Agente de IA reinventando o atendimento ao cliente de comércio eletrônico: uma análise prática baseada na plataforma Coze

O sistema tradicional de atendimento ao cliente de comércio eletrônico se baseia na cooperação entre sistemas inteligentes de atendimento ao cliente e equipes humanas, mas esse modelo geralmente enfrenta gargalos de eficiência e pontos problemáticos de experiência. Embora a tecnologia de big model tenha sido desenvolvida há vários anos, a maior parte do atendimento ao cliente com IA ainda se limita à assistência baseada em processos predefinidos (modo SOP) ou à simples colaboração homem-máquina (modo SOP).Copilot (Modo).

Problemas como "pré-configuração para responder", "perguntas e respostas mecânicas de uma rodada", "geração de informações imprecisas para enganar os usuários" e "incapacidade de reconhecer com precisão a intenção do usuário, levando a perguntas não respondidas" limitam significativamente a eficácia do atendimento ao cliente com IA. A eficácia do atendimento ao cliente com IA é significativamente limitada por questões como a necessidade de pré-configuração para responder, "perguntas e respostas mecânicas de uma rodada", "enganar os usuários gerando informações imprecisas" e "incapacidade de reconhecer com precisão a intenção do usuário, resultando em respostas imprecisas". Essas limitações se devem à falta de autonomia real e à capacidade de entender e planejar diálogos complexos. Para superar essas limitações, o setor começou a explorar a viabilidade do atendimento ao cliente com IA com base em Agent Soluções de atendimento ao cliente com IA em andamento. Tomando a equipe de atendimento ao cliente de comércio eletrônico da Jitterbug como exemplo, ela utiliza o Coze Construção da plataforma Agentexplorando um novo paradigma para a colaboração homem-máquina.

Melhorar a eficiência:Coze Dois modelos de aplicação do agente em cenários de atendimento ao cliente

O processo tradicional de atendimento ao cliente de comércio eletrônico (consulta do usuário -> resposta do robô -> transferência para o manual) no período de pico do grande número de consultas, pode facilmente fazer com que os usuários esperem por muito tempo, afetando a experiência; ao mesmo tempo, o tratamento manual de um grande número de consultas repetitivas não é apenas caro, mas também difícil de melhorar a eficiência. Com base no modelo de grande porte e Agent A exploração da tecnologia resultou em dois modelos principais de aplicativos:

1. Agent Atendimento direto ao cliente: por IA Agent Prestar serviços diretamente aos clientes. Ao fornecer serviços em Coze Construção de plataformas Agent inteligências e treinados com problemas e soluções comuns acumulados a partir de dados históricos de diálogo.Agent Capacidade de responder rapidamente às perguntas dos clientes. Mais importante ainda.Agent Com a capacidade de aprender continuamente, sua precisão de resposta melhora com o número de vezes que é usado. Ao lidar com determinados cenários de perguntas padrão ou repetitivas, esse modelo tem o potencial de substituir completamente o atendimento humano ao cliente e reduzir significativamente os custos operacionais.
2. Agent Resposta + Supervisão manualModelo de transição ou colaboração: Este é um modelo mais geral de transição ou colaboração. Ele consiste principalmente em Agent O modelo gera sugestões de resposta, que são revisadas e confirmadas por um agente de atendimento ao cliente em tempo real. Somente quando a resposta do modelo é arriscada ou incapaz de lidar com perguntas complexas e emocionais é que ocorre a intervenção humana. Para avaliar quantitativamente o desempenho do modelo e a necessidade de intervenção manual, indicadores como "taxa de intervenção efetiva" são introduzidos para avaliar a qualidade das respostas da IA e a razoabilidade da correção manual. Esse modelo garante a qualidade do serviço e, ao mesmo tempo, fornece dados de feedback valiosos para a otimização contínua do modelo de IA.

Caminho de implementação: desconstruindo e construindo o atendimento ao cliente Agent

A equipe de comércio eletrônico da Jitterbug está baseada em Coze prática da plataforma, especialmente em cenários de atendimento ao cliente pós-venda, que constrói o Agent foi usado como um modelo no Coze A loja da plataforma está aberta para ser usada gratuitamente por outras empresas ou desenvolvedores. O modelo foi projetado para lidar com logística, pagamento, pós-venda e outros problemas comuns, fornecendo uma ideia referenciável para a criação de um serviço inteligente de atendimento ao cliente para substituir o trabalho manual. Os usuários podem, de acordo com suas próprias necessidades de negócios, criar o Agent e fluxos de trabalho relacionados para modificações personalizadas.

Obter isso Agent O endereço do modelo é:https://www.coze.cn/s/uM1e-yIzEzo/

A ideia central do programa é abstrair as complexas funções tradicionais de atendimento ao cliente em unidades de serviço inteligentes que possam ser orientadas por dados e despachadas, e criar um sistema de corpo inteligente que possa executar processos de serviço de forma autônoma. Seu caminho de implementação específico inclui principalmente duas etapas principais:

Etapa 1: Desconstruir o processo de atendimento ao cliente
Divida todo o processo de interação do atendimento ao cliente em uma série de subtarefas ou módulos bem definidos e executáveis.

