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[导读] 本文将从数据预处理到排序算法,全面分析Uber人工智能客服系统,为了打造最佳用户体验,Uber 持续优化客户支持流程,设计 COTA 来帮助客服提高解决问题的速度和准确性。 日前,Ube

本文将从数据预处理到排序算法,全面分析Uber人工智能客服系统,为了打造最佳用户体验,Uber 持续优化客户支持流程,设计 COTA 来帮助客服提高解决问题的速度和准确性。

日前,Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的?COTA 客服系统。利用该系统,Uber 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题,小编将原文编译整理如下:

为了打造最佳用户体验,Uber 持续优化客户支持流程,让客户支持服务更易用,更方便。

为实现这一目标,Uber Customer Obsession 团队基于其内部平台,提供 5 种不同客服渠道(应用内置客户支持、官网客户支持、本地司机网、电话客服、线下服务网点)。这个内部平台具备客服工单功能,以便跟踪解决问题。每天提交到这个平台上的客服工单有数十万条,遍布全球 400 多个城市。Customer Obsession?团队必须确保客服代表能尽可能准确、快速地解决问题。

基于此,Uber 打造了一个人工智能客服助理平台——COTA(Customer Obsession TIcket Assistant),它利用机器学习和自然语言处理(NLP)技术,帮助客服代表提供更好的客户支持服务。

在 Uber 客户支持平台上,利用Michelangelo平台的机器学习服务,COTA 可以快速高效地解决 90% 以上的客服问题。

下面,我们会详细介绍创造 COTA 的动机,COTA?后端架构,并展示如何利用这一强大工具提高客户满意度。

没有 COTA 之前的客户支持

当客户联系 Uber 寻求支持时,我们必须及时为他们提供最好的解决方案。

我们可以让用户在提交问题报告时,点选问题所属的类别,填写细节。这一过程为客服提供了很多背景信息,从而能更快解决问题,如图 1 所示:

图 1:Uber 内置的客户支持服务为用户提供了一个直观且易于使用的界面,先提供问题可能的类型,然后突出显示行程的细节

Uber 内置的客户支持服务能反映问题的背景信息,虽然这些信息很重要,但要解决客户的问题,单靠这些信息远远不够,特别是在一个问题有多种工单答案的情况下。此外,同一个问题,客户可以通过多种方式来描述,因此问题的解决过程更为复杂。

随着 Uber 的服务规模不断扩大,客服必须应对不断增长的客户支持问题,同时,问题也变得更为多样化,包括技术故障和费用调整等。事实上,当客服在解决客户提交的问题时,他们首先要做的是从数千个类别中,确定问题所属类型,这绝非易事!

缩短识别问题类型的时间非常重要,它能减少客服解决用户问题的总时间。

确定问题类型后,下一步就是给出正确的解决方案,每种类型的工单都有不同协议和解决方法。此外,还要从成千上万个可能的解决方案中进行选择,这也是一个耗时的过程。

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