L'agent IA réinvente le service client du commerce électronique : une analyse pratique basée sur la plateforme Coze

Le système traditionnel de service à la clientèle du commerce électronique repose sur la coopération entre des systèmes intelligents de service à la clientèle et des équipes humaines, mais ce modèle est souvent confronté à des goulets d'étranglement en matière d'efficacité et à des problèmes d'expérience. Bien que la technologie des grands modèles soit développée depuis plusieurs années, la plupart des services à la clientèle basés sur l'IA se limitent encore à une assistance fondée sur des processus prédéfinis (mode SOP) ou à une simple collaboration entre l'homme et la machine (mode SOP).Copilot (Mode).

Des problèmes tels que la "préconfiguration de la réponse", les "questions-réponses mécaniques à un tour", la "production d'informations inexactes pour induire les utilisateurs en erreur" et l'"incapacité à reconnaître avec précision l'intention de l'utilisateur, ce qui conduit à des questions sans réponse" limitent considérablement l'efficacité du service client de l'IA. Ces problèmes limitent considérablement l'efficacité du service client de l'IA. Ces limites sont dues à leur manque d'autonomie réelle et à leur incapacité à comprendre et à planifier des dialogues complexes. Afin de dépasser ces limites, l'industrie a commencé à explorer la faisabilité d'un service client basé sur l'IA en se basant sur les éléments suivants Agent Des solutions de service à la clientèle basées sur l'IA en mode. Si l'on prend l'exemple de l'équipe de service à la clientèle du commerce électronique Jitterbug, elle utilise la technologie de l'IA pour la gestion de l'information et de la communication. Coze Construction de la plate-forme AgentL'objectif est d'explorer un nouveau paradigme pour la collaboration entre l'homme et la machine.

Améliorer l'efficacité :Coze Deux modèles d'application de l'agent dans des scénarios de service à la clientèle

Le processus traditionnel de service à la clientèle du commerce électronique (demande de l'utilisateur -> réponse du robot -> transfert vers le service manuel) pendant la période de pointe du grand nombre de demandes, risque de faire attendre les utilisateurs pendant longtemps, ce qui affecte leur expérience ; en même temps, le traitement manuel d'un grand nombre de demandes répétitives est non seulement coûteux, mais il est également difficile d'en améliorer l'efficacité. Sur la base du grand modèle et de la Agent L'exploration de la technologie a débouché sur deux modèles d'application principaux :

1. Agent Service direct à la clientèleL'IA : par l'IA Agent Fournir des services directement aux clients. En fournissant des services en Coze Construction d'une plate-forme Agent et formés aux problèmes communs et aux solutions accumulées à partir des données historiques du dialogue.Agent Capacité à répondre rapidement aux demandes des clients. Plus important encore.Agent Grâce à sa capacité d'apprentissage continu, la précision de ses réponses s'améliore avec le nombre de fois où il est utilisé. En traitant certains scénarios de questions standard ou répétitives, ce modèle a le potentiel de remplacer complètement le service clientèle manuel et de réduire de manière significative les coûts opérationnels.
2. Agent Réponse + Supervision manuelleModèle de transition ou de collaboration : Il s'agit d'un modèle plus général de transition ou de collaboration. Il consiste principalement en Agent Le modèle génère des suggestions de réponses, qui sont ensuite examinées et confirmées par un agent du service clientèle. Ce n'est que lorsque la réponse du modèle est risquée ou incapable de traiter des questions complexes et émotionnelles que l'intervention humaine a lieu. Afin d'évaluer quantitativement les performances du modèle et la nécessité d'une intervention manuelle, des indicateurs tels que le "taux d'intervention efficace" sont introduits pour juger de la qualité des réponses de l'IA et du caractère raisonnable de la correction manuelle. Ce modèle garantit la qualité du service et fournit des données de retour précieuses pour l'optimisation continue du modèle d'IA.

Piste de mise en œuvre : Déconstruire et construire le service à la clientèle Agent

L'équipe de commerce électronique de Jitterbug est basée sur Coze la pratique de la plateforme, en particulier dans les scénarios de service après-vente, ce qui permet de construire le réseau de la plateforme. Agent a été utilisé comme modèle dans la Coze La boutique de la plateforme peut être utilisée gratuitement par d'autres entreprises ou développeurs. Le modèle est conçu pour gérer la logistique, le paiement, le service après-vente et d'autres problèmes courants. Il fournit une idée de référence pour la mise en place d'un service client intelligent destiné à remplacer le travail manuel. Les utilisateurs peuvent, en fonction des besoins de leur entreprise, utiliser le modèle de service à la clientèle. Agent et les flux de travail connexes pour des modifications personnalisées.

Obtenir ceci Agent L'adresse du modèle est la suivantehttps://www.coze.cn/s/uM1e-yIzEzo/

L'idée centrale du programme est d'abstraire les fonctions traditionnelles complexes de service à la clientèle en unités de service intelligentes qui peuvent être pilotées par des données et réparties, et de construire un système corporel intelligent qui peut exécuter de manière autonome des processus de service. Son parcours de mise en œuvre spécifique comprend principalement deux étapes clés :

Étape 1 : Déconstruire le processus de service à la clientèle
Décomposer l'ensemble du processus d'interaction avec le service clientèle en une série de sous-tâches ou de modules bien définis et exécutables.

