商家未發(fā)貨,客戶反復(fù)催

查訂單、改地址、開發(fā)票、訂單相關(guān)問題不斷

自助服務(wù)不關(guān)聯(lián)訂單,每個客戶都是相同推薦問題

反復(fù)追問,客戶不滿

最后都是轉(zhuǎn)人工、轉(zhuǎn)人工

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線上訂單“問題”不斷,企業(yè)如何提升訂單服務(wù)的效率?

訂單處理效率低下是電商訂單管理中常見的問題之一,這可能會導(dǎo)致訂單堆積、客戶投訴等后果。

針對這個問題,我們可以通過提高訂單場景下的自動化交互來優(yōu)化訂單處理流程,從而減少人工干預(yù),提高訂單處理效率。


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自動關(guān)聯(lián)商品訂單,秒級響應(yīng)訂單咨詢         

傳統(tǒng)解決方案是通過自助熱門問題引導(dǎo)解決,如退換貨、發(fā)貨時間等常見問題。不過推薦答案和客戶咨詢商品訂單多是無關(guān)聯(lián),所以最終都會轉(zhuǎn)人工處理。而客服需先詢問客戶、核對訂單,再給出解決方案,整個處理流程非常耗時。
試想一下:如果有上千人同時咨詢,而人工客服團(tuán)隊(duì)僅有100人,單個客戶的處理時長為1分鐘,那平均每個客戶的等待時長即為10分鐘。
而當(dāng)機(jī)器人自助交互能夠在整個咨詢場景中關(guān)聯(lián)訂單商品,不僅能夠有效提升訂單的響應(yīng)率,還直接降低了人工干預(yù)的次數(shù)。

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比如當(dāng)客戶咨詢商品退換貨時,機(jī)器人根據(jù)客戶發(fā)送的消息先判定是咨詢購買問題,然后自動推送該客戶已經(jīng)購買的商品訂單列表,用戶選擇具體訂單后,即刻獲取與該訂單相關(guān)聯(lián)的指定回復(fù)。
整個訂單咨詢處理時長僅需“一步”,幾秒的時間即可完成用戶的訂單咨詢服務(wù)。

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精細(xì)化訂單自助推薦問答,AI自助解決率提升30%      

在售后服務(wù)中,常見問題的出現(xiàn)頻率相當(dāng)高,幾乎占據(jù)了日常接待量的60%,所以能夠根據(jù)訂單設(shè)置相關(guān)常見問題,就能大大提升訂單問題解決率。
企業(yè)設(shè)置針對不同訂單下的知識點(diǎn),當(dāng)用戶在咨詢問題命中推薦訂單知識點(diǎn)時,會自動預(yù)測和判斷用戶咨詢的訂單,并優(yōu)先匹配對應(yīng)的關(guān)聯(lián)訂單回復(fù)的問題類型; 
舉個例子:
當(dāng)客戶下單「商務(wù)辦公電腦桌」后,咨詢時自動帶入關(guān)聯(lián)訂單。這時,根據(jù)系統(tǒng)算法測算,依據(jù)「商務(wù)辦公電腦桌」訂單生成相關(guān)推薦問題,比如免費(fèi)開發(fā)票、定制企業(yè)Logo、安裝流程等。

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客戶僅需點(diǎn)擊意向的推薦問題,系統(tǒng)就會精準(zhǔn)匹配知識庫。無需人工介入,機(jī)器人僅需一輪Q-A流程,即可快速直觀給出精準(zhǔn)答案。客戶實(shí)測數(shù)據(jù)顯示,推薦問題結(jié)合關(guān)聯(lián)訂單后,AI自助解決率提升了30%以上

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復(fù)雜交互問題,多輪回答提升獨(dú)立解決率     

除常規(guī)的發(fā)票、物流、催單等簡單問題外,還存在「一問一答」式的交互難以有效解決的問題,我們稱之為「引導(dǎo)類」問題。
處理這類咨詢,我們的解決思路是:當(dāng)用戶咨詢自動帶入關(guān)聯(lián)訂單后,讓機(jī)器人學(xué)會「反問」客戶,依據(jù)訂單詳情、上下文內(nèi)容進(jìn)行邏輯判斷,并通過多輪Q-A-Q-A流程,精準(zhǔn)識別用戶意圖,再據(jù)實(shí)解答。
舉個例子:
當(dāng)客戶發(fā)送訂單后
AI機(jī)器人:請問您想咨詢關(guān)于此訂單的什么問題呢?
客戶:我的電腦壞了
AI機(jī)器人:請問是屏幕/電池/系統(tǒng)有問題?還是其他問題呢?
客戶:沒法開機(jī)
AI機(jī)器人:請您檢查電池電量是否充足,如果電量不足,請充至足夠電量后再嘗試開機(jī)
客戶:嘗試過了,還是不行
AI機(jī)器人:非常抱歉給您帶來的不便,您可以填寫維修表單,我們?yōu)槟才殴こ處熒祥T維修
顯而易見,在訂單場景下,在線機(jī)器人經(jīng)過「多輪詢問」,可以進(jìn)行多輪次交互式的獨(dú)立接待。并根據(jù)預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)流程給出相應(yīng)的解決策略,由此提升接待效率,也進(jìn)一步提升機(jī)器人對于引導(dǎo)交互問題的獨(dú)立解決率。