ИИ-агент, возрождающий обслуживание клиентов в электронной коммерции: практический анализ на основе платформы Coze

Традиционная система обслуживания клиентов электронной коммерции опирается на сотрудничество интеллектуальных систем обслуживания клиентов и человеческих команд, но эта модель часто сталкивается с узкими местами в эффективности и болевыми точками. Несмотря на то, что технология больших моделей разрабатывается уже несколько лет, большинство систем обслуживания клиентов с искусственным интеллектом по-прежнему ограничиваются помощью на основе заранее определенных процессов (режим SOP) или простым человеко-машинным сотрудничеством (режим SOP).Copilot (Режим).

Такие проблемы, как "предварительная настройка на ответ", "механические одноразовые вопросы и ответы", "генерирование неточной информации для введения пользователей в заблуждение" и "неспособность точно распознать намерения пользователя, что приводит к нерелевантным ответам", существенно ограничивают эффективность работы службы поддержки клиентов с помощью ИИ. Эти проблемы существенно ограничивают эффективность ИИ-службы поддержки клиентов. Эти ограничения связаны с отсутствием у них подлинной автономности и способности понимать и планировать сложные диалоги. Чтобы преодолеть эти ограничения, индустрия начала изучать возможность создания ИИ-службы поддержки клиентов на основе Agent Решения по обслуживанию клиентов на основе искусственного интеллекта в режиме. Если взять в качестве примера команду обслуживания клиентов электронной коммерции Jitterbug, то она использует Coze Конструкция платформы AgentИзучение новой парадигмы человеко-машинного взаимодействия.

Повышение эффективности:Coze Две модели применения агента в сценариях обслуживания клиентов

Традиционный процесс обслуживания клиентов электронной коммерции (запрос пользователя -> ответ робота -> переход на ручное управление) в пиковый период большого количества запросов, легко заставить пользователей ждать в течение длительного времени, влияя на опыт; в то же время, ручная обработка большого количества повторяющихся запросов не только дорогостоящая, но и трудно повысить эффективность. Основываясь на большой модели и Agent Изучение технологии привело к появлению двух основных моделей применения:

1. Agent Прямое обслуживание клиентов: по ИИ Agent Предоставляйте услуги непосредственно клиентам. Предоставляя услуги в Coze Создание платформы Agent интеллекта и обучены общим проблемам и решениям, накопленным на основе исторических данных о диалогах.Agent Способность быстро реагировать на запросы клиентов. Что еще более важно.Agent Благодаря способности к непрерывному обучению точность ответов повышается с каждым разом. При решении некоторых стандартных или повторяющихся вопросов эта модель способна полностью заменить человека, обслуживающего клиентов, и значительно сократить операционные расходы.
2. Agent Реагирование + ручной надзор: Это более общая модель перехода или сотрудничества. Она состоит в основном из Agent Модель генерирует предложения по ответу, которые затем рассматриваются и подтверждаются живым агентом службы поддержки. Только когда ответ модели оказывается рискованным или неспособным справиться со сложными и эмоциональными вопросами, в дело вмешивается человек. Чтобы количественно оценить эффективность работы модели и необходимость ручного вмешательства, вводятся такие показатели, как "коэффициент эффективности вмешательства", позволяющие судить о качестве ответов ИИ и обоснованности ручной коррекции. Эта модель обеспечивает качество обслуживания, предоставляя ценные данные обратной связи для постоянной оптимизации модели ИИ.

Путь реализации: деконструкция и конструирование обслуживания клиентов Agent

Команда электронной коммерции Jitterbug основана на Coze Практика платформы, особенно в сценариях послепродажного обслуживания клиентов, что позволяет создать Agent был использован в качестве шаблона в Coze Платформа магазина открыта для бесплатного использования другими предприятиями или разработчиками. Шаблон предназначен для обработки логистики, оплаты, послепродажного обслуживания и других распространенных проблем, предоставляя идею для создания интеллектуального обслуживания клиентов, чтобы заменить ручной труд. Пользователи могут в соответствии с собственными потребностями бизнеса Agent и связанные с ними рабочие процессы для внесения индивидуальных изменений.

Получить это Agent Адрес шаблона:https://www.coze.cn/s/uM1e-yIzEzo/

Основная идея программы заключается в абстрагировании сложных традиционных функций обслуживания клиентов в интеллектуальные сервисные подразделения, которые могут управляться данными и диспетчеризироваться, а также в создании интеллектуальной системы, способной автономно выполнять процессы обслуживания. Конкретный путь реализации программы включает в себя два ключевых этапа:

Шаг 1: Деконструируйте процесс обслуживания клиентов
Разбейте весь процесс взаимодействия с клиентами на ряд четко определенных, выполнимых подзадач или модулей.

