智能客服系统设计经验分享摘要

作者，来自“数据人创作者联盟”的SaaS公司产品经理，专长于AI、搜索、数据分析和商业化，分享了其在构建智能客服产品时的经验。

智能客服的交互形式

智能客服系统的交互形式多样，包括纯语音、纯文本、可视化界面和语音结合可视化界面等。选择哪种形式取决于用户的使用场景。

产品定义与价值

智能客服的核心价值在于以低成本替代人工客服的重复工作，并基于此挖掘商业变现的可能性。人工客服的工作可分为咨询和申请类，智能客服同样需要处理这两种类型的任务。

功能划分

功能上，智能客服可分为问答式和业务办理式，进一步细分为单轮和多轮的问答或业务申请。单轮对话是简单的一问一答，而多轮对话则需要根据上下文关系进行更复杂的交互。

NLP和语料库

智能客服依赖自然语言处理（NLP）和语料库，通过训练机器理解用户意图。语料库的质量对模型识别的准确率有重大影响，因此产品经理需要了解机器学习原理以优化语料库。

对话设计

设计多轮对话的本质是定义场景并组合单轮对话。业务办理则需要在问答基础上增加数据交互，多轮对话和业务办理往往交叉进行。

落地实施

实施过程中，需了解业务背景和规则，归纳用户需求并提取用户意图。设计时应考虑用户意图的差异化，优选高质量语料，并考虑用户的非标准表达，引导用户表达以符合设计的流程。

总结

设计智能客服时，需注意用户表达的多样性和不可预测性，确保流程设计的收敛性。作者还推荐了一本书籍《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》以供进一步了解。

想要了解更多内容？

查看原文：如何搭建一个智能客服：从NLP到多轮对话与多流程设计

文章来源：

一个数据人的自留地

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