在人工智能的輔助之下，客服代表的工作由“填空題”變成了“選擇題”，處理消費(fèi)者咨詢的速度得到了數(shù)倍的提升。

消費(fèi)者也因此受益。過去冗長的等待時(shí)間給予了消費(fèi)者糟糕的咨詢體驗(yàn)。如今更快的客服回復(fù)速度讓消費(fèi)者與企業(yè)的交流更加迅速，消費(fèi)者滿意度由此提升。

同時(shí)，當(dāng)消費(fèi)者需要比較不同類別的產(chǎn)品時(shí)，過去客服需要自行調(diào)取相關(guān)產(chǎn)品信息，而在人工智能的輔助下，調(diào)取信息與產(chǎn)品比較在轉(zhuǎn)瞬間即可完成。過去人工客服不能回答的問題，人工智能可以協(xié)助回答。

同時(shí)，惠氏還面臨客戶管理方面的問題。營銷及獲客成本越來越高，注冊率低，用戶遷移頻繁，留存和銷售轉(zhuǎn)化率并不十分理想。如何吸引到有粘性的母嬰用戶，并提供精準(zhǔn)服務(wù)，成為惠氏的頭號難題。

對于這一問題，來也在與惠氏的合作中逐漸找到了解決方案。

在客戶對話中，對話機(jī)器人將不斷的收集消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)能力及各類訴求。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，惠氏消費(fèi)者的畫像也逐漸清晰。由此，機(jī)器人將對不同的消費(fèi)者進(jìn)行標(biāo)注，為其定制推送符合其消費(fèi)能力、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)需求的產(chǎn)品。

通過這種方式，惠氏的新客獲取手段由傳統(tǒng)的粗放式宣傳轉(zhuǎn)化為高效率的定向推送。這一轉(zhuǎn)變意味著惠氏能以更低的新客轉(zhuǎn)化成本，收獲更忠誠的客戶。

僅需6步，對話機(jī)器人賦能惠氏微信客服

相較于電子病歷、病種匯集的知識圖譜，母嬰客服打造的知識圖譜內(nèi)容更為精準(zhǔn)地契合用戶與消費(fèi)者的生活需求。且整個(gè)個(gè)性化產(chǎn)品的搭建僅需數(shù)月即可交付。具體而言，整個(gè)搭建過程包含一下幾個(gè)步驟。

一、挖掘歷史預(yù)料，分析用戶主要需求：在與惠氏的溝通過程中，來也先后共拿到3份對話數(shù)據(jù)，共清理出近60萬個(gè)對話。這些對話數(shù)據(jù)大部分為典型的多輪對話，平均會話長度11輪，長度少于6輪的會話約占總量的17％。遠(yuǎn)高于其他行業(yè)客服復(fù)雜程度。

二：歸納需求，找到人工客服痛點(diǎn)：通過分析對話語料，來也發(fā)現(xiàn)，客戶服務(wù)代表回復(fù)的事實(shí)類消息普遍較長，此外，客戶服務(wù)代表還會經(jīng)常用到一些模板消息（如會話開始打招呼話術(shù)、會話結(jié)束話術(shù)、教育話術(shù)）。

這些話術(shù)的特點(diǎn)是內(nèi)容固定，如果客戶服務(wù)代表每次使用都手動輸入，會對回復(fù)效率造成瓶頸。這是客戶服務(wù)代表使用惠氏多客服系統(tǒng)時(shí)的典型痛點(diǎn)，因此，來也問答系統(tǒng)的具體目標(biāo)是優(yōu)先覆蓋這些高頻回復(fù)話術(shù)。

三、建立知識庫：完成上述分析，來也開始有目的性地打造知識庫。通過綜合使用層次聚類、分類、領(lǐng)域關(guān)鍵詞挖掘等算處理數(shù)據(jù)，并結(jié)合AI訓(xùn)練師人工復(fù)查，多次迭代后，最終產(chǎn)出的知識庫包含1500余個(gè)知識點(diǎn)，20000余條問題。

四、搭建問答機(jī)器人：根據(jù)清洗后的對話語料和訓(xùn)練師復(fù)查過的知識庫，來也搭建了基于“檢索＋排序”的問答機(jī)器人方案。

具體而言，對話語料和知識點(diǎn)被導(dǎo)入ElasticSearch檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)接收到用戶消息后，從檢索系統(tǒng)中搜索相關(guān)的知識點(diǎn)或歷史會話片段，然后借助rerank算法對搜索結(jié)果做精排，使得最相關(guān)的知識點(diǎn)或歷史會話片段盡量被排到前面，最終取top6結(jié)果顯示到多客服界面，供客戶服務(wù)代表選擇。

五、根據(jù)業(yè)務(wù)場景，提供輸入提示功能：結(jié)合來也內(nèi)部系統(tǒng)的使用經(jīng)驗(yàn)和客戶服務(wù)代表的使用場景，來也認(rèn)為如果客戶服務(wù)代表能借助關(guān)鍵詞召回完整話術(shù)，或者系統(tǒng)根據(jù)客戶服務(wù)代表當(dāng)前輸入能自動召回完整話術(shù)，會對回復(fù)效率有明顯提升，用戶使用體驗(yàn)也會有更好的保證。因此，來也開發(fā)了輸入提示功能供客戶服務(wù)代表使用。

六：開發(fā)BI系統(tǒng)：來也提供的BI系統(tǒng)支持自定義關(guān)鍵詞，系統(tǒng)會自動監(jiān)控包含這些關(guān)鍵詞的消息，統(tǒng)計(jì)它們被提及的會話個(gè)數(shù)及近期變化趨勢，從中可以發(fā)現(xiàn)一些有意義的特征。如“感冒”在冬季被提及的次數(shù)，用戶對不同的奶粉系列的關(guān)注熱度等等。

整個(gè)知識圖譜的搭建過程視項(xiàng)目大小而定，長度在1－6月不等。快速的交付速度意味著企業(yè)可以迅速從傳統(tǒng)的管理模式轉(zhuǎn)化為人工智能賦能后的數(shù)字化模式。對于來也而言，迅速的項(xiàng)目推進(jìn)速度則凸顯了其將人工智能產(chǎn)品化的能力。

從母嬰到大健康

母嬰領(lǐng)域的成功為來也在健康領(lǐng)域的布局塑造了一個(gè)良好的開端。而類似于惠氏這樣的企業(yè)廣泛分布于醫(yī)療消費(fèi)、醫(yī)療健康領(lǐng)域。

由于醫(yī)療知識的專業(yè)性，C端用戶對于醫(yī)療產(chǎn)品的消費(fèi)將伴隨著更繁瑣、更廣泛、更專業(yè)的人工智能交互問答，不少醫(yī)療領(lǐng)域的項(xiàng)目更需要人機(jī)協(xié)作提升效率。

這對于來也而言既是機(jī)會也是挑戰(zhàn)。在2019年的實(shí)踐中，來也已經(jīng)達(dá)成了與阿斯利康等大型藥企的合作，幫助阿斯利康搭建合規(guī)機(jī)器人，通過人工智能產(chǎn)品降低運(yùn)營成本，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。