智能客服运营是做什么的？有哪些需要注意的问题？-鲸选型

一、智能客服运营的工作内容

意图识别的保障
- 智能客服运营要确保在客户提出问题时，智能客服能够准确理解其意图。这需要不断优化智能客服系统中的意图识别算法。例如，对于模糊的用户提问，如“这个东西有点问题，你看看”，要使智能客服能够通过上下文分析、关键词提取等技术，判断出用户可能是在询问某个产品的故障排查或者功能使用等方面的问题。
- 随着用户需求的多样化和语言表达的丰富性，运营团队要不断更新意图识别的语料库和模型，以适应新的情况。
知识检索的维护
- 保证客户提出的知识问题，智能客服可以在后台知识库中检索到答案。这就要求运营团队精心构建和维护知识库。知识库应涵盖产品知识、常见问题解答、业务流程等多方面内容。
- 例如，对于一家电商企业的智能客服，知识库中要包含商品的规格、价格、发货时间、退换货政策等信息。并且，要定期对知识库进行更新，删除过时的内容，补充新的知识。
答案生成的优化
- 确保智能客服在后台检索到的知识，能够以客户易懂的形式展示出来。如果答案过于复杂或者专业，要进行简化处理。
- 比如，在回答技术类问题时，可以将专业术语转化为通俗易懂的表述，或者添加示例进行解释。同时，答案的呈现形式不限于文字，也可以是图片、超链接、视频等富文本形式，以更好地满足客户需求。
任务自动化与闭环反馈的管理
- 保证智能客服具备的任务能力正常发挥作用。例如，自助服务功能，如用户查询订单状态、修改个人信息等任务，要确保其自动化流程的顺畅。
- 要清楚智能客服未开发的任务能力和无法服务的场景，评估其影响面。如果发现智能客服在某些复杂任务上无法满足客户需求，如处理涉及多个部门协调的业务问题，要及时提出智能任务开发需求（BRD）。同时，通过闭环反馈机制收集用户反馈，不断改进服务流程。

二、智能客服运营需要注意的问题

系统性能方面
- 要实时监控智能客服系统运行状态，检查服务器连接稳定性。如果服务器出现故障或者连接不稳定，可能会导致用户咨询无法正常接收和处理，影响客户体验。
- 查看系统响应时间，保证回复及时性。在当今快节奏的社会中，客户期望快速得到回应，如果回复时间过长，可能会导致客户满意度下降。
转人工情况的分析
- 对于转人工的情况要重点关注。其中机器人未自动回复时，顾客很可能转人工；顾客对机器人回复内容不满意或出现机器人回复错误的情况，顾客也可能要求转人工；还有由于某些问题较为复杂或者特殊，机器人无法独立接待、解决，需要转接至人工服务。对于前两种情况，运营团队要分析原因，优化智能客服的表现，减少不必要的转人工情况，提高服务效率。
数据驱动的优化
- 每日要对相关数据进行取值分析，根据数据来评估智能客服的表现。通过分析数据，可以发现智能客服在哪些方面存在问题，例如哪些类型的问题回答准确率低，哪些时间段的服务效率不高等等，从而有针对性地进行优化。