到底如何才能用好呼入機(jī)器人？
很多企業(yè)剛開始使用呼入機(jī)器人都滿懷期待，想借助AI實(shí)現(xiàn)自動接待、降本增效。但上線一段時間后卻發(fā)現(xiàn)，效果不如預(yù)期：
接通量明明不少，但多數(shù)對話無法閉環(huán)；客戶反復(fù)對話卻無法理解需求，最后還是得轉(zhuǎn)人工；但很多企業(yè)卻不知道如何調(diào)整，甚至機(jī)器人“在哪兒卡殼了”“為啥解決不了”都無從得知——服務(wù)體驗(yàn)不好，運(yùn)營也束手無策。
這些問題背后，不是機(jī)器人不能用，而是企業(yè)缺乏一些工具來發(fā)現(xiàn)問題、分析原因、優(yōu)化體驗(yàn)，讓呼入機(jī)器人能聽得懂、答得上，完得成。
為此，天潤融通基于大模型將傳統(tǒng)呼入機(jī)器人升級為呼入Agent，并新增三大關(guān)鍵能力，幫助企業(yè)從服務(wù)數(shù)據(jù)中提取洞察、追蹤行為細(xì)節(jié)、拆解轉(zhuǎn)人工成因，幫助企業(yè)系統(tǒng)化識別問題、迭代策略，讓呼入Agent真正成為“能成長的AI客服”。
下面，讓我們一起看看這三項新能力，如何在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中落地、提效、閉環(huán)。
01智能通話記錄，洞察服務(wù)細(xì)節(jié)，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化空間
呼入Agent每一次服務(wù)，背后都蘊(yùn)藏著大量可挖掘的數(shù)據(jù)。新版呼入Agent圖識別提取、對話輪次以及轉(zhuǎn)人工原因等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行了深度優(yōu)化和呈現(xiàn)，旨在為企業(yè)提供更全面、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)洞察。
首先是意圖識別提取功能，可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)識別客戶意圖，準(zhǔn)確匹配服務(wù)，挖掘潛在需求。同時，通過對意圖識別的數(shù)據(jù)分析，企業(yè)還可以優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升問題處理的效率。
比如在保險行業(yè)中，客戶撥打客服熱線時并沒有明確說出“我要續(xù)保”，而是說“我上次的車險快到期了吧？”呼入機(jī)器人能夠準(zhǔn)確識別“續(xù)保”意圖，自動進(jìn)入對應(yīng)流程，提升服務(wù)效率并促進(jìn)轉(zhuǎn)化。
其次新增「對話輪次」標(biāo)簽，可以幫助企業(yè)優(yōu)化機(jī)器人的回答策略，合理分配服務(wù)資源。此外，對話輪次還能幫助企業(yè)深入洞察客戶的行為，進(jìn)而調(diào)整溝通策略，更好滿足客戶的個性化需求。
例如某零售品牌發(fā)現(xiàn)，大量關(guān)于“退換貨政策”的咨詢存在6輪以上的對話，最終仍需轉(zhuǎn)人工。通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化話術(shù)為“一句話說清楚+一鍵鏈接跳轉(zhuǎn)”，平均對話輪次下降40%，提升了整體接待效率。
02 轉(zhuǎn)人工分析：讓每次“轉(zhuǎn)人工”都成為優(yōu)化切口
此外新增「轉(zhuǎn)人工原因」標(biāo)簽，幫助企業(yè)詳細(xì)記錄并分析轉(zhuǎn)人工的原因。此基礎(chǔ)上，新版本呼入Agent支持對轉(zhuǎn)人工原因的深入下鉆分析。
客戶為什么要轉(zhuǎn)人工？是機(jī)器人理解不到位？還是知識庫回答不準(zhǔn)確？
通過轉(zhuǎn)人工原因溯源，企業(yè)可以清晰定位機(jī)器人在知識邏輯、意圖識別或話術(shù)應(yīng)答等方面的短板。在此基礎(chǔ)上，企業(yè)就可以快速調(diào)整知識內(nèi)容和交互策略，從而減少“無效轉(zhuǎn)接”，提升機(jī)器人閉環(huán)解決能力。
例如某醫(yī)療行業(yè)客戶發(fā)現(xiàn)，“機(jī)器人無法理解”是主要轉(zhuǎn)人工原因之一，集中在“醫(yī)保報銷”類問題。通過更新機(jī)器人知識庫并強(qiáng)化醫(yī)保相關(guān)話術(shù)后，轉(zhuǎn)人工率降低了近30%。
03 通話即洞察：每一次對話，都是一次業(yè)務(wù)掃描
整體服務(wù)完成，電話掛斷之后，客服的工作還沒有結(jié)束。因?yàn)?/span>全新升級的「通話詳情頁」將每一次客戶通話升級為一次“業(yè)務(wù)掃描”。
新升級的「通話詳情頁」不僅能夠還原通話記錄，便于座席回溯判斷，還能基于大模型能力，對客戶需求、溝通行為、服務(wù)成效等核心要素進(jìn)行智能識別與標(biāo)注。為座席自動生成可落地的優(yōu)化建議，助力服務(wù)流程、產(chǎn)品設(shè)計等環(huán)節(jié)不斷進(jìn)化。
例如某電商平臺通過分析通話詳情發(fā)現(xiàn)，大促期間大量用戶關(guān)注“發(fā)貨進(jìn)度”，但機(jī)器人回復(fù)統(tǒng)一為“3-5天發(fā)貨”。調(diào)整為根據(jù)具體訂單狀態(tài)返回“已打包/已出庫”等動態(tài)信息后，用戶滿意度明顯提升。
從“話術(shù)執(zhí)行”到“業(yè)務(wù)理解”，AI不僅記錄“對話”，更理解“目的”、提出“優(yōu)化”，真正實(shí)現(xiàn)從話術(shù)執(zhí)行走向服務(wù)進(jìn)化。
客戶服務(wù)不該只是被動接起電話，而應(yīng)成為企業(yè)洞察客戶需求、持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)的重要場景。
天潤融通呼入Agent正以更智能的通話記錄、更深入的行為分析和更全面的業(yè)務(wù)洞察，幫助企業(yè)打造具備“理解能力、解決能力、優(yōu)化能力”的AI員工，讓每一通電話都值得被記錄、被分析、被改善。
為更多行業(yè)提供了范本：Agent客服，不只是一個技術(shù)選項，更是一場經(jīng)營范式的革新。
