dòng)開始、法規(guī)調(diào)整之前通過下發(fā)短信可以有效的降低活動(dòng)開始、法規(guī)生效時(shí)的客服壓力。當(dāng)然這類答案也適合進(jìn)行語言播報(bào)。

5. 人機(jī)切換規(guī)則

如何在合適的時(shí)間讓人工坐席與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)切換,也是電話智能客服設(shè)計(jì)的難點(diǎn)之一。如果轉(zhuǎn)人工的入口設(shè)置的過深,或者難以觸發(fā),會(huì)導(dǎo)致用戶在和機(jī)器人交互中漸漸失去耐性,最終失控成為投訴。

如果轉(zhuǎn)人工的入口設(shè)置的過多且容易觸發(fā),則難以有效降低人工坐席的工作量。合理的人工切換機(jī)制可以讓用戶簡單自助解決問題的同時(shí),減少人工坐席的工作量,當(dāng)我們設(shè)計(jì)人機(jī)切換規(guī)則時(shí),可以分為四個(gè)維度去考慮:

(1)場景維度

場景轉(zhuǎn)人工一般是機(jī)器人在特定場景無法給用戶進(jìn)行服務(wù)時(shí),進(jìn)行轉(zhuǎn)人工操作。當(dāng)服務(wù)超時(shí)時(shí),機(jī)器人就無法給用戶進(jìn)行服務(wù),這時(shí)就必須進(jìn)行轉(zhuǎn)人工操作,避免用戶在電話的另一頭茫然地等待機(jī)器人回應(yīng)。

除了服務(wù)超時(shí)的情況還有就是在語音識(shí)別、轉(zhuǎn)寫文本計(jì)算相似度時(shí)低于置信度時(shí),機(jī)器人也應(yīng)該進(jìn)行轉(zhuǎn)人工,當(dāng)分?jǐn)?shù)低于置信值時(shí),如果不進(jìn)行轉(zhuǎn)人工,那么用戶那邊接受到的可能就是一個(gè)答非所問的結(jié)果。

上面兩個(gè)說的都是機(jī)器人自身的情況,還有一種情況則是客服人員在后臺(tái)設(shè)置了呼入電話全部轉(zhuǎn)人工的情況。

(2)用戶維度

當(dāng)機(jī)器人服務(wù)用戶時(shí),我們還會(huì)對用戶進(jìn)行區(qū)分,當(dāng)用戶是vip用戶時(shí),我們?yōu)榱俗屗麄儩M意,就會(huì)讓客服人員進(jìn)行一對一的服務(wù),而不應(yīng)該讓機(jī)器人和他進(jìn)行兜話。如果遇到了之前對機(jī)器人有過投訴的用戶,那么一開始也就應(yīng)該讓人工客服直接面對他們。

還有一種情況則是用戶之前有撥打騷擾電話的記錄,甚至在電話中有過言語辱罵的用戶,這些用戶通常會(huì)被加入客服電話的黑名單,當(dāng)這些用戶呼入時(shí),轉(zhuǎn)人工的規(guī)則可以針對他們適當(dāng)?shù)内厙?yán)。

(3)答案維度

有時(shí)候機(jī)器人給出的答案解決不了用戶問題時(shí),及時(shí)讓人工客服接入,可以避免用戶情緒暴躁。但是機(jī)器人是無法自己判斷自己給出的答案是否正確的,不然回答的就是100%正確的了,但是我們可以通過一些用戶的行為判斷答案是否解決了用戶的問題,例如:

  1. 機(jī)器人重復(fù)解析到同一問句;
  2. 用戶反復(fù)問一樣的內(nèi)容。

當(dāng)然,有的答案我們在配置時(shí)就知道是復(fù)雜的,用戶難以理解。這部分我們可以在配置時(shí)就設(shè)置轉(zhuǎn)人工。

(4)交互維度

在人機(jī)交互的場景也存在需要轉(zhuǎn)人工的情況,在交互時(shí)如果用戶的問題一直沒有解決,就會(huì)出現(xiàn)負(fù)面情緒,有的用戶會(huì)主動(dòng)表示需要轉(zhuǎn)人工,而有的用戶則直接爆粗口了,這兩種情況我們都是需要及時(shí)轉(zhuǎn)到人工客服的。

6. 掛斷設(shè)置

用戶沒有主動(dòng)掛斷時(shí),我們也會(huì)用一些條件判斷是否需要主動(dòng)掛斷。當(dāng)我們給用戶答案后,用戶通常會(huì)有一個(gè)通用性的表述,我們可以通過用戶的回應(yīng),判斷問題是否得到了解決。

例如:用戶表示感謝時(shí),意味著問題得到了解決,那么我們可以給予一個(gè)肯定的回應(yīng)后進(jìn)行掛機(jī)。還有的用戶會(huì)說再見等,意味著用戶有掛斷的期望時(shí),我們可以給予一個(gè)感謝的回應(yīng)后進(jìn)行掛機(jī)。

 

本文由 @祝楠 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

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評論
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  1. 第一張圖,下面一個(gè)應(yīng)該是語音輸出吧?

    來自四川 回復(fù)
  2. 好棒

    來自北京 回復(fù)
  3. 樓主多多分享,贊一個(gè) ?? ??

    來自浙江 回復(fù)
  4. 我相信現(xiàn)在大部分用戶都很反感電話智能客服:
    1.對機(jī)器人的不信任;更愿意人工接聽;
    2.找到人工客服的入口時(shí)間太長,繞來繞去,會(huì)讓人怒氣值上升;
    3.通過電話客服解決問題的成功率不高;

    智能ai是個(gè)趨勢,但目前階段可能不夠成熟,更多的是給企業(yè)帶來成本下降,而給用戶帶來等待和重復(fù)操作的負(fù)擔(dān)。

    來自廣東 回復(fù)
    1. 1、知識(shí)問答型的的智能客服用戶接受度是很低的,因?yàn)榇蠖鄶?shù)用戶在呼入之前已經(jīng)嘗試過找到的解決方案,而問題沒有得到解決。但是查詢型的客服用戶接受度還是很高的,例如查話費(fèi)余額等
      2.入口的設(shè)置就像在合適的時(shí)間遇到合適的人一樣,需要根據(jù)大量的線上情況進(jìn)行優(yōu)化
      3.服務(wù)成功率的高低影響因素太多了,語音識(shí)別、分詞都是需要針對服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化的
      我相信人工智能是一只真的狼

      回復(fù)