智能客户服务解决方案

通过大规模机器学习和深度学习技术,对海量数据进行处理,帮助企业从数据中改善客户体验,从服务中实现客户增长

方案背景

客户服务中心作为企业核心的客户服务平台,对于企业维护客户关系、挖掘销售商机、提高市场竞争力具有重要作用。优质的服务能为企业带来满意的客户,提高客户满意度,不仅可为企业带来盈利,同时建立了客户对企业的信任。此外,亦可发现、发掘客户需求,挖掘更多的销售机会。因此充分利用数据开展深度挖掘分析,建立基于服务价值的智能化客户服务数据化运营体系,可为企业客服中心在主动服务、服务适配、服务赋能、服务改善等业务流提供有效支撑。

方案概述

佰聆数据以业务为导向,通过大规模机器学习和深度学习技术,对客服中心海量结构化和非结构化服务数据进行处理、分析和挖掘,提炼数据中有价值的信息和知识,通过建立模型寻求问题的解决方案,构建客户体验地图,同时基于数据识别客户身份,全面描述客户的处境和特征,并通过分析洞察客户需求,预测客户的价值和行为,从而帮助企业从数据中改善客户体验,从服务中实现客户增长。

*解决方案架构图

业务场景

方案价值

典型案例

某运营商客服中心会话工单智能归档

客服中心坐席人员完成每次和客户的服务交互后,需手工对本次交互内容进行归档,这对于坐席人员来说工作量较大,需要坐席快速掌握新活动,新分类节点,而且存在部分坐席乱归档的情况,归档错误率较大。

基于佰聆数据智能化客户服务解决方案,利用NLP和文本分类技术建立自动归档系统,结合朴素贝叶斯算法模型、规则制定、关键字匹配等方法对会话记录进行自动归档,从而来减少坐席工作量、提高了归档准确率。

经验证,会话记录数据经工单自动归档系统进行分类的准确率超过80%,且模型准确率稳定,运用到实际的业务生产环节效果好。

挖掘数据价值,拓展数据应用

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