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要提高與業(yè)務的結(jié)合度體現(xiàn)在三個方面

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要提高與業(yè)務的結(jié)合度體現(xiàn)在三個方面,一個是能基于業(yè)務流程、業(yè)務特點等來調(diào)整系統(tǒng)的計算流程和算法,讓系統(tǒng)更加契合不同企業(yè)的特點,提高推薦精準度。 第二個是業(yè)務知識的積累。業(yè)務知識包括知識庫和行業(yè)的專業(yè)詞典,知識庫是智能客服的服務基礎,專業(yè)詞典則是影響智能客戶認知的因素之一。由于不同企業(yè)知識庫的管理流程并不相同,更新完善的周期也不一樣,所以在這方面主要還是考慮如何結(jié)合上述提到的自學習機制來及時獲取新業(yè)務關注點,提醒企業(yè)管理人員更新知識庫信息。而在專業(yè)詞典方面因為是系統(tǒng)識別業(yè)務知識點的關鍵因素,因此同樣需要及時更新維護,這不僅要靠系統(tǒng)的自學習提醒,同時也要依賴人工維護。傳統(tǒng)的智能客服系統(tǒng)對于詞典的管理都是“黑盒管理”模式,一般都是企業(yè)提出需求,系統(tǒng)的開發(fā)廠商去維護更新,這樣的流程比較繁瑣,如果可以直接提供可視化的詞典管理界面,由企業(yè)用戶自己去維護,知識的更新效率會更高。 最后一個就是要更多地去融合企業(yè)的業(yè)務分析成果,提高智能客服系統(tǒng)的綜合業(yè)務能力。實際上對數(shù)據(jù)的重視和應用已經(jīng)成為不同領域和行業(yè)的默契,很多企業(yè)都已經(jīng)開始了結(jié)合業(yè)務需求的數(shù)據(jù)挖掘分析工作,類似建立精準營銷識別、客戶服務滿意度預測、客戶投訴傾向判斷等應用模型。這些模型成果目前在客服方面應用較多的模式就是推薦給熱線客服,作為提醒客服的信息。同樣的,這種方式放在智能客服的應用上也同樣適用,例如可以利用企業(yè)的客戶畫像體系在服務過程中結(jié)合不同客戶標簽采取不同服務模式;或者結(jié)合產(chǎn)品精準營銷模型嵌入到智能客服系統(tǒng),在交互過程中及時捕捉客戶意向、把握營銷機會。當然,這種模式的真正開展并非十分容易,畢竟不是簡單地直接應用現(xiàn)有分析成果,而是要融合當前的對話內(nèi)容去提供實時分析,如果企業(yè)本身或服務的廠商在數(shù)據(jù)挖掘分析領域的積累不是特別深的話,也很難取得比較好的效果。

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