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客户服务(Customer Service),主要体现了一种以客户满意为导向的价值观,它整合及管理在预先设定的最优成本——服务组合中的客户界面的所有要素。广义而言,任何能提高客户满意度的内容都属于客户服务的范围。(客户满意度是指:客户体会到的他所实际“感知”的待遇和“期望”的待遇之间的差距。) 展开全文
客户服务(Customer Service),主要体现了一种以客户满意为导向的价值观,它整合及管理在预先设定的最优成本——服务组合中的客户界面的所有要素。广义而言,任何能提高客户满意度的内容都属于客户服务的范围。(客户满意度是指:客户体会到的他所实际“感知”的待遇和“期望”的待遇之间的差距。)
信息
外文名
Customer Service
分    类
人工和电子客服
中文名
客户服务
功    能
提高客户满意度
客户服务客服分类
客服基本可分为人工客服和电子客服,其中人工客服又可细分为文字客服、视频客服和语音客服三类。文字客服是指主要以打字聊天的形式进行的客户服务;视频客服是指主要以语音视频的形式进行客户服务;语音客服是指主要以移动电话的形式进行的客服服务。基于腾讯微信的迅猛发展,微信客服作为一种全新的客户服务方式,早已出现在客服市场上。微信客服依托于微信精湛的技术条件,综合了文字客服、视频客服和语音客服的全部功能,具有无可比拟的优势,因此备受市场好评。
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  • 微信人工客服24小时在线电话

    万次阅读 2020-09-07 10:29:34
    微信客服电话:95017 微信人工服务电话 0755-89833930找到客服电话号码:95017 微信遇到问题,直接找联系人工客服电话解决、 这个时候,我们就可以拨打微信服务电话到人工客服咨询中心,让人工客服为我们解决我们...

    微信客服电话:95017 微信人工服务电话 0755-89833930找到客服电话号码:95017 微信遇到问题,直接找联系人工客服电话解决、

    在这里插入图片描述

    这个时候,我们就可以拨打微信服务电话到人工客服咨询中心,让人工客服为我们解决我们需要解决的问题和我们想要知道的信息电话接通后,按照微信人工服务的提示指示去做,这样我们就可以24小时打通微信人工服务热线?

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  • 目录机器人客服解决了哪些问题提升用户体验降低客服运营成本优化企业业务流程Chatopera云服务机器人实现机器人上线机器人客服的集成创建机器人集成机器人知识库建议智能客服机器人客服的富文本消息消息形式多轮对话...

    1. 机器人客服解决了哪些问题

    提升用户体验

    • 回复内容标准化
    • 克服负面情绪
    • 永远在线

    降低客服运营成本

    • 机器人直接接待访客
    • 初级客服快速掌握知识库
    • 减少客户投诉

    优化企业业务流程

    • 快速查看常见问题
    • 优化大客户转化
    • 快速响应棘手问题

    2. 机器人实现

    知识库:通过设置问答对的方式实现聊天机器人,问答对支持标准问,扩展问,可以设置分类,根据模版批量上传和导出。

    多轮对话:基于规则脚本和JavaScript函数实现的高级对话机器人,用于实现固定流程的问答机器人,通过多轮对话设计器实现机器人的思维逻辑导图。

    意图识别:使用机器学习,根据标注的意图、槽位和说法训练语言模型,举一反三,提供系统词典识别人名地名等信息,同时支持自定义词典,方便用户管理专有词汇。

    测试:在正式发布机器前,对知识库、多轮对话、意图识别进行测试,方便调试,使机器人达到智能的水平。

    3. 机器人上线

    集成:Chatopera机器人提供不同语言的SDK,包括JavaScript、Go、Java、Pyhton和PHP等。

    使用统计:上线后对机器人对话调用情况进行统计。

    对话历史:查看访客于机器人的对话历史记录。

    4. 机器人客服的集成

    机器人客服插件

    安装

    安装脚本为Bash Shell脚本,需要在命令行控制台执行,下载春松客服源码后。

    cd public/plugins/chatbot
    ./scripts/install.sh
    

    提示: Windows环境使用Git Bash 命令行终端执行该命令,也可以完成安装。

    卸载

    卸载脚本为Bash Shell脚本,需要在命令行控制台执行。

    ./scripts/uninstall.sh
    

    浏览插件源码

    https://github.com/chatopera/cosin/tree/osc/public/plugins/chatbot

    创建机器人

    Chatopera云服务控制台,点击“创建机器人”,设置语言、名字、头像和描述,在知识库页面设置问答对,在测试页面调试知识库,需要强调,集成机器人时,需要的ClientId和Secret可以在机器人的“集成”页面得到。

    在这里插入图片描述

    集成机器人

    在春松客服中,使用管理员从左侧一级菜单进入“机器人客服”页面,点击“新建”,然后填入ClientId和Secret。

    知识库建议

    知识库建议是应用智能机器人的知识库,提升客服人员的工作效率,在坐席工作台对话窗口以及坐席监控提供知识库快捷和知识库联想。
    在这里插入图片描述
    知识库快捷: 使用访客发送的消息,进行知识库查询,展示在对话窗口的右侧。

