電商智能客服機器人(十大銷售機器人榜單)原機能量2021-01-27 13:06

樂言科技打造的客服機器人基于高精度語義理解技術，能夠從海量數據中挖掘高質量的語音技能，模擬優(yōu)秀的人類客服回復邏輯，感知用戶多輪對話交流內容、訂單信息、店鋪優(yōu)惠活動、商品信息等各個維度。全方位的，并從中提取有效信息，從而精準擬人的回復用戶的咨詢信息。

中國電商行業(yè):營銷售后能力有待智能客服提升。

移動時代的到來，為品牌商家提供了更直接有效的服務消費者和銷售渠道的能力。隨著電子商務行業(yè)交易規(guī)模的不斷擴大，售前售后服務是電子商務平臺的重要組成部分，傳統的客戶服務方式已經無法滿足大量的營銷需求。某服裝公司是國內領先的服務商，在電商平臺上的銷售額在同行業(yè)中名列前茅。每日客服咨詢量巨大，給其客服團隊帶來挑戰(zhàn):

客服系統的功能局限:傳統客服系統往往只是作為接待訪客咨詢的工具，無法與網站商品、訂單查詢、店鋪信息等商業(yè)模式完美融合。，但需要人工客服進行二次查詢。當訪問人數較多時，往往會導致問題回復不及時或不準確，導致用戶體驗下降。

人力依賴高峰:在節(jié)假日和促銷打折期間，電商公司為了應對激增的客服需求，往往需要臨時安排數百人的客服進行接待和答疑，不僅導致人力成本消耗高，而且由于客服專業(yè)知識和信息化水平參差不齊，無法快速準確地滿足用戶咨詢的訴求。

智能客服案例分析:以樂言科技為例，為某服裝廠部署智能客服機器人。

樂言科技研發(fā)的客服機器人“快嘴幫人”，以全棧式電商知識圖譜為底層，以自然語言處理和機器學習的行業(yè)應用為核心。語言幫助性語言幫助性語言幫助性具有高精度的語言理解能力，可用于買家咨詢接待、商務問題處理、智能推薦、客戶關系維護等工作。

一.核心技術

知識圖譜——對非結構化文本、半結構化網頁和結構化數據庫進行統一建模、提取、融合和存儲，主動面對多源異構數據融合的挑戰(zhàn)，為上層特定領域語言理解、認知計算和對話機器人提供行業(yè)知識庫。

自然語言處理——采用知識驅動的語言認知技術，包括高精度的領域識別、領域意圖識別、情感識別、分詞、語言模型、領域詞向量和句子向量表示以及語義相似度計算等。，把非結構化的人類語言變成計算機可以理解和操作的結構化表示，以知識圖譜的形式形成知識，從而實現人機交互。

學習——通過研發(fā)面向結構的機器學習技術，提供細粒度的實體識別和鏈接、基于領域本體的關系和事件抽取、面向知識問答的語義角色標注服務。

深度問答——面向行業(yè)知識庫的深度問答引擎，集成了基于模板、語義解析、信息檢索、端到端深度學習等主流技術。根據行業(yè)復雜的信息需求，系統可以提供精準的問題分析和完整的答案回復。

二、核心職能

人性化智能問答——客服機器人采用高精度自然語言理解技術，構建數據驅動的AI算法模型，通過服務數萬客戶積累海量真實語料，進行高維度機器學習和深度訓練，反饋算法模型，可以模擬金牌客服的回復邏輯，提升客服機器人的語義理解和問答能力。

智能記錄——它包括三個提醒:訂購、付款和表揚。它可以通過識別買家、付款、牽手進度的對話上下文，以客戶訂單和付款的轉化率，自動查詢或推薦訂單。該模塊還包括支付推送、發(fā)貨推送和退款回收功能，通過發(fā)送預設語音的全稱，可以保證用戶的網購體驗。

智能推薦——可以根據不同用戶、不同場景，基于數據反饋實時調整推薦商品，同時自動過濾下架、過季或轉化不好的不合理商品。

智能質檢——基于AI和數據挖掘技術，可以深度學習談話數據，識別客服的質檢缺陷，幫助商家規(guī)范客服行為，提升客服團隊的服務質量和效率，幫助發(fā)掘潛在商機。

三、應用效果

樂幫機器人的第一響應時間可以達到0.5秒以內，縮短了客服的平均響應時間。案例中，服裝公司電商部門部署樂幫后，其平均客服響應速度從2017年的120秒下降到2018年的40秒，再優(yōu)化到2019年的19秒。大大提高了客戶接待效率，緩解了售前咨詢壓力。此外，客戶接待效率的提升也優(yōu)化了客服團隊成員的配置。服裝廠在銷售前基本不需要客服回復，客服70%的工作都集中在銷售和售后上，可以為用戶提供更加細致和人性化的服務，從而增強用戶粘性和店鋪銷售轉化?？头藬狄矎闹暗?0人減少到18人，其中白班12人左右，平均每人每天接待1700-1800人，取得了良好的降本增效效果。

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