CN106897884A - 快速引导访客咨询的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种快速引导访客咨询的方法,包括:S1、根据用户的多维历史记录构造实时用户画像;S2、调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;S3、根据用户访问轨迹构造咨询场景;S4、将资讯场景中数据导入到智能推荐模块;S5、判断用户是否接收系统推送信息;S6、重复步骤S4‑S5,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
Description
技术领域
本发明涉及电子商务技术领域,特别涉及一种快速引导访客咨询的方法及系统。
背景技术
电商平台即是一个为企业或个人提供网上交易洽谈的平台,是建立在Internet网上进行商务活动的虚拟网络空间和保障商务顺利运营的管理环境;是协调、整合信息流、货物流、资金流有序、关联、高效流动的重要场所。企业、商家可充分利用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源有效地、低成本地开展自己的商业活动。
在现有的电商平台中,用户请求人工客服,客服通过询问知晓了用户此次来访的大致意图后,会根据用户提供的信息选择预定的流程来帮助用户解决问题。在这一业务场景中,存在以下问题:
(1)不同的用户会问大量相似的问题,比如查询指定订单的物流,如何申请商品售后,购买的商品是否可以售后?
(2)某些引导性问题的答案,只是告诉了用户如何操作,需要用户根据步骤前往相应的页面执行操作,但是用户是否前往操作,问题最终是否得到了解决,无从知晓。
(3)由于沟通双方表述能力和理解能力的不同,用户可能需要很长时间才可以描述清楚自己的问题,客服需要通过多次问与答的形式,了解用户真实需求,在此期间还需要不断安抚用户,无法迅速提升客服效率。
发明内容
有鉴于此,本发明提出一种能够理解用户的真实述求,帮助用户快速解决问题,提高客服效率的快速引导访客咨询的方法及系统。
一种快速引导访客咨询的方法,其包括如下步骤:
S1、根据用户的多维历史记录构造实时用户画像;
S2、调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;
S3、根据用户访问轨迹构造咨询场景;
S4、将资讯场景中数据导入到智能推荐模块,通过智能推荐模块产生匹配度最高的问题或者业务并推送给用户,并获取用户的选择信息,在用户选择从售后申请页直接进入客服时,引导用户直接进入售后流程;在用户从订单详情页进入时,推送订单相关操作流程;
S5、判断用户是否接收系统推送信息;在用户不接收推送消息,并自行发送其他消息到智能客服时,通过智能语义模块分析用户发送的消息的,结合反馈模型和智能推荐模型重新构造问题匹配项目,并重新推送给用户;
S6、重复步骤S4-S5,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
在本发明所述的快速引导访客咨询的方法中,其还包括如下步骤:
S7、在用户申请人工介入时,根据场景数据和用户此前的操作数据从客服中选择业务匹配度最高客服并推送至客户,在客服侧展示步骤S1的用户画像数据以及步骤S2的用户评价分值,帮助客服决策。
在本发明所述的快速引导访客咨询的方法中,
所述步骤S1中维度为五维,通过用户个人信息、消费记录、售后记录、信用记录、咨询客服的历史记录构造实时用户画像。
在本发明所述的快速引导访客咨询的方法中,
所述步骤S3中用户访问轨迹构造咨询场景,包含以下数据:入口页链接、app页面、订单号、售后编号、订单内商品信息、已申请售后商品信息。
本发明还提供一种快速引导访客咨询的系统,其包括如下单元:
用户画像绘制单元,用于根据用户的多维历史记录构造实时用户画像;
业务入口配置单元,用于调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;
咨询场景构造单元,用于根据用户访问轨迹构造咨询场景;
信息推送单元,用于将资讯场景中数据导入到智能推荐模块,通过智能推荐模块产生匹配度最高的问题或者业务并推送给用户,并获取用户的选择信息,在用户选择从售后申请页直接进入客服时,引导用户直接进入售后流程;在用户从订单详情页进入时,推送订单相关操作流程;
问题重构单元,用于判断用户是否接收系统推送信息;在用户不接收推送消息,并自行发送其他消息到智能客服时,通过智能语义模块分析用户发送的消息的,结合反馈模型和智能推荐模型重新构造问题匹配项目,并重新推送给用户;
迭代单元,用于重复信息推送单元、问题重构单元,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
在本发明所述的快速引导访客咨询的系统中,其还包括如下单元:
客服决策辅助单元,用于在用户申请人工介入时,根据场景数据和用户此前的操作数据从客服中选择业务匹配度最高客服并推送至客户,在客服侧展示用户画像绘制单元的用户画像数据以及业务入口配置单元的用户评价分值,帮助客服决策。
