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提升業(yè)務(wù)智能化,大數(shù)據(jù)聚類分析 | Chatopera 讓聊天機(jī)器人上線!

2020-10-29 15:13:25   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  企業(yè)主管或客服部門領(lǐng)導(dǎo)已經(jīng)迫不及待的上線機(jī)器人客服了,但是在決定購買之前,要解決一個重要顧慮:機(jī)器人客服能成功嗎?尤其和消費者沒有對話歷史記錄的企業(yè),很難打消這部分疑慮。在Chatopera看來,缺少數(shù)據(jù)是痛點,但不是拒絕投資機(jī)器人客服的理由,亡羊補(bǔ)牢未為晚也。對機(jī)器人客服能不能成功最關(guān)鍵的問題是:機(jī)器人服務(wù)有沒有分析對話歷史的能力?因為很多業(yè)務(wù)積累的數(shù)據(jù)是暗數(shù)據(jù),雖然規(guī)模很大,但是沒有分析大數(shù)據(jù)的工具,就沒有發(fā)揮數(shù)據(jù)價值的方法。在客服中,企業(yè)上線機(jī)器人客服后,怎么樣根據(jù)對話歷史迭代機(jī)器人的知識庫、意圖標(biāo)注、對話腳本撰寫,才是決定機(jī)器人客服成敗的關(guān)鍵!
  為此,Chatopera機(jī)器人平臺上線了聚類分析服務(wù),聚類分析是將對話歷史按照相似度自動聚類,分成一個個聚簇。每個聚簇中任何兩個文本都是相似的。
  聚類分析在運營聊天機(jī)器人、提升智能化水平起著關(guān)鍵作用。聚類分析的結(jié)果可以用來:
  1)優(yōu)化知識庫:發(fā)現(xiàn)新知識,新問題或已有問題的相似問;
  2)優(yōu)化多輪對話腳本:發(fā)現(xiàn)對話流程,話術(shù),業(yè)務(wù)流程需求;
  3)優(yōu)化意圖識別:新的意圖,意圖中的參數(shù);
  4)優(yōu)化商業(yè)智能:發(fā)現(xiàn)新需求,訪客痛點,業(yè)務(wù)流程改造;
  5)衡量用戶活躍度,分析用戶激活、留存、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)的問題。
  在聊天機(jī)器人上線后,可能未必達(dá)到及格的程度。比如知識庫命中率比較低,這時候,就要經(jīng)常的使用聚類分析功能,優(yōu)化知識庫,常用方案是每天上午執(zhí)行過去24小時或3天的對話歷史,然后下載聚類結(jié)果,進(jìn)行機(jī)器人優(yōu)化。
  Chatopera機(jī)器人平臺提供聚類輸出包括:
  1)訪客發(fā)送內(nèi)容的聚類結(jié)果,文件:chats.user.tsv.clust.txt;
  2)BOT發(fā)送內(nèi)容的聚類結(jié)果,文件:chats.bot.tsv.clust.txt;
  3)BOT回復(fù)為兜底回復(fù)時,用戶的發(fā)送內(nèi)容的聚類結(jié)果,文件:fallbacks.tsv.clust.txt;
  4)訪客點擊沒有幫助時,發(fā)送的問題,聚類結(jié)果,文件:negative.tsv.clust.txt。
  每個文件中,包含了聚簇、該聚簇關(guān)鍵詞和聚簇內(nèi)成員等信息。
  如果所選聚類時間范圍包含數(shù)據(jù)量太少,也會在聚類結(jié)果中提示,因為在這種情況下,沒有聚類的價值,通過肉眼就可以完成對話分析。
  聚類通常針對的是大規(guī)模數(shù)據(jù),成千上萬、乃至數(shù)十萬數(shù)百萬的對話歷史記錄。
  聚類分析服務(wù)的研發(fā),是我們不斷傾聽客戶的反饋,從客戶的關(guān)鍵需求出發(fā)優(yōu)化Chatopera機(jī)器人平臺的成果,已經(jīng)在多個Chatopera云服務(wù)用戶獲得好評!來自九九互動的客服負(fù)責(zé)人Michael就說:這個真應(yīng)該給你們點個贊,對我們幫助非常大!讓我們一道努力,幫助您的企業(yè)或客戶上線聊天機(jī)器人!
  Chatopera云服務(wù),https://bot.chatopera.com
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