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 企业主管或客服部门领导已经迫不及待的上线机器人客服了,但是在决定购买之前,要解决一个重要顾虑:机器人客服能成功吗?尤其和消费者没有对话历史记录的企业,很难打消这部分疑虑。在Chatopera看来,缺少数据是痛点,但不是拒绝投资机器人客服的理由,亡羊补牢未为晚也。对机器人客服能不能成功最关键的问题是:机器人服务有没有分析对话历史的能力?因为很多业务积累的数据是暗数据,虽然规模很大,但是没有分析大数据的工具,就没有发挥数据价值的方法。在客服中,企业上线机器人客服后,怎么样根据对话历史迭代机器人的知识库、意图标注、对话脚本撰写,才是决定机器人客服成败的关键!

  为此,Chatopera机器人平台上线了聚类分析服务,聚类分析是将对话历史按照相似度自动聚类,分成一个个聚簇。每个聚簇中任何两个文本都是相似的。
  聚类分析在运营聊天机器人、提升智能化水平起着关键作用。聚类分析的结果可以用来:
  1)优化知识库:发现新知识,新问题或已有问题的相似问;
  2)优化多轮对话脚本:发现对话流程,话术,业务流程需求;
  3)优化意图识别:新的意图,意图中的参数;
  4)优化商业智能:发现新需求,访客痛点,业务流程改造;
  5)衡量用户活跃度,分析用户激活、留存、客户服务等环节的问题。
  在聊天机器人上线后,可能未必达到及格的程度。比如知识库命中率比较低,这时候,就要经常的使用聚类分析功能,优化知识库,常用方案是每天上午执行过去24小时或3天的对话历史,然后下载聚类结果,进行机器人优化。
  Chatopera机器人平台提供聚类输出包括:
  1)访客发送内容的聚类结果,文件:chats.user.tsv.clust.txt;
  2)BOT发送内容的聚类结果,文件:chats.bot.tsv.clust.txt;
  3)BOT回复为兜底回复时,用户的发送内容的聚类结果,文件:fallbacks.tsv.clust.txt;
  4)访客点击没有帮助时,发送的问题,聚类结果,文件:negative.tsv.clust.txt。
  每个文件中,包含了聚簇、该聚簇关键词和聚簇内成员等信息。
  如果所选聚类时间范围包含数据量太少,也会在聚类结果中提示,因为在这种情况下,没有聚类的价值,通过肉眼就可以完成对话分析。
  聚类通常针对的是大规模数据,成千上万、乃至数十万数百万的对话历史记录。
  聚类分析服务的研发,是我们不断倾听客户的反馈,从客户的关键需求出发优化Chatopera机器人平台的成果,已经在多个Chatopera云服务用户获得好评!来自九九互动的客服负责人Michael就说:这个真应该给你们点个赞,对我们帮助非常大!让我们一道努力,帮助您的企业或客户上线聊天机器人!

 

 

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