在本发明所述的快速引导访客咨询的系统中,
所述用户画像绘制单元中维度为五维,通过用户个人信息、消费记录、售后记录、信用记录、咨询客服的历史记录构造实时用户画像。
在本发明所述的快速引导访客咨询的系统中,
所述咨询场景构造单元中用户访问轨迹构造咨询场景,包含以下数据:入口页链接、app页面、订单号、售后编号、订单内商品信息、已申请售后商品信息。
实施本发明提供的快速引导访客咨询的方法及系统与现有技术相比具有以下有益效果:能够实现理解用户的真实述求,帮助用户快速解决问题,提高客服效率,引入智能客服这一缓冲层,用户经由智能客服处理以后,再流转到人工客服。具体能够实现:
(1)根据用户的页面访问轨迹构造咨询场景,结合用户画像为用户推荐与当前咨询场景匹配度最高的问题。用户无需输入任何文字就可以看到他想咨询的问题。
(2)根据历史统计数据建立简洁明确的引导流程,支持在流程中直接办理相应的业务,用户无需前往其他页面。
(3)如果用户要求咨询人工客服,系统会在客服侧展示完整的用户画像信息和此次来访的附属信息,帮助客服快速定位用户述求,提高客服效率。
附图说明
图1是本发明实施例的快速引导访客咨询的方法流程图。
具体实施方式
如图1所示,本发明提供一种快速引导访客咨询的方法,其包括如下步骤:
S1、根据用户的多维历史记录构造实时用户画像。
可选地,构造实时用户画像可以通过大数据算法实现,比如通过构建用户画像数据模型。
S2、调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;
通过实施本步骤,能够跟用户售后相关业务指标评价分值,对特定业务入口进行开启或隐藏。
S3、根据用户访问轨迹构造咨询场景;
S4、将资讯场景中数据导入到智能推荐模块,通过智能推荐模块产生匹配度最高的问题或者业务并推送给用户,并获取用户的选择信息,在用户选择从售后申请页直接进入客服时,引导用户直接进入售后流程;在用户从订单详情页进入时,推送订单相关操作流程;
S5、判断用户是否接收系统推送信息;在用户不接收推送消息,并自行发送其他消息到智能客服时,通过智能语义模块分析用户发送的消息的,结合反馈模型和智能推荐模型重新构造问题匹配项目,并重新推送给用户;
通过实施本实施例,能够获得用户的反馈信息,使得反馈信息更为准确。
S6、重复步骤S4-S5,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
在本发明所述的快速引导访客咨询的方法中,其还包括如下步骤:
S7、在用户申请人工介入时,根据场景数据和用户此前的操作数据从客服中选择业务匹配度最高客服并推送至客户,在客服侧展示步骤S1的用户画像数据以及步骤S2的用户评价分值,帮助客服决策。
在本发明所述的快速引导访客咨询的方法中,
所述步骤S1中维度为五维,通过用户个人信息、消费记录、售后记录、信用记录、咨询客服的历史记录构造实时用户画像。
在本发明所述的快速引导访客咨询的方法中,
所述步骤S3中用户访问轨迹构造咨询场景,包含以下数据:入口页链接、app页面、订单号、售后编号、订单内商品信息、已申请售后商品信息。
本发明还提供一种快速引导访客咨询的系统,其包括如下单元:
用户画像绘制单元,用于根据用户的多维历史记录构造实时用户画像;
业务入口配置单元,用于调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;
咨询场景构造单元,用于根据用户访问轨迹构造咨询场景;
信息推送单元,用于将资讯场景中数据导入到智能推荐模块,通过智能推荐模块产生匹配度最高的问题或者业务并推送给用户,并获取用户的选择信息,在用户选择从售后申请页直接进入客服时,引导用户直接进入售后流程;在用户从订单详情页进入时,推送订单相关操作流程;
问题重构单元,用于判断用户是否接收系统推送信息;在用户不接收推送消息,并自行发送其他消息到智能客服时,通过智能语义模块分析用户发送的消息的,结合反馈模型和智能推荐模型重新构造问题匹配项目,并重新推送给用户;
迭代单元,用于重复信息推送单元、问题重构单元,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
在本发明所述的快速引导访客咨询的系统中,其还包括如下单元:
客服决策辅助单元,用于在用户申请人工介入时,根据场景数据和用户此前的操作数据从客服中选择业务匹配度最高客服并推送至客户,在客服侧展示用户画像绘制单元的用户画像数据以及业务入口配置单元的用户评价分值,帮助客服决策。
在本发明所述的快速引导访客咨询的系统中,
所述用户画像绘制单元中维度为五维,通过用户个人信息、消费记录、售后记录、信用记录、咨询客服的历史记录构造实时用户画像。
在本发明所述的快速引导访客咨询的系统中,
所述咨询场景构造单元中用户访问轨迹构造咨询场景,包含以下数据:入口页链接、app页面、订单号、售后编号、订单内商品信息、已申请售后商品信息。
实施本发明提供的快速引导访客咨询的方法及系统与现有技术相比具有以下有益效果:能够实现理解用户的真实述求,帮助用户快速解决问题,提高客服效率,引入智能客服这一缓冲层,用户经由智能客服处理以后,再流转到人工客服。具体能够实现:
