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用多指标判断“客服机器人” 看快商通如何做?(二)

2017-03-21 11:47  卢静    阅读:
    快商通近年来一直在加强人工智能领域的投入和研究,而可以说客服行业可以称的上是人工智能切入实际应用的前沿阵地,快商通采取多指标打造的的客服机器人早已在客户服务中的应用。所采用的分别有以下五项指标。
           
    一、问题识别率

    问题识别率是业内主流客服机器人服务提供商或企业的工作逻辑,它指的是机器人能识别出客户的问题数与所有问题数的比例。这项是行业中普遍应用的衡量指标。
在这个过程中,从客户的千奇百怪的问题或者问法,机器人可以分析语义并寻找到知识标准答案,就算是问题识别对了,也就是给问题识别率加了一分。

    而我们从做客服的角度来看,常常会怀疑这个数据,因为实际经验中自己去使用机器人的时候,它们好像没有那么智能啊,所以,这也从一个侧面说明了,我们需要有另外的一整套指标来衡量,而不仅仅是单一的问题识别率。
    二、拨测准确率
    拨测准确率采用的是一种实验的方法,即用一定的公司内部业务管理人员的人力,采取模拟客户问题的方法和机器人实际开展对话,记录结果的正确与否,人工判断机器人回答准确的数量占到总问题数的比例。这个指标更笨但更真实的问题识别率
    这个指标的好处在于,是人脑判断的对错,也是模拟客户的角度去看待对错,所以在样本量越大的情况下,我们认为这个指标越真实。以我们的实践来看,拨测准确率的数据比问题识别率要低3-4个点,即在90%左右的水平。
    而这个指标也有它的缺陷,首先要耗费大量的人力去做这个事情,其次因为是业务人员去拨测的,因为非常熟悉业务的情况,所以不能完全真实的模拟客户看到答案的感知,是否准确,是否看的懂,都存在一定的偏差。
    三、答案满意度
    客户是智能机器人的最终使用者,所以只有真实的客户是否认同机器人的回答才是更真实的数据情况,普遍意义上可以有两种典型的调研方式:
    1、在机器人每回答一个问题的结束都设置一个评价小尾巴,客户对逐条问题都可以选择评价,并评价是否满意这条回答。这样做的好处是,通过大量的数据积累,可快速定位评分相对低的答案,然后回炉进行优化,以此往复,不断提升;比如支付宝就是采用这种方式;
    2、在整体机器人服务完成后弹出窗口进行调研,调研客户对整通机器人服务的完整感知,是否满意;这样的好处是没有那么频繁的骚扰客户,且评价具有整体性,但是对于具体的提升帮助不够明显。
    这个指标是监控机器人能力又一重点指标,这个指标在应用上一定要注意UIUE的设计,尽量少的骚扰到客户,所以建议不是常态化的用,最好在服务启动的初期和关键点去应用。
    四、服务满足率
    基本上,在线客服的行业的排列模式普遍是“智能机器人+在线人工服务”,机器人在前端解决大部分简单、重复的问题,在机器人回答后则开放引导人工的入口,当客户不满意机器人的答案或者有更高的要求的时候,客户可以有两种选择,第一,通过人工入口,点击进入人工服务;第二,受不了了直接退出拨打同企业的人工服务热线。
    使用机器人最终是为了替代人力劳动,降低人工成本,因此监控客户在机器人上完整解决问题的比例,对于智能机器人客服而言,意义很重大。在业内,基本上没有相关可以参考的行业平均值,我们的情况在85%左右。
    五、调研满意度
    设计一个调研问卷,用外呼的方式,针对近期接受过机器人服务的客户开展调研,这个方法很常规。在一定样本量的基础上,这个数据应该最大概率的贴近客户的真实感知,并且通过设计问卷的细项,我们可以找到具体的客户认为机器人不满的点在哪里,同时加以提升和修正。
    这个方法虽然很老土,但是很实用;行业不同,调研的内容不同,这个数据的平均参考值也不同,但一般而言,85%会是一个较为合理的衡量标准。
    综上,智能机器人的技术发展日新月异,人工智能算法也在飞速的发展当中, 相信在不久的将来,人工智能在客服的应用将远超想象,快商通通过这五大关键指标监控,在不断的发现问题和解决问题。 
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