    知识库联想:使用坐席人员输入框里的内容,进行知识库查询,展示一个联想输入窗口。

    知识库建议的状态在智能机器人管理页面控制开启或关闭。

    智能客服

    在访客端提供智能客服坐席,实现机器人接待访客,智能客服有机器人客服优先,仅机器人客服等模式。

    智能客服的状态在智能机器人管理页面控制开启或关闭。
    在这里插入图片描述

    5. 机器人客服的富文本消息

    消息形式

    智能客服支持下面的消息形式,在与访客对话过程中,有更友好的交互体验。

    列表消息:展示一个列表,访客可以快速导航到不同项目,支持多次点击。

    常见问题列表:在接入智能客服后,自动发送一个常见问题列表。

    按钮消息:智能客服发送一个带有点击按钮的对话消息,按钮消息只支持点击一次。

    图文消息:带有缩略图,大标题,小标题和超链接的消息形式。
    在这里插入图片描述

    6. 总结

    春松客服里的机器人客服知识库的学习门槛低,见效快,主要解决常见问题;多轮对话侧重于固定流程的对话,更灵活,但是需要掌握编程技能。

    本文篇章有限,为了帮助大家真正的落地机器人客服,我们录制了视频,对于有需要接入机器人客服的朋友,请进一步观看视频,视频中涵盖了本文不曾介绍的一些细节。

    资源链接

    视频:春松客服里的机器人客服
    春松客服机器人配置参数
    机器人客服插件源码

    开源智能客服系统

    春松客服是 Chatopera 自主研发的,Apache2.0开源协议授权的智能客服系统,春松客服会不断增强客服系统的智能化,这包括利用自然语言处理、机器学习和语音识别等技术让客服工作更有效率、客服满意度更高、成本更低。

    开源力量 社区共建

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  • 智能客服

    千次阅读 2019-09-25 10:25:55
    智能客服 智能客服设计整体框架 智能客服根据任务类型可以分为:咨询问答、任务型多轮对话、闲聊客服。 智能客服原理 咨询问答 参考链接: QA机器人的本质是:假设用户提了一个问题Q,QA机器人需要从已有的QA...

    智能客服

    智能客服设计整体框架
    在这里插入图片描述
    智能客服根据任务类型可以分为:咨询问答、任务型多轮对话、闲聊客服。

    智能客服原理

    在这里插入图片描述

    咨询问答

    参考链接:
    QA机器人的本质是:假设用户提了一个问题Q,QA机器人需要从已有的QA数据库中寻找最合适的QA对返回,QA机器人会进行QQ相似度计算和QA匹配度计算,通过综合相似度与匹配度,找到最适合的一组QA对 (Qi, Ai),即最佳答案返回。
    设计思路
    1、客服根据常见的问答数据创建问答知识库。
    2、用户提出的问题是,将用户问题与知识库中的问题进行相似度计算,检索出最相近的问题
    3、返回最相关的问题及其答案
    解决方案
    基于问答对的方法,常用检索+排序的算法。
    1、NN模型:常见的网络模型包括RNN和CNN模型。例如双层编码(Decoder)的长短期记忆模型(LSTM)。这种模型在很多场景下都比较好用,网络模型的主要缺点是需要一定数量的样本。
    2、拆分成子问题:在语料比较小的情况下,将问题进行拆分(1)把问题变成一种短文本语义表征,通常有tfidf、w2v。(2)然后再进行语义距离计算,例如计算向量的余弦距离
    eg:QA机器人问题-问题匹配算法原理
    在这里插入图片描述
    QQ匹配包括几个部分:句向量化、相似度计算、相似度排序。

    • 句向量化是使用BoW词袋模型和同义词扩展,将句子的词转换成向量;
    • 然后再与问题库里的词进行相似度计算,计算出余弦相似度;
    • 用余弦距离产生相应的结果,按照相似度大小排序返回答案列表。
      在这里插入图片描述

    任务型多轮对话

    (Task-Bot) 的关键技术是基于意图识别与语义槽提取。
    eg: A: “帮我订一个今天下午3点到4点的会议室吧?要大一点的。”
    机器人识别出来这是一个任务,而这个任务要完成必须三个语义槽:时间、地点、大小。

    任务型多轮对话原理

    在这里插入图片描述
    任务型对话主要包括三部分:自然语言理解,对话管理,最后是自然语言生成 (忽略语音识别步骤)
    在这里插入图片描述
    自然语言理解
    该模块一般包含以下三个模块:

