El agente de IA reinventa el servicio de atención al cliente en el comercio electrónico: un análisis práctico basado en la plataforma Coze

El sistema tradicional de atención al cliente en el comercio electrónico se basa en la cooperación entre sistemas inteligentes de atención al cliente y equipos humanos, pero este modelo a menudo se enfrenta a cuellos de botella de eficiencia y experimenta puntos de dolor. Aunque la tecnología de grandes modelos lleva varios años desarrollándose, la mayoría de los servicios de atención al cliente con IA siguen limitándose a la asistencia basada en procesos predefinidos (modo SOP) o en la simple colaboración entre humanos y máquinas (modo SOP).Copilot (Modo).

Problemas como la "preconfiguración para responder", las "preguntas y respuestas mecánicas de una sola vuelta", la "generación de información inexacta para engañar a los usuarios" y la "incapacidad para reconocer con precisión la intención del usuario, lo que da lugar a preguntas sin respuesta" limitan significativamente la eficacia del servicio de atención al cliente con IA. La eficacia del servicio de atención al cliente de IA se ve limitada significativamente por cuestiones como la necesidad de preconfiguración para responder, "preguntas y respuestas mecánicas de una sola vuelta", "generación de información inexacta para engañar a los usuarios" e "incapacidad para reconocer con precisión la intención del usuario, lo que lleva a respuestas inexactas". Estas limitaciones se deben a su falta de verdadera autonomía y capacidad para comprender y planificar diálogos complejos. Para superar estas limitaciones, la industria ha empezado a explorar la viabilidad de un servicio de atención al cliente de IA basado en Agent Soluciones de atención al cliente con IA en modo. Tomando como ejemplo el equipo de atención al cliente de comercio electrónico de Jitterbug, utiliza la Coze Construcción de plataformas AgentExplorando un nuevo paradigma de colaboración hombre-máquina.

Mejorar la eficacia:Coze Dos modelos de aplicación del Agente en escenarios de atención al cliente

El proceso tradicional de atención al cliente de comercio electrónico (consulta del usuario -> respuesta del robot -> transferencia a manual) en el periodo de mayor afluencia de consultas, hace que los usuarios esperen mucho tiempo, lo que afecta a la experiencia; al mismo tiempo, la gestión manual de un gran número de consultas repetitivas no sólo es costosa, sino que también es difícil mejorar la eficiencia. Basándose en el gran modelo y Agent La exploración de la tecnología ha dado lugar a dos modelos principales de aplicación:

1. Agent Atención directa al cliente: por AI Agent Prestar servicios directamente a los clientes. Prestando servicios en Coze Construcción de plataformas Agent inteligencias y entrenadas con problemas comunes y soluciones acumuladas a partir de datos históricos de diálogo.Agent Capacidad para responder rápidamente a las consultas de los clientes. Y lo que es más importante.Agent Gracias a su capacidad de aprendizaje continuo, su precisión de respuesta mejora con el número de veces que se utiliza. En determinados casos de preguntas estándar o repetitivas, este modelo puede sustituir por completo al servicio manual de atención al cliente y reducir significativamente los costes operativos.
2. Agent Respuesta + Supervisión manualModelo de transición o colaboración: se trata de un modelo más general de transición o colaboración. Consiste principalmente en Agent El modelo genera sugerencias de respuesta, que luego son revisadas y confirmadas por un agente de atención al cliente en directo. Sólo cuando la respuesta del modelo es arriesgada o incapaz de tratar preguntas complejas y emocionales se produce la intervención humana. Para evaluar cuantitativamente el rendimiento del modelo y la necesidad de intervención manual, se introducen indicadores como la "tasa de intervención efectiva" para juzgar la calidad de las respuestas de la IA y lo razonable de la corrección manual. Este modelo garantiza la calidad del servicio y proporciona valiosos datos de retorno para la optimización continua del modelo de IA.

Ruta de aplicación: deconstruir y construir el servicio al cliente Agent

El equipo de comercio electrónico de Jitterbug se basa en Coze de la plataforma, especialmente en situaciones de servicio postventa al cliente, lo que construye la Agent se ha utilizado como plantilla en el Coze La tienda de la plataforma está abierta para que otras empresas o desarrolladores la utilicen de forma gratuita. La plantilla está diseñada para gestionar la logística, el pago, el servicio posventa y otros problemas comunes, proporcionando una idea de referencia para construir un servicio de atención al cliente inteligente que sustituya al trabajo manual. Los usuarios pueden, de acuerdo con sus propias necesidades empresariales, la Agent y flujos de trabajo relacionados para modificaciones personalizadas.

Consigue esto Agent La dirección de la plantilla es:https://www.coze.cn/s/uM1e-yIzEzo/

La idea central del programa es abstraer las complejas funciones tradicionales de atención al cliente en unidades de servicio inteligentes que puedan ser controladas por datos y despachadas, y construir un sistema corporal inteligente que pueda ejecutar procesos de servicio de forma autónoma. Su vía de aplicación específica incluye principalmente dos pasos clave:

Paso 1: Deconstruir el proceso de atención al cliente
Desglosa todo el proceso de interacción del servicio de atención al cliente en una serie de subtareas o módulos bien definidos y ejecutables.

