企业怎样更好的运用在线智能客服(下篇)

二、客户需求理解准确度低

 当前大多数企业所用的智能客服系统普遍用于业务解答,系统的开发模式主要基于企业知识库,采用关键词匹配开推荐答案,可以说类似IVR系统。这种方式虽然直接,但没有很好的考虑客户的提问习惯。

对普通客户而言,提问偏向于口语化,而系统读取语言则采用结构化,这就会出现“答非所问”的情况。系统无法完整、正确识别客户问题,

导致当下一些智能客服系统在实际运用中推荐答案的准确率不高,

从而影响客户满意度,客户采用在线问答模式目的是尽可能方便地获取自己关注的业务知识,如果多次出现“答非所问”的情况,客户久而久之就会放弃这种服务模式,那么企业实现服务分流的初衷也不会达到预想的目标。

三、系统缺乏自我学习进步能力

在线智能客服系统自学习包括业务上的学习和技术上的学习。

业务上的自学习方面,需要随着业务和客户需求的变化而变化。

 

1、是企业知识的补充、更新一般都是在新政策、业务需求明确的

情况下才会做出进一步梳理和更新,管理流程比较复杂,操作周期比较长;

 2、是客户提出的问题可能会超过企业知识库储存的问题范围,此时在线客服系统仍无法给出准确的答案。根据心理学和调查显示客户对于新业务的感知往往比企业内部的管理流程走得快,了解的欲望也会更加迫切,假如客户已经关注了新产品新业务,

而企业没有及时更新信息,可能就会导致流失一些营销机会,这时如果在线智能客服能及时捕捉到客户对新产品、新业务的关注点,并及时提醒管理人员更新知识库,这将更好的提高客

户满意度。

3、技术学习方面,紧跟技术前沿,持续不断的优化推荐算法,当前很多企业存在的问题是,推荐算法持续优化,但是没有根据客户实际需求优化推荐算法,也就是说脱离了现实,脱离的客

户。这也将导致客户满意度降低、推荐准确度偏低。

Udesk在线客服能够为企业量身制定行业客服解决方案,多渠道接入、智能分配、功能强大、为企业实现高效率办公,实现跨部门的协同合作。

分享到:

评论已关闭