(1)根据用户的页面访问轨迹构造咨询场景,结合用户画像为用户推荐与当前咨询场景匹配度最高的问题。用户无需输入任何文字就可以看到他想咨询的问题。
(2)根据历史统计数据建立简洁明确的引导流程,支持在流程中直接办理相应的业务,用户无需前往其他页面。
(3)如果用户要求咨询人工客服,系统会在客服侧展示完整的用户画像信息和此次来访的附属信息,帮助客服快速定位用户述求,提高客服效率。
可以理解的是,对于本领域的普通技术人员来说,可以根据本发明的技术构思做出其它各种相应的改变与变形,而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
Claims (8)
1.一种快速引导访客咨询的方法,其特征在于,其包括如下步骤:
S1、根据用户的多维历史记录构造实时用户画像;
S2、调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;
S3、根据用户访问轨迹构造咨询场景;
S4、将资讯场景中数据导入到智能推荐模块,通过智能推荐模块产生匹配度最高的问题或者业务并推送给用户,并获取用户的选择信息,在用户选择从售后申请页直接进入客服时,引导用户直接进入售后流程;在用户从订单详情页进入时,推送订单相关操作流程;
S5、判断用户是否接收系统推送信息;在用户不接收推送消息,并自行发送其他消息到智能客服时,通过智能语义模块分析用户发送的消息的,结合反馈模型和智能推荐模型重新构造问题匹配项目,并重新推送给用户;
S6、重复步骤S4-S5,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
2.如权利要求1所述的快速引导访客咨询的方法,其特征在于,其还包括如下步骤:
S7、在用户申请人工介入时,根据场景数据和用户此前的操作数据从客服中选择业务匹配度最高客服并推送至客户,在客服侧展示步骤S1的用户画像数据以及步骤S2的用户评价分值,帮助客服决策。
3.如权利要求2所述的快速引导访客咨询的方法,其特征在于,
所述步骤S1中维度为五维,通过用户个人信息、消费记录、售后记录、信用记录、咨询客服的历史记录构造实时用户画像。
4.如权利要求3所述的快速引导访客咨询的方法,其特征在于,
所述步骤S3中用户访问轨迹构造咨询场景,包含以下数据:入口页链接、app页面、订单号、售后编号、订单内商品信息、已申请售后商品信息。
5.一种快速引导访客咨询的系统,其特征在于,其包括如下单元:
用户画像绘制单元,用于根据用户的多维历史记录构造实时用户画像;
业务入口配置单元,用于调用风险控制模块,获取该用户售后相关业务指标评价分值,作为后续特定业务是否可以办理的依据,并判断评价分值是否低于预设阈值,在低于时隐藏特定业务入口;否则显示特定业务入口;
咨询场景构造单元,用于根据用户访问轨迹构造咨询场景;
信息推送单元,用于将资讯场景中数据导入到智能推荐模块,通过智能推荐模块产生匹配度最高的问题或者业务并推送给用户,并获取用户的选择信息,在用户选择从售后申请页直接进入客服时,引导用户直接进入售后流程;在用户从订单详情页进入时,推送订单相关操作流程;
问题重构单元,用于判断用户是否接收系统推送信息;在用户不接收推送消息,并自行发送其他消息到智能客服时,通过智能语义模块分析用户发送的消息的,结合反馈模型和智能推荐模型重新构造问题匹配项目,并重新推送给用户;
迭代单元,用于重复信息推送单元、问题重构单元,直至获取用户问题解决反馈信息;并在重复执行过程中将用户每一步的操作和发送的消息导入到反馈模型,使反馈模型不断得到调整和训练,为后续用户提供更匹配的推荐数据。
6.如权利要求5所述的快速引导访客咨询的系统,其特征在于,其还包括如下单元:
客服决策辅助单元,用于在用户申请人工介入时,根据场景数据和用户此前的操作数据从客服中选择业务匹配度最高客服并推送至客户,在客服侧展示用户画像绘制单元的用户画像数据以及业务入口配置单元的用户评价分值,帮助客服决策。
7.如权利要求6所述的快速引导访客咨询的系统,其特征在于,
所述用户画像绘制单元中维度为五维,通过用户个人信息、消费记录、售后记录、信用记录、咨询客服的历史记录构造实时用户画像。
8.如权利要求7所述的快速引导访客咨询的系统,其特征在于,
所述咨询场景构造单元中用户访问轨迹构造咨询场景,包含以下数据:入口页链接、app页面、订单号、售后编号、订单内商品信息、已申请售后商品信息。
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---|---|
CN (1) | CN106897884A (zh) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107369026A (zh) * | 2017-08-28 | 2017-11-21 | 武汉奇米网络科技有限公司 | 业务分配方法及装置 |
