如何提升在线客服机器人对用户问题的命中率?

在线客服,用户提问的时候总是五花八门,机器人有时候没办法理解用户所要表达的意思,导致回复的问题不符合用户要求。反而增加了运营成本。 如此,该如何引导用户提问且如何提升机器人对用户问题的命中率呢?
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  • 略问用户 提出于 2020-10-22 17:36:03

2 个回答

xxxxxa

我没做过在线机器人的产品,以下纯属瞎说。

首先我们假设这个背后的流程是这样的:有一个问题库 A 和答案库 B,机器人会拿用户提的问题去匹配问题库A 里是否有相同或者类似的问题,如果有,机器人就会去答案库 B 里寻找对应的答案,然后反馈给用户。如果找不到答案,就反馈 找不到答案 或者转接人工咨询。

这个流程有几个地方值得注意:

1、问题库 A 和答案库 B 如何维护?谁去维护?

2、用户描述问题的表达方式千差万别,如何精准地匹配到问题库 A ?

3、如果机器人匹配错误,导致反馈给用户的答案不符合用户的预期,如何让机器人知道 ?如何改进?

让我们来思考一下这3个问题。

第一个问题,初始的问题库 A 和答案库 B,需要人工维护,也就是说,你得先教机器人一些最常见的问题和对应的答案。在有了初始的问题库 A 和答案库 B 之后,可以考虑通过机器学习,让机器人自己维护。同时,如果已经有用户提过一些问题并且得到了满意的答复,机器人可以把这些例子完善和更新到问题库 A 和答案库 B 中,以后遇到类似问题,机器人可能就不至于答非所问了。

通过用户与机器人的大量反馈,可以让机器人自己学习和进化,这个地方的难点在于如何设计让机器人自己判断问题的相关性,以及如何让用户参与到帮助机器人学习的过程中,这里不展开说。

第二个问题,可以通过一定程度的引导来规范用户的表述,比如通过关键字匹配,在用户输入几个字的时候,机器人就模糊匹配出已维护的问题库 A 里存在的类似问题,用户可以在匹配结果里选择是否有他想表达的问题。

第三个问题,机器人匹配错误的情况下,如何设计让用户给机器人反馈,让机器人知道自己错了。用户可以针对机器人给出的答案选择是否有用进行反馈,然后机器人再给出另外几个答案供用户选择,这样的情况,用户可能一连遇到好几个答案都不是他想要的,会影响用户的体验。建议机器人连续3次给出的答案都不符合用户期望时,可以及时转到人工客服优先给用户解决问题。

毕竟,你不能指望用户一直花时间在那里帮你调教你的机器人,哪怕你的机器人学的足够快,也抵不住用户的耐心消失得快。

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xxxxxa

前几天用过去哪儿的机器人客服,它的做法是先给一系列常用问题,我估计至少能涵盖80%吧。这样做的好处是,机器人不够智能,但是用户是“完全智能的”,所以他愿意去寻找符合他的问题。在未解决问题后,才提供人工客服。

当然最智能的方式还是楼上提到的机器学习,给予关键词权重根据用户输入的问题来判断 属于哪一类的问题。

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