精心准备的机器人上线了， 为什么用户不来“撩”，客服还是那么累？
保证体验前提下，如何尽可能提高用户自助服务率？
随着人工智能加速行业渗透，机器人开始成为企业标配，承担起“数字员工”的角色，服务众多场景。智能客服作为最为成熟的AI应用之一，正在从算法技术驱动向产品、运营驱动上转变。
如何在保证用户体验的前提下，尽可能提高用户自助服务率，让机器人快速、准确地解决问题，减少人力投入和压力，成为机器人运营挑战。
追一科技与众多企业合作中，除了技术、算法创新外，在产品和运营上也沉淀了大量的经验和方法论。围绕运营问题，从入口互动、内容设计到人机协同等一系列链条，很多地方值得精细运作，从而激发机器人最大效能。
待调教的“数字员工”
客服管理不是一个新命题，经过多年沉淀，有自己的话术体系和管理体系。但大部分客户之前并未使用过智能客服机器人。
引入客服机器人之后，就好像招聘了一批一线新员工，工作地点是APP、小程序、营业厅等等。这些“员工”有自己的个性、特性和技能比如闲聊、咨询服务、业务办理等，优点是永远不会累、不会情绪化、服务稳定，但缺点是遇到难题可能答不上来，缺乏背景知识。
作为运营管理者，就需要激发新员工的潜力，调教好，使其更好地配合人工，服务更多用户，不断提升自己，并且让用户满意。
提高互动意愿
降低操作门槛
如何调教机器人呢？
我们曾经分析过一些客户案例。机器人解决率分布上，高达76%问题可以解决，剩下24%的原因比较多样，12%属于直接转人工，零轮对话，10%属于回答正确仍转人工。真正因为机器人理解错误、缺乏相关知识点教育的比重，只有2%。
这也就意味着，有一部分优化空间与机器人准确率或者说与技术、算法关系不大。
这正是需要运营发力的地方，打造机器人的“软”技能，包括接入体验、答案设计、人机协同等。接入体验是第一步，让机器人“撩”起来，所谓万事“开头难”。
具体接入体验上，机器人既需要明显的入口位置，也需要对话模块和窗口的考究设置。行业内的布局大同小异，用户进入聊天入口后，通常会有欢迎语、智能预测问题、快捷入口、输入区等，如下几家：
1) 欢迎语
欢迎语是机器人和用户第一次见面时，打招呼说的话。就像人人交流一样，打招呼往往影响了用户的第一印象和好感度，接下来交流的意愿，同时，也体现机器人乃至企业的品牌调性和价值观。所以，“开口”这一句需要好好设计。
怎么设计？
欢迎语包括自我介绍、功能介绍、操作介绍等必要信息，但热情、活泼的表达往往容易获得好感。机器人也没必要刻意掩饰，明确提示用户自己是机器人，可能效果更好，同时，针对不同服务渠道，如微信、APP、Web等，可以进行不同话术配置，以引导用户与机器人的交互；
如果可以获取用户称呼，预测潜在意图，融入到欢迎语中，机器人将创造更好的交互体验。
2）智能预测
除了欢迎语，推荐一些常见、高频问题或者根据用户标签智能预测用户可能感兴趣的话题等，有助于提高沟通效率，有效引导用户，提高触达和解决率。
在具体推荐策略上，可以根据用户画像、业务类型、入口渠道等制定不同的策略。比如，银行客户如果是从活动页进入咨询，则可以推荐高频活动类问题，带来潜在的关联销售机会。
另外，也可以根据用户活动状态进行推荐。比如电商行业可以根据用户购物前、已下单、已支付、已收获等多种状态，进行相关推荐。
3）快捷输入、个性化表达
当用户有了互动意愿，还需要给用户丰富、多样化、个性化表达工具。
文本输入可以搭配气泡、表情、SmartBox接口等。气泡、Smartbox主要是降低语言组织难度，减少用户输入的成本，表情是符合主流的沟通习惯。而语音输入，相比文本更加快捷。如果用户进行文本输入，根据用户输入内容，推荐关联问题，应该作为标配。还有资料发送能力、丰富的表情图片输入等，也都不可或缺。
答案设计
紧贴用户的需求
客服最终要解决用户的问题，优质的答案是解决问题的前提。
答案返回什么内容，以什么形式呈现，影响用户阅读、聆听、浏览的兴趣。用户在机器人提供的答案中，能不能及时、准确地获取信息，能不能最终解决问题，决定用户是去是留，是满意还是失望。
在答案的设计上，首先要保证可读性，尤其是移动端字数有一定限制，信息主次分明，重点信息优先呈现，一些关键的信息还需要强调和提示，比如金额、期数、银行卡号等等，答案的条理也需要清晰，尽量以富文本、图文、链接、视频等多媒体方式展示内容；一些长段的答案，可以改为多段渐进式回答，从而减轻用户阅读压力。
然后，答案尽可能贴近用户需求，让用户所问即所得。有时候用户提问，并不是要获得操作步骤或者一个说明书，而是要找到服务入口。比如查账单、办卡、退款、添加账户之类，这个时候给到用户的可能是一个操作入口，而不是一堆信息。
另外，就是个性化的内容。根据用户信息不同，提供不同的答案；并能根据用户咨询和标签，推荐关联问题，从而起到营销转化作用。
人机协同策略
满意度与解决率齐飞
机器人总有解决不了的问题，相对于机器人客服，人工客服相对于机器人客服无疑能提供更专业、贴心、人性化的服务，是用户体验的基石。如何平衡人力投入和用户体验之间的关系、最大限度提高人机协同效率，是引入智能客服机器人后一个重要课题。
在运营上，需要给到用户合适出口，找到人工客服，从而保障用户体验和满意度，真正解决问题。同时，也能够把一些个性化、复杂的需求，甚至有潜在转化机会的对话，及时交给专业人士处理。
转人工策略取决于客服中心的运营现状、运营指标、人力安排、业务繁忙程度等。通常情况下，比如双11、周年庆、股市有大波行情等业务量繁忙、人员紧张时，倾向于让机器人处理更多会话；为了提供更优质的服务，人工客服空闲时，倾向于由人工客服接管会话。
具体做法上，可以灵活配置各种转人工触发条件。例如敏感词和负面情绪，例如“曝光”、“投诉“等等，进行适当的安抚和转接人工，防止不满情绪蔓延，减少运营风险。另外，对话和拒识轮数，也可以根据实际需求灵活设置，比如转人工一般设置为2-3轮，业务繁忙时可以酌情增加轮数。
针对特定FAQ和文件类型，也可以触发转人工。
最后总结一下如何提高自助服务率：
1. 提供明显的入口，只要用户有需求，随时随地都可以找到机器人助手。
2. 是根据用户标签、业务场景入口，精准推荐问题，激发用户互动意愿。
3. 设计精准合理的答案，必要时引入任务型能力，解决流程明确简单的业务问题。
4. 设置合理的转人工条件，并提示用户转人工所需等待时长，在等待时间里，可以引导用户描述问题，避免用户离线和流失。
当然，运营不是一蹴而就的事情。需要技术与业务相互学习，各展所长、长期协作，实现从机器到智能再到“数字员工”的升级，达到AI效果与价值持续提升。
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● 关于追一
追一科技成立于2016年3月，是中国首批智能语义AI公司，致力于用最前沿的人工智能技术，满足企业对外服务、营销，对内运营、办公等多种场景的智慧化升级需求。3年来，获得招商局资本、创新工场、晨兴资本、GGV等投资，融资共计7000万美元。
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