Ombi la Muhtasari na Uainishaji (Ujaribio wa Tiketi)

Faida:

• Uwezo wa kubadilisha maombi ya wateja marefu na yaliyotawanyika kuwa muhtasari uliopangwa, unaoweza kutekelezeka
• Uwezo wa kuainisha maombi kulingana na kategoria, uharaka na hisia za mteja na schema isiyobadilika
• Uwezo wa kufafanua umbizo la towe thabiti (JSON/meza) linalofaa kwa otomatiki kwa uchakataji wa tikiti nyingi

Hebu fikiria asubuhi ya timu ya usaidizi: Tiketi (tiketi) 220 mpya zimekusanywa usiku kucha. Baadhi ni mstari mmoja "Nilisahau nenosiri langu", baadhi ni malalamiko ya aya tatu yenye hasira, na baadhi ni fursa ya mauzo. Kusoma rundo hili, kugawa kila mmoja kwa kategoria sahihi, kuamua uharaka wake, na kuielekeza kwa mtu anayefaa (hii inaitwa triage; mantiki sawa ya kupanga wagonjwa kwa kipaumbele katika chumba cha dharura) hula saa mbili za kwanza za siku.

Akili Bandia (AI) inaweza kufanya kazi hii kwa sekunde na mfululizo. Lakini uchawi hauko katika kusema "fanya muhtasari wa ombi hili"; Inaweka orodha isiyobadilika ya kategoria, wazi viwango vya dharura, na umbizo la towe lisilobadilika kwenye modeli. Katika kitengo hiki, tutaanzisha mfumo wa utatuzi ambao huanzia kuchakata ombi moja hadi kuweka lebo kwa mamia ya maombi kwa njia iliyo tayari kiotomatiki.

Kumbuka: Kategoria na lebo za dharura zinazotolewa na AI ni zana ya uchunguzi wa awali. Hasa, maombi yaliyoandikwa "haraka" na "malalamiko" lazima yathibitishwe na mwanadamu kabla ya kushughulikiwa.

Kwa Nini Muhtasari Ulioundwa?

Muhtasari usiolipishwa (“mteja ana matatizo na usafirishaji wao”) hauwezi kutafutwa, kupangwa au kuendeshwa kiotomatiki. Walakini, hitaji la msimamizi wa usaidizi liko wazi kwa maswali yafuatayo:

• Je, ombi hili liko katika kategoria gani? (Usafirishaji, Kurejesha, Malipo, Kiufundi, Taarifa za Bidhaa, Malalamiko, Fursa ya Mauzo)
• Je, ni haraka kiasi gani? (Muhimu / Juu / Kati / Chini)
• Je, hali ya kihisia ya mteja ikoje? (Hasira / Kukata tamaa / Neutral / Kuridhika)
• Je, kiini chake cha sentensi moja ni nini?
• Hatua inayofuata inapaswa kuwa nini?

Mara tu unapofafanua maswali haya mapema na kuyapa kielelezo kama schema (sehemu za mara kwa mara na thamani zinazowezekana), maombi yote 220 yanaweza kulinganishwa na kuchujwa katika umbizo sawa.

Hatua kwa Hatua: Kuanzisha Mpango wa Utatuzi

1. Bandika orodha ya kategoria. Usiruhusu mfano ufanane; Toa orodha iliyofungwa.
2. Bainisha kigezo cha uharaka. Saruji maana ya "muhimu": huduma imesimamishwa kabisa, hasara ya malipo, hatari ya usalama.
3. Tambua lebo za hisia. Tumia seti ndogo na wazi.
4. Ingiza umbizo la towe. Kwa usindikaji wa kundi, JSON (muundo wa data iliyosomwa na mashine inayojumuisha jozi za thamani ya shamba) inafaa, kwa ombi moja, jedwali linafaa.
5. Tengeneza sheria ya "tiki ikiwa huna uhakika". Ikiwa mfano hauna uhakika wa kategoria, wacha iseme kutokuwa na uhakika na mwanadamu ataonekana.
6. Thibitisha. Katika kundi la kwanza, angalia mwenyewe usahihi wa lebo na uweke kidokezo.