CN107403359A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-11-28 | 义乌洞开网络科技有限公司 | 一种电商平台商品精准推荐系统及其方法 |
CN107862423A (zh) * | 2017-06-28 | 2018-03-30 | 陆金所(上海)科技服务有限公司 | 系统评估方法、智能评估系统及计算机可读存储介质 |
CN107895280A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-10 | 深圳索信达数据技术股份有限公司 | 一种营销方案推送方法、系统、终端及存储介质 |
CN108470023A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-08-31 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 业务功能的推荐方法及装置 |
CN108537644A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-14 | 吉林亿联银行股份有限公司 | 一种客服推荐产品的方法和装置 |
CN108769440A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 前置分流方法和装置 |
CN108876432A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-11-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 智能客服的信息处理方法、装置及客服终端 |
CN109658296A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-04-19 | 北京沃达新创国际教育科技有限公司 | 一种智能留学服务平台 |
CN109993507A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-09 | 王亚萍 | 一种先导式纳税服务系统 |
CN110019693A (zh) * | 2017-07-25 | 2019-07-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 智能客服的信息推荐方法、服务器及计算机可读介质 |
CN110377715A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-10-25 | 天津汇智星源信息技术有限公司 | 基于法律知识图谱的推理式精准智能问答方法 |
WO2022095377A1 (zh) * | 2020-11-03 | 2022-05-12 | 平安科技(深圳)有限公司 | 线上自助对话方法、装置、计算机设备及计算机可读介质 |
CN114528389A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-24 | 上海喜马拉雅科技有限公司 | 一种智能客服应答方法、装置、智能客服应答系统及计算机可读存储介质 |
CN117093785A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 厦门她趣信息技术有限公司 | 基于社交引导用户的方法、系统、设备及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060004642A1 (en) * | 1996-06-10 | 2006-01-05 | Libman Richard M | Automated reply generation direct marketing system |
CN102624675A (zh) * | 2011-01-27 | 2012-08-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 自助式客服系统、方法 |
CN102789496A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-11-21 | 携程计算机技术(上海)有限公司 | 智能应答的实现方法及系统 |
CN103279528A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-04 | 俞志晨 | 一种基于人机结合的问答系统及方法 |
CN105512153A (zh) * | 2014-10-20 | 2016-04-20 | 中国电信股份有限公司 | 一种在线客服系统的服务提供方法、装置及系统 |
CN106131203A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-11-16 | 四川易想电子商务有限公司 | 一种电子商务自动客服系统 |
-
2017