Etapa 2: Projeto da arquitetura do fluxo de trabalho
Com base no processo desconstruído, o projeto Agent da arquitetura do fluxo de trabalho, que normalmente contém os seguintes tipos de nós:

1. Fluxo de trabalho principalResponsável por unir todo o link de serviço, realizar a análise inicial da sessão (por exemplo, determinar a intenção do usuário, o estágio da sessão) e encaminhar as tarefas para o local apropriado Agent Nós.
   
2. Agent Nó de agente: Cada Agent Os nós assumem uma função separada de atendimento ao cliente, como saudações de abertura e comentários finais, esclarecimento de problemas, reconhecimento de intenções e roteamento de cenários, julgamento de soluções, negociação e execução de soluções. Esse design modular permite Agent Mais fácil de gerenciar e expandir.
   
3. Nó de configuração: para gerenciamento e configuração Agent Informações e parâmetros externos necessários para a operação, como acesso à base de conhecimento, configuração condicional da lógica de julgamento, parâmetros do Modelo de Linguagem Ampla (LLM) (por exemplo, temperatura, limite máximo, etc.) Token (número) configurações, etc.
   
4. Nó de códigoInterface de comunicação IM: Usada para executar funções específicas que precisam ser programadas, como interação com sistemas internos (por exemplo, interfaces de comunicação IM, sistemas de pedidos), análise de perfil de usuário, aquisição de parâmetros de teste A/B, etc. Isso fornece Agent Oferece a capacidade de interagir com ambientes externos complexos.

Coze Capacitação da plataforma: o baixo código encontra a inteligência

Coze Plataforma para criar um serviço de atendimento ao cliente sólido Agent O suporte principal é fornecido e seus pontos fortes são demonstrados:

1. Capacidade de autoaprendizagem com configuração próxima de zero::Agent Pronto para uso, ele funciona sem pré-configurações complicadas e tem a capacidade de aprender e otimizar por conta própria a partir das interações.
2. Resposta precisa e inteligenteEle pode combinar dados multidimensionais, como atributos do produto e histórico de diálogo do usuário, para identificar com mais precisão a intenção do usuário e gerar respostas adequadas.
3. Tomada de decisões e programação profundasSuporte ao tratamento de cenários mais complexos de clientes por meio de análise e raciocínio multidimensionais, além de possibilitar a utilização de vários recursos de gerenciamento de riscos. Agent Colaboração inteligente e agendamento de tarefas entre eles. Isso vai além dos tradicionais bots de atendimento ao cliente baseados em regras ou no simples reconhecimento de intenções.
4. Inteligência emocional SensaçãoO sistema é capaz de identificar as mudanças emocionais do usuário no diálogo em tempo real e ajustar a estratégia de resposta de acordo, por exemplo, para apaziguar o usuário a tempo quando ele expressar insatisfação e otimizar a experiência do serviço.
5. Orientação inteligente de diálogoSuporte a interações mais naturais em várias etapas, pode acompanhar ativamente as mudanças nas necessidades do usuário e orientar o diálogo para a solução de problemas, fornecendo soluções mais aprofundadas em vez de simples perguntas e respostas.

Prática de aplicação: mais exploração empresarial

Além da equipe de comércio eletrônico da Jitterbug, outras empresas também estão utilizando o Coze A plataforma cria Agent sistema de atendimento ao cliente. Por exemplo, a tecnologia Explore Domain é baseada em Coze As inteligências personalizadas de comércio eletrônico são capazes de localizar rapidamente as características do produto, as informações da campanha promocional, os registros históricos de diálogo etc. da base de conhecimento para gerar um discurso de marketing personalizado para aumentar o apelo do produto e as taxas de conversão. Em um diálogo de várias rodadas, o Agent Ele também pode ser combinado com informações sobre a política de postagem da loja, regras de seguro de remessa e estratégia de cupons para responder às preocupações do consumidor, criar confiança e ajudar nas decisões de compra.

com base em Coze Exemplos de inteligências de comércio eletrônico construídas

Apresentação do aplicativo do cliente: Atendimento ao cliente Agent Realiza todo o processo, desde a recepção na loja, recebimento de consultas, recomendação de tamanhos de acordo com o formato do corpo do usuário, orientação do efeito de uso até a assistência na conclusão da transação.

liberalização Agent Os modelos são uma tentativa útil de reduzir o limite técnico e acelerar a adoção pelo setor. No entanto, osAgent Ainda há desafios para a adoção generalizada do modelo, incluindo a dependência de dados de alta qualidade, a capacidade de processar cenários complexos ou fora do padrão e limites de serviço e considerações éticas em cenários totalmente automatizados.

Apesar da evolução da tecnologia, o objetivo principal do serviço - resolver efetivamente os problemas do usuário - continua o mesmo.Coze Plataformas e seus Agent A capacidade de criar novas possibilidades para explorar modelos de serviços mais inteligentes e eficientes no comércio eletrônico e em outras áreas.