Étape 2 : Conception de l'architecture du flux de travail
Sur la base du processus déconstruit, la conception Agent de l'architecture du flux de travail, qui contient généralement les types de nœuds suivants :

1. Flux de travail principalLe service d'assistance à la clientèle : responsable de l'enchaînement de l'ensemble du lien de service, de l'analyse initiale de la session (par exemple, détermination de l'intention de l'utilisateur, stade de la session) et de l'acheminement des tâches vers le service d'assistance à la clientèle approprié. Agent Nœuds.
   
2. Agent Nœud d'agent: Chacun Agent Les nœuds assument une fonction distincte de service à la clientèle, telle que l'accueil et les remarques finales, la clarification des problèmes, la reconnaissance des intentions et l'acheminement des scénarios, l'évaluation des solutions, la négociation et l'exécution des solutions. Cette conception modulaire permet Agent Plus facile à gérer et à développer.
   
3. Nœud de configuration: pour la gestion et la configuration Agent Informations et paramètres externes nécessaires au fonctionnement, tels que l'accès à la base de connaissances, la configuration conditionnelle de la logique de jugement, les paramètres du grand modèle linguistique (LLM) (par exemple, la température, les valeurs maximales et maximales, etc. Jeton (nombre), etc.
   
4. Code NodeLe module de programmation est utilisé pour exécuter des fonctions spécifiques qui doivent être programmées, telles que l'interaction avec les systèmes internes (par exemple, les interfaces de communication IM, les systèmes de commande), l'analyse du profil de l'utilisateur, l'acquisition de paramètres pour les tests A/B, etc. Il fournit Agent Capacité à s'interfacer avec des environnements externes complexes.

Coze Mise en œuvre de la plate-forme : le code bas rencontre l'intelligence

Coze Plate-forme pour la mise en place d'un service clientèle solide Agent Un soutien clé est fourni et ses points forts sont démontrés :

1. Capacité d'auto-apprentissage avec une configuration proche de zéro: :Agent Dès sa sortie de l'emballage, il fonctionne sans configuration préalable fastidieuse et a la capacité d'apprendre et de s'optimiser de lui-même à partir des interactions.
2. Une réponse précise et intelligenteIl peut combiner des données multidimensionnelles telles que les attributs du produit et l'historique du dialogue avec l'utilisateur afin d'identifier plus précisément l'intention de l'utilisateur et de générer des réponses adéquates.
3. Prise de décision et planification approfondiesL'analyse multidimensionnelle et le raisonnement permettent de traiter des scénarios plus complexes pour les clients et de mettre en place des systèmes d'information multiples pour les clients. Agent une collaboration intelligente et une planification des tâches entre eux. Cela va au-delà des robots de service à la clientèle traditionnels basés sur des règles ou une simple reconnaissance d'intention.
4. Intelligence émotionnelle SensationIl est capable d'identifier en temps réel les changements émotionnels de l'utilisateur dans le dialogue et d'ajuster la stratégie de réponse en conséquence, par exemple pour apaiser l'utilisateur à temps lorsqu'il exprime son mécontentement et optimiser l'expérience du service.
5. Guidage intelligent du dialogueLe système de gestion de l'information de l'Union européenne (UE) : il permet des interactions plus naturelles à plusieurs niveaux, peut suivre activement l'évolution des besoins des utilisateurs et orienter le dialogue vers la résolution des problèmes, en fournissant des solutions plus approfondies plutôt que de simples questions-réponses.

Pratique d'application : plus d'exploration des entreprises

Outre l'équipe de commerce électronique de Jitterbug, d'autres entreprises tirent également parti de l'outil de gestion du commerce électronique. Coze La plateforme construit des Agent système de service à la clientèle. Par exemple, la technologie du domaine Explore est basée sur Coze Les intelligences personnalisées du commerce électronique sont capables de localiser rapidement les caractéristiques des produits, les informations sur les campagnes promotionnelles, les historiques de dialogue, etc. dans la base de connaissances pour générer un discours marketing personnalisé afin d'améliorer l'attrait des produits et les taux de conversion. Dans un dialogue à plusieurs tours, les Agent Elle peut également être associée à des informations sur la politique d'affranchissement du magasin, les règles d'assurance en matière d'expédition et la stratégie en matière de coupons, afin de répondre aux préoccupations des consommateurs, d'instaurer un climat de confiance et d'aider à la prise de décision d'achat.

sur la base de Coze Exemples d'intelligences construites en matière de commerce électronique

Présentation de l'application client : Service à la clientèle Agent Effectue l'ensemble du processus, depuis l'accueil dans le magasin, la réception des demandes, la recommandation de tailles en fonction de la morphologie de l'utilisateur, le guidage de l'effet de port jusqu'à l'aide à la conclusion de la transaction.

libéralisation Agent Les modèles constituent une tentative utile pour abaisser le seuil technique et accélérer l'adoption par l'industrie. Cependant, lesAgent L'adoption généralisée du modèle se heurte encore à des difficultés, notamment la dépendance à l'égard de données de haute qualité, la capacité à traiter des scénarios complexes ou non standard, ainsi que les limites du service et les considérations éthiques dans les scénarios entièrement automatisés.

Malgré l'évolution de la technologie, l'objectif principal du service - résoudre efficacement les problèmes des utilisateurs - reste le même.Coze Les plateformes et leurs Agent La capacité de créer de nouvelles possibilités pour explorer des modèles de services plus intelligents et plus efficaces dans le domaine du commerce électronique et dans d'autres domaines.