- 2017-01-24 CN CN201710052665.0A patent/CN106897884A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060004642A1 (en) * | 1996-06-10 | 2006-01-05 | Libman Richard M | Automated reply generation direct marketing system |
CN102624675A (zh) * | 2011-01-27 | 2012-08-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 自助式客服系统、方法 |
CN102789496A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-11-21 | 携程计算机技术(上海)有限公司 | 智能应答的实现方法及系统 |
CN103279528A (zh) * | 2013-05-31 | 2013-09-04 | 俞志晨 | 一种基于人机结合的问答系统及方法 |
CN105512153A (zh) * | 2014-10-20 | 2016-04-20 | 中国电信股份有限公司 | 一种在线客服系统的服务提供方法、装置及系统 |
CN106131203A (zh) * | 2016-07-21 | 2016-11-16 | 四川易想电子商务有限公司 | 一种电子商务自动客服系统 |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107862423A (zh) * | 2017-06-28 | 2018-03-30 | 陆金所(上海)科技服务有限公司 | 系统评估方法、智能评估系统及计算机可读存储介质 |
CN107403359A (zh) * | 2017-07-20 | 2017-11-28 | 义乌洞开网络科技有限公司 | 一种电商平台商品精准推荐系统及其方法 |
CN110019693A (zh) * | 2017-07-25 | 2019-07-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 智能客服的信息推荐方法、服务器及计算机可读介质 |
CN107369026A (zh) * | 2017-08-28 | 2017-11-21 | 武汉奇米网络科技有限公司 | 业务分配方法及装置 |
CN107895280A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-10 | 深圳索信达数据技术股份有限公司 | 一种营销方案推送方法、系统、终端及存储介质 |
CN108470023A (zh) * | 2018-01-18 | 2018-08-31 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 业务功能的推荐方法及装置 |
CN108537644A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-14 | 吉林亿联银行股份有限公司 | 一种客服推荐产品的方法和装置 |
CN108876432A (zh) * | 2018-05-15 | 2018-11-23 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 智能客服的信息处理方法、装置及客服终端 |
CN108769440A (zh) * | 2018-06-06 | 2018-11-06 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 前置分流方法和装置 |
CN109658296A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-04-19 | 北京沃达新创国际教育科技有限公司 | 一种智能留学服务平台 |
CN109993507A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-07-09 | 王亚萍 | 一种先导式纳税服务系统 |
CN110377715A (zh) * | 2019-07-23 | 2019-10-25 | 天津汇智星源信息技术有限公司 | 基于法律知识图谱的推理式精准智能问答方法 |
WO2022095377A1 (zh) * | 2020-11-03 | 2022-05-12 | 平安科技(深圳)有限公司 | 线上自助对话方法、装置、计算机设备及计算机可读介质 |
CN114528389A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-24 | 上海喜马拉雅科技有限公司 | 一种智能客服应答方法、装置、智能客服应答系统及计算机可读存储介质 |
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