Vidokezo vinavyoweza kunakiliwa

Kidokezo cha kimsingi ambacho hubadilisha ombi moja kuwa muhtasari ulioundwa:

Jukumu: Wewe ni mtaalamu wa majaribio ya usaidizi mwenye uzoefu. Changanua ombi la mteja hapa chini. Ongeza maoni; tegemea tu kile kilicho katika maandishi.Jaza sehemu zifuatazo:- muhtasari: (sentensi isiyozidi 1)- kategoria: [Usafirishaji | Rudia | Malipo | Ufundi | Taarifa kuhusu Bidhaa | Malalamiko | Fursa ya Mauzo]- uharaka: [Muhimu | Juu | Kati | Chini]- hisia: [Hasira | Kukata tamaa | Si upande wowote | Nimeridhika]- hatua_ifuatayo: (sentensi moja, kitendo halisi)- sina uhakika: ("ndiyo" ikiwa kitengo/dharura haiko wazi, vinginevyo "hapana") Ombi:"""{{ request_text }}"""

Kwa usindikaji wa bechi, kidokezo hubadilisha maombi mengi kuwa safu ya JSON mara moja:

Shughulikia maombi yaliyo na nambari hapa chini. Tengeneza kitu cha JSON kwa kila kimoja na schema ifuatayo na uzirudishe zote kama safu ya JSON. Kwenda nje ya mpango: { "id": "", "summary": "", "category": "", "urgency": "", "emotion": "", "next_step": "", "Sina uhakika": "" }Aina pekee: Usafirishaji, Kurudi, Malipo, Kiufundi, Taarifa za Bidhaa, Malalamiko, Fursa ya Mauzo. Maombi: {{ numbered_request_list }}

Kidokezo kinachofafanua kigezo cha dharura na kufundisha mfano ufafanuzi wa "Muhimu":

Amua uharaka kulingana na kanuni ifuatayo:- Muhimu: huduma haipatikani kabisa, kupoteza malipo, hatari ya usalama/data, tishio la kisheria.- Juu: kazi muhimu imevunjwa lakini suluhisho lipo; mteja aliyekasirika.- Kati: suala la umoja, sio kusimamisha mtiririko wa kazi.- Chini: ombi la habari, pendekezo, swali la jumla. Andika sababu ya uamuzi wako katika sentensi moja katika sehemu ya "urgency_reason".

Kidokezo ambacho kinanasa fursa ya mauzo na kuanzisha daraja la usaidizi/mauzo:

Wakati wa kuchakata ombi, ikiwa mteja anaonyesha nia ya kununua bidhaa/furushi/ziada mpya (k.m. "una kifurushi kikubwa zaidi", "inachukua watumiaji wangapi"), fanya aina ya "Fursa ya Mauzo" na uongeze kidokezo cha sentensi moja kwa timu ya mauzo katika sehemu ya "noti_ya mauzo".

Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu

Agizo dhaifu

Agizo lenye nguvu

"Fanya muhtasari na uainisha ombi hili"

Orodha ya kategoria iliyofungwa + ufafanuzi wa dharura + taratibu za JSON zisizobadilika

Huzalisha lebo tofauti kila wakati

Kila mara hutoa lebo sawa kwa ombi sawa

Anatumia neno "haraka" kulingana na matakwa yake mwenyewe.

Hutumia vigezo madhubuti vya "muhimu"

Anatengeneza kisichoeleweka

emin_degilim: sema ndiyo na umwachie mtu huyo

Uthabiti ni kanuni ya dhahabu hapa: ikiwa malalamiko sawa hayataanguka katika aina moja kwa siku mbili tofauti, hakuna ripoti na automatisering itakuwa ya kuaminika.

Kesi Tatu Ndogo

Kesi ya 1 - Mkosoaji wa Siri. Katika kampuni ya SaaS (programu ya kukodi mtandao) ujumbe "Siwezi kuingia, timu nzima inasubiri watu 40" ulionekana kuwa wa kawaida kwa sababu ulikuwa mfupi kwa urefu. Kidokezo cha utatuzi kiliiweka alama ya "Muhimu" kutokana na kanuni ya dharura (vigezo vya "huduma haipatikani kabisa"). Ombi lilishughulikiwa kwa dakika 6 badala ya kungoja masaa 2 kwenye foleni; ukiukaji wa SLA (makubaliano ya kiwango cha huduma, yaani muda wa majibu ulioahidiwa) umezuiwa.

Kesi ya 2 - Kuweka kipaumbele kwa hasira. Siku moja, wakati vitambulisho vya AI vya maombi 180 vilichunguzwa, ilionekana kuwa maombi 14 yenye hisia "Hasira" yaliwekwa kwenye foleni tofauti. Maombi haya yalielekezwa kwa wawakilishi wenye uzoefu, na alama hasi ya uchunguzi (CSAT, yaani alama ya kuridhika kwa wateja) wiki hiyo iliboreshwa kwa kiasi kikubwa ikilinganishwa na wiki iliyopita.

