谈谈人工智能客服指标

编程并不是一个机械性的工作，而是需要有思考，有创新的工作，语法是固定的，但解决问题的思路则是依靠人的思维，这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《谈谈人工智能客服指标》，文章讲解的知识点主要包括，如果你对科技周边方面的知识点感兴趣，就不要错过golang学习网，在这可以对大家的知识积累有所帮助，助力开发能力的提升。

我们经常收到业务询问，智能客服的评估标准是什么。这是一个非常难以回答的问题，因为我们需要证明使用智能客服的合理性并确保使用智能客服将为企业带来怎样的效益。

尽管智能客服解决方案没有“真正的”评估标准，在这里我列举一些案例，希望能帮助大家从这些案例中能给你一些提示。

首先，什么是智能客服？

智能客服是一种解决方案或一组解决方案，它能让用户获得访问信息，甚至自主执行一些简单的任务，而无需客服人员的帮助。

那么智能客服可以处理或执行的查询或任务有哪些？

在不联系客服人员的情况下跟踪包裹、请求报价或在线支付账单，这些都是我们定期执行的业务任务。

在客户查询方面，并非所有查询都可以通过智能客服来处理，因为一些复杂的问题仍然需要人工干预。但是，智能客服解决方案在解决第 1 层重复查询方面是非常有效。这些都是非常常见且频率非常高的请求类型，有超过80%的用户问题这些问题，占用了大量资源，我们完全可以使用自动化来回答这些问题。

哪些指标可以量化智能客服指标？

在尝试量化智能客服的指标时，每家企业都有自己的指标评估标准。以下是一些常用的指标，是需要定期更新数据及监控的。

呼叫偏转率

“呼叫转移”是指将客户的查询路由到备用服务渠道，例如聊天机器人、常见问题解答、知识中心数据库。呼叫转移的目标是确保客户以最有效的方式收到他们正在寻求的答案，并减少路由到人工座席的呼叫数量。这个指标指的是“通话”，也包括任何其他通讯根据，例如实时聊天和电子邮件。

测量呼叫偏转率可能很复杂，因为我们正在尝试测量没有发生的事情！根据DB Kay & Associates的说法，一种方法是估计智能客服成功的用户百分比和转人工的用户百分比。这两个百分比之间的差异表示偏转率。

顾客满意度

推进使用智能客服渠道对于任何企业来说都是一个令人期待的项目，它能改善/提高客户体验。但是，如果客户对智能客服提供给他们的工具不满意，如果他们发现太难使用或效率低下，那么智能客服渠道就不能被认为是成功的。必须通过调查、直接反馈和净推荐值 (NPS) 跟踪每个智能客服渠道的客户满意度，以便清楚地了解哪些渠道最成功以及哪些渠道需要改进。

智能客服成功率

确定智能客服成功与否的一种简单方法是跟踪智能客服渠道处理了多少客户查询，而没有上报给人工代理。例如，这可以是“如何订购”常见问题解答导致订单而不是客户发起的聊天会话的次数百分比，或者知识库搜索导致有用文章的次数百分比，由用户评分指示文章“有用”或表明“这解决了我的问题”。

目前很多解决方案都会自动跟踪、计算并在提供相关报表，以及许多其他有用的指标。

如何计算智能客服比率

让我们首先定义可以由客户自己使用智能客服渠道解决问题的百分比。如前所述，并非所有查询都可以通过智能客服处理，更复杂的查询需要人工干预。多年人工智能客服经验告诉我们，这个百分比在很大程度上取决于业务场景、行业经验甚至APP使用，但通常，50% 查询可以由客户自行解决。

在这 50% 中，我们需要量化有多少是冗余或重复的。如前所述，人工坐席收到的大约 80% 的查询属于该类别。这些是适合智能客服的。

智能客服的最大用处将是这两个百分比的乘积，即 0.5 x 0.8 = 0.4，因此 40% 将是可以预期的最大智能客服率。

最后，您需要考虑为您的工具提供动力的人工智能的效率。借助正确的 AI、正确的内容和功能强大的行业知识库，您的智能客服解决方案对这些重复查询的回答率可高达 80%。

因此，32% (0.4 x 0.8 = 0.32) 是智能客服比率的一个很好的目标。

当然，这些只是示例，根据业务、行业或支持您的智能客服解决方案的技术类型，结果可能会有很大差异，这可以为您提供了一个很好的对比基础。

本篇关于《谈谈人工智能客服指标》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！