Шаг 2: Проектирование архитектуры рабочего процесса
Основываясь на деконструированном процессе, дизайн Agent архитектуры рабочего процесса, которая обычно содержит следующие типы узлов:

1. Основной рабочий процесс: Отвечает за объединение всего звена обслуживания, проведение первичного анализа сеанса (например, определение намерений пользователя, стадии сеанса) и маршрутизацию заданий соответствующим службам. Agent Узлы.
   
2. Agent Агентский узел: Каждый Agent Узлы берут на себя отдельные функции по обслуживанию клиентов, такие как приветствие и заключительное слово, выяснение проблемы, распознавание намерений и маршрутизация сценариев, поиск решений, переговоры и исполнение решений. Такая модульная конструкция позволяет Agent Легче управлять и расширять.
   
3. Узел конфигурации: для управления и настройки Agent Внешняя информация и параметры, необходимые для работы, такие как доступ к базе знаний, условная конфигурация логики суждений, параметры большой языковой модели (LLM) (например, температура, максимальная Токен (количество) настроек и т.д.
   
4. Код узла: Используется для выполнения специфических функций, которые необходимо запрограммировать, таких как взаимодействие с внутренними системами (например, интерфейсы связи IM, системы заказа), разбор профиля пользователя, получение параметров A/B-тестирования и т. д. Это обеспечивает Agent Обеспечивает возможность взаимодействия со сложной внешней средой.

Coze Расширение платформы: Low-Code Meets Intelligent

Coze Платформа для создания сильной службы поддержки клиентов Agent Оказывается ключевая поддержка и демонстрируются ее сильные стороны:

1. Возможность самообучения с настройкой, близкой к нулю::Agent Из коробки он работает без громоздких предварительных настроек и способен самостоятельно обучаться и оптимизировать работу на основе взаимодействия.
2. Точное и интеллектуальное реагированиеОн может объединить многомерные данные, такие как атрибуты продукта и исторические диалоги пользователей, чтобы более точно определить намерения пользователя и сгенерировать подходящие ответы.
3. Глубокое принятие решений и составление графиков: поддерживает работу с более сложными сценариями клиентов с помощью многомерного анализа и рассуждений, а также позволяет использовать несколько Agent Интеллектуальное взаимодействие и планирование задач между ними. Это выходит за рамки традиционных ботов для обслуживания клиентов, основанных на правилах или простом распознавании намерений.
4. Эмоциональный интеллект Чувствование: Он способен определять эмоциональные изменения пользователя в ходе диалога в режиме реального времени и соответствующим образом корректировать стратегию ответа, например, чтобы вовремя успокоить пользователя, когда он выражает недовольство, и оптимизировать качество обслуживания.
5. Интеллектуальное ведение диалога: Поддерживает более естественное многостороннее взаимодействие, может активно отслеживать изменения в потребностях пользователей и направлять диалог на решение проблем, предоставляя более глубокие решения, а не простые вопросы и ответы.

Практика применения: больше исследований предприятия

Помимо команды электронной коммерции Jitterbug, другие компании также используют Coze Платформа создает индивидуальные Agent система обслуживания клиентов. Например, технология Explore Domain основана на Coze Настроенные интеллекты электронной коммерции способны быстро находить в базе знаний характеристики продукта, информацию о рекламных кампаниях, исторические записи диалогов и т. д., чтобы генерировать персонализированный маркетинговый дискурс для повышения привлекательности продукта и коэффициента конверсии. В многораундовом диалоге Agent Она также может сочетаться с информацией о почтовой политике магазина, правилах страхования доставки и купонной стратегии, чтобы ответить на вопросы потребителей, укрепить их доверие и помочь в принятии решения о покупке.

на основании Coze Примеры встроенных интеллектов электронной коммерции

Приложение для клиентов: обслуживание клиентов Agent Выполняет весь процесс, начиная с приветствия в магазине, приема запросов, рекомендации размеров в соответствии с фигурой пользователя, руководства эффектом ношения и заканчивая помощью в завершении сделки.

либерализация Agent Шаблоны - это полезная попытка снизить технический порог и ускорить внедрение в промышленность. ОднакоAgent Широкому внедрению модели по-прежнему препятствуют такие проблемы, как зависимость от высококачественных данных, способность обрабатывать сложные или нестандартные сценарии, а также границы обслуживания и этические соображения в полностью автоматизированных сценариях.

Несмотря на развитие технологий, основная цель сервиса - эффективное решение проблем пользователей - остается неизменной.Coze Платформы и их Agent Способность создавать новые возможности для электронной коммерции и других областей, чтобы исследовать более умные и эффективные модели обслуживания.