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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

?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(shí)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(shí)候，上線后要讓機(jī)器人發(fā)揮作用，不是“多么智能”幾個(gè)字就能達(dá)到目標(biāo)。里面需要團(tuán)隊(duì)中的產(chǎn)品、運(yùn)營、算法等人一起努力，當(dāng)然，很多團(tuán)隊(duì)由于沒有經(jīng)驗(yàn)，這個(gè)過程會(huì)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(duì)針對(duì)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(gè)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(gè)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(dú)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(shí)就是不斷提高獨(dú)立接待率，降低轉(zhuǎn)人工率。找到這個(gè)核心指標(biāo)不是完事，畢竟這個(gè)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(gè)開始，接下來還得知道哪些因素會(huì)影響該指標(biāo)，才能從這些方向針對(duì)性地優(yōu)化機(jī)器人?？头I(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(shí)，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(yàn)客服對(duì)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(shí)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(gè)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(duì)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(duì)應(yīng)的能力。那具體對(duì)應(yīng)是哪些能力，這里我根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)，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(shí)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(gè)方向以及對(duì)應(yīng)指標(biāo)，接下來我們就一個(gè)個(gè)方向進(jìn)行細(xì)化。一、識(shí)別得多不多識(shí)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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)別的比例越低；對(duì)應(yīng)能夠識(shí)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(huì)推薦幾個(gè)類似問題讓用戶確認(rèn)?？偟膩碚f，要衡量機(jī)器人識(shí)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(shí)別的比例不斷降低。二、識(shí)別得準(zhǔn)不準(zhǔn)我們想觀察機(jī)器人識(shí)別得準(zhǔn)不準(zhǔn)，實(shí)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?！?/span>自信認(rèn)為理解了用戶的意圖，而事實(shí)上到底對(duì)不對(duì)。機(jī)器人自信認(rèn)為對(duì)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(cuò)的，那就沒有任何意義，甚至大大降低了用戶體驗(yàn)，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(huì)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(shí)，這個(gè)指標(biāo)比較模糊，但我們可以從用戶反饋動(dòng)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(gè)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(jì)。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(yùn)營效果的衡量。運(yùn)營人員給每條知識(shí)庫問題配了答案之后，這個(gè)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(gè)FAQ的效果來看，另一方面這是一個(gè)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(duì)每個(gè)答案，用戶的反饋。用戶對(duì)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(píng)價(jià)，對(duì)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(yùn)營可以通過這個(gè)指標(biāo)，篩選出答案轉(zhuǎn)人工率最高的問題，進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，提升答案解決率。答案滿意度是通過用戶對(duì)智能客服機(jī)器人答案的點(diǎn)贊或者點(diǎn)踩來進(jìn)行分析，我們可以分為整體點(diǎn)贊/點(diǎn)踩率和單個(gè)答案的點(diǎn)贊/點(diǎn)踩率，從整體和局部去分析機(jī)器人回答的好壞。例如某個(gè)答案的點(diǎn)踩率特別高，我們就需要進(jìn)行策略調(diào)整，是不是換個(gè)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(yàn)。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(shí)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(diǎn)踩率很高，就需要運(yùn)營優(yōu)化答案及回復(fù)策略。

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