    • 领域识别:即识别该语句是不是属于这个任务场景,一般有多个机器人集成时,如闲聊机器人,问答机器人等,领域识别应当在进入任务型机器人之前做判断与分发
    • 意图识别:即识别用户意图,细分该任务型场景下的子场景
    • 语义槽填充:用于对话管理模块的输入 Eg: Text=“人民币对美元的汇率是多少”;经过自然语言理解模块会解析为 act ( slot1
      = value1, slot2 = value2 ……) 的形式,即意图,槽位,槽位信息三元组形式,即 Text会解析为“查询(槽位1=人民币,槽位2=美元)”这样的形式。
      在这里插入图片描述
      对话管理模块
      自然语言理解模块的三元组输出将作为对话管理系统的输入。它主要包括两部分:
    • 状态追踪模块:该模块在对话的每一轮次对用户的目标进行预估,管理每个回合的输入和对话历史,输出当前对话状态。
    • 对话策略模块:该模块的主要功能是根据前面的对话状态决策采取的最优动作(如:提供结果,询问特定限制条件,澄清或确认需求等)从而最有效的辅助用户完成信息或服务获取的任务。该模块基于用户输入的语义表达和当前对话状态输出下一步的系统行为和更新的对话状态。
      Eg: text=“人民币对美元的汇率是多少”。“查询(槽位1=人民币,槽位2=美元)”这样的形式将作为对话管理模块的输入,这时候状态追踪模块就要根据前几轮的信息,结合该输入判断该轮的查询状态,确定查询的槽位,以及与数据库的交互。如得到想要查询的确实是人民币对美元的汇率信息。这时候,根据现有的对话策略判断当前的槽位状态,最后给出对话管理模块的输出,如查询结果(源货币=人民币,目标货币=美元,汇率=1:0.16)
      在这里插入图片描述
      参考链接:https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/9182421.html

    解决方案

    第一个是语法分析,可以通过语法规则去分析一句话,得到这句活是疑问句还是肯定句,继而分析出用户意图。相应的也可以通过语法结构中找到对应的槽值。
    第二种方法是生成模式,主要两个代表性的HMM,CRF, 这样就需要标注数据。
    第三种方法是分类思想,先对一句话提取特征,再根据有多少个槽值或意图训练多少个分类器,输入一句话分别给不同的分类器,最终得到包含槽值的概率有多大,最终得到这个槽值。
    还有一种采用深度学习方式,使用LSTM+CRF两种组合的方式进行实体识别,现在也是首选的方法 ,但有一个问题是深度学习的速度比较慢 ,一般轻量型的对话系统还是通过语法分析或分类方式或序列标注来做。
    自然语言生成模块
    该模块主要任务是将对话策略输出的语义表达生成流畅可读的自然语言句子,反馈给用户。
    传统方法(a)基于模板的NLG方法: 人为定义一些模板,用需要的信息填空的方法。
    (b)基于树的NLGhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/49197552

    闲聊问答

    在这里插入图片描述
    解决方案

    • 检索式ChatBot
      • 像ES那样直接检索(如使用fuzzywuzzy),只能字面匹配
      • 构造句向量,检索问答库,能够检索有同义词的句子
    • 生成式ChatBot(todo)
      • seq2seq
      • GAN

    数据集

    英文

    斯坦福大学自然语言处理的QA数据集SQuAD
    来自Stack Overflow平台的Python语言问答数据集【Kaggle】
    来自Stack Overflow品台的R语言问答数据集【Kaggle】
    保险行业问答(QA)数据集【Minwei Feng】
    AI2科学问答数据集(多选)
    康奈尔大学电影对白
    微软的10万个问题和答案的MS MARCO数据集

    中文

    百度的中文问答数据集WebQA
    中文问答数据
    中文对话数据集
    中文电影台词数据集dgk_shooter_min.conv
    白鹭时代中文问答语料:白鹭时代论坛问答数据,一个问题对应一个最好的答案
    微博数据集:华为李航实验室发布,也是论文“Neural Responding Machine for Short-Text Conversation”使用的数据集
    新浪微博数据集,评论回复短句

    参考文献:

    系列(三)-- BERT在阅读理解与问答上应用
    DuReader:百度大规模的中文机器阅读理解数据集
    基于知识图谱的问答系统入门—NLPCC2016KBQA数据集
    基于DrQA的中文问答系统构建(一):DrQA安装

    阅读理解式问答系统参考文章:

    Li P, Li W, He Z, et al. Dataset and Neural Recurrent Sequence Labeling Model for Open-Domain Factoid Question Answering[J]. arXiv: Computation and Language, 2016.
    DGCNN,全名为Dilate Gated Convolutional Neural Network,即“膨胀门卷积神经网络”

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    开源客服系统

    春松客服是 Chatopera 自主研发以及基于且增强其它开源软件的方式实现的,春松客服会不断增强客服系统的智能化,这包括利用自然语言处理、机器学习和语音识别等技术让客服工作更有效率、客服满意度更高、成本更低。

    春松客服的开源项目地址是

    https://github.com/chatopera/cosin

    在该Github项目中,你可以:

    下载项目开源码

    • 通过README.md了解更多项目信息
    • 通过Wiki获得开发文档
    • 通过Issue提问
    • 通过Pull request贡献代码
    • 通过Issue了解开发状态
      春松客服

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