Paso 2: Diseño de la arquitectura del flujo de trabajo
Basándose en el proceso deconstruido, el diseño Agent de la arquitectura del flujo de trabajo, que suele contener los siguientes tipos de nodos:

1. Flujo de trabajo principalResponsable de encadenar todo el enlace de servicio, realizar el análisis inicial de la sesión (p. ej., determinar la intención del usuario, la fase de la sesión) y enrutar las tareas a la unidad apropiada. Agent Nodos.
   
2. Agent Nodo Agente: Cada uno Agent Los nodos asumen una función independiente de atención al cliente, como los saludos de apertura y las observaciones finales, la aclaración de problemas, el reconocimiento de intenciones y el enrutamiento de escenarios, el dictamen de soluciones, la negociación y la ejecución de soluciones. Este diseño modular permite Agent Más fácil de gestionar y ampliar.
   
3. Nodo de configuración: para gestión y configuración Agent Información y parámetros externos necesarios para el funcionamiento, como el acceso a la base de conocimientos, la configuración condicional de la lógica de juicio, los parámetros del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) (por ejemplo, temperatura, máximo Ficha (número), etc.
   
4. Código NodoPermite realizar funciones específicas que deben programarse, como la interacción con sistemas internos (por ejemplo, interfaces de comunicación IM, sistemas de pedidos), el análisis sintáctico de perfiles de usuario, la adquisición de parámetros de pruebas A/B, etc. Proporciona Agent Proporciona la capacidad de interactuar con entornos externos complejos.

Coze Habilitación de plataformas: el bajo código se une a la inteligencia

Coze Plataforma para crear un sólido servicio de atención al cliente Agent Se proporcionan apoyos clave y se demuestran sus puntos fuertes:

1. Capacidad de autoaprendizaje con configuración casi nula::Agent Nada más sacarlo de la caja, funciona sin engorrosas configuraciones previas y tiene la capacidad de aprender y optimizar por sí solo a partir de las interacciones.
2. Respuesta precisa e inteligenteLa tecnología de la información: puede combinar datos multidimensionales, como los atributos del producto y el diálogo histórico con el usuario, para identificar con mayor precisión la intención del usuario y generar respuestas adecuadas.
3. Toma de decisiones y programación en profundidadpermite manejar situaciones más complejas de los clientes mediante análisis y razonamientos multidimensionales, y posibilita el uso de múltiples herramientas de análisis. Agent Colaboración inteligente y programación de tareas entre ellos. Esto va más allá de los tradicionales robots de atención al cliente basados en reglas o en el simple reconocimiento de intenciones.
4. Inteligencia emocional SensibilidadEl sistema es capaz de identificar en tiempo real los cambios emocionales del usuario en el diálogo y ajustar en consecuencia la estrategia de respuesta, por ejemplo, para apaciguar al usuario a tiempo cuando exprese su insatisfacción y optimizar la experiencia de servicio.
5. Guía de diálogo inteligentePermite interacciones multirronda más naturales, puede seguir activamente los cambios en las necesidades del usuario y orientar el diálogo hacia la resolución de problemas, proporcionando soluciones más profundas en lugar de simples preguntas y respuestas.

Práctica de aplicación: más exploración empresarial

Además del equipo de comercio electrónico de Jitterbug, otras empresas también están aprovechando las ventajas del Coze La plataforma crea Agent sistema de atención al cliente. Por ejemplo, la tecnología Explore Domain se basa en Coze Las inteligencias personalizadas de comercio electrónico son capaces de localizar rápidamente en la base de conocimientos las características de los productos, información sobre campañas promocionales, registros históricos de diálogo, etc., para generar un discurso de marketing personalizado que mejore el atractivo de los productos y los índices de conversión. En un diálogo de varias rondas, los Agent También puede combinarse con información sobre la política de gastos de envío de la tienda, las normas de seguro de envío y la estrategia de cupones para responder a las preocupaciones de los consumidores, generar confianza y ayudarles a tomar decisiones de compra.

sobre la base de Coze Ejemplos de inteligencias construidas para el comercio electrónico

Escaparate de aplicaciones para clientes: Servicio de atención al cliente Agent Realiza todo el proceso, desde dar la bienvenida a la tienda, recibir consultas, recomendar tallas según la forma del cuerpo del usuario, guiar el efecto de uso hasta ayudar a completar la transacción.

liberalización Agent Las plantillas son un intento útil de rebajar el umbral técnico y acelerar la adopción por parte de la industria. Sin embargo, lasAgent La adopción generalizada del modelo sigue planteando problemas, como la dependencia de datos de alta calidad, la capacidad de procesar situaciones complejas o no estándar, y los límites de los servicios y las consideraciones éticas en situaciones totalmente automatizadas.

A pesar de la evolución de la tecnología, el objetivo central del servicio -resolver eficazmente los problemas de los usuarios- sigue siendo el mismo.Coze plataformas y sus Agent La capacidad de crear nuevas posibilidades para que el comercio electrónico y otras áreas exploren modelos de servicio más inteligentes y eficientes.