Kesi ya 3 - Daraja kutoka kwa usaidizi hadi mauzo. "Kifurushi changu cha sasa ni cha watumiaji 5, nahitaji kuongeza hadi watu 20, inawezekana?" AI iliweka alama kwenye ujumbe kama "Fursa ya Mauzo" na kuongeza noti ya mauzo. Ombi lilianguka moja kwa moja kwa timu ya mauzo; Fursa ya kuuzia ambayo haingetambuliwa ikiwa ingepotea katika foleni ya usaidizi wa kawaida imekuwa faida.

Kidokezo: Weka orodha ya kategoria fupi na ya kipekee iwezekanavyo. Makundi 20 yatachanganya mfano (na timu yako); Kategoria 6-8 zilizo wazi zimewekewa lebo kwa uthabiti zaidi na zina maana katika ripoti. Unganisha kategoria mbili zinazochanganyikiwa mara kwa mara.

Inaunganisha kwa Otomatiki

Nguvu halisi ya pato la JSON lililoundwa ni kwamba hutiririka kiotomatiki hadi hatua inayofuata: Ombi lililoandikwa "Muhimu" humwarifu msimamizi mara moja, "Fursa ya Mauzo" huangukia kwenye CRM (programu ya usimamizi wa uhusiano wa mteja), "Rudisha" huenda kwenye mtiririko wa huduma binafsi. Lakini sheria ya kwanza ya otomatiki: vitendo vya athari ya juu (kurejesha pesa, kufungwa kwa akaunti) kamwe hazijaanzishwa kulingana na lebo ya AI pekee; Wakati mwingine kuna kibali cha kibinadamu.

Tahadhari: Uchambuzi wa hisia ni ubashiri, si kipimo halisi. Mteja ambaye mtindo huo anamwita "Haijalishi" anaweza kuwa na hasira sana kimya kimya. Tumia lebo ya hisia kuweka kipaumbele; lakini usitegemee hilo pekee kutoa mahitimisho ya uhakika kama "mteja huyu tayari ameridhika."

Makosa ya kawaida

• Kuacha orodha ya kategoria kwa mfano; kupata lebo tofauti, zisizopatana kila wakati.
• Kuacha neno la jamaa kama "haraka" bila kufafanuliwa; Ombi la kila mtu ni la dharura.
• Sio kurekebisha umbizo la towe; Wakati mwingine aya, wakati mwingine orodha inaonekana badala ya JSON.
• Sio kutoa mlango wa kutoka kwa kutokuwa na uhakika (sina uhakika).
• Kuunganisha miamala yenye athari kubwa (kurejeshewa pesa, kufungwa kwa akaunti) kwa lebo ya AI bila idhini ya mwanadamu.
• Kuweka mtiririko mzima kiotomatiki bila kuthibitisha mwenyewe kundi la kwanza.

Kwa muhtasari

• Triage inapanga kwa haraka kupitia rundo la maombi yanayoingia kwa kategoria, udharura na hisia.
• Ufunguo wa uthabiti: orodha ya kategoria funge, ufafanuzi thabiti wa dharura, na umbizo la pato lisilobadilika (JSON).
• Maandiko ya dharura na hisia huharakisha uwekaji kipaumbele; Inaleta madai muhimu na ya hasira.
• Matokeo yaliyopangwa yanaweza kuunganishwa moja kwa moja na otomatiki (arifa, uelekezaji, ali).
• Vitendo vyenye athari ya juu na lebo zisizo na utata zinapaswa kuthibitishwa na mwanadamu kila wakati.

Jukumu la maombi

Kundi huchakata maombi 5 tofauti ya wateja uliyo nayo (au sampuli) kwa kutumia kidokezo cha safu ya JSON hapo juu. Kisha angalia matokeo kwa mikono: (1) Je, kila kategoria ni sawa? (2) Je, zile zilizowekwa alama "muhimu" kweli husimamisha huduma? (3) Je! nilisema "ndiyo" katika sehemu zinazofaa? Sahihisha lebo zozote ambazo hazilingani na usasishe kidokezo (hasa ufafanuzi wa kategoria na kanuni ya dharura) ipasavyo. Zoezi hili hujenga tabia ya kusawazisha schema kwa ukweli wako mwenyewe.

orodha ya ukaguzi

• [ ] Nimefafanua orodha iliyofungwa na tofauti ya kategoria.
• [ ] Nilielezea viwango vya uharaka kwa hatua madhubuti.
• [ ] Nilirekebisha umbizo la towe (JSON/meza).
• [ ] Niliongeza mlango wa kutokea kwa kutokuwa na uhakika ( sina_hakika).
• [ ] Nilithibitisha kundi la kwanza mimi mwenyewe na kusawazisha kidokezo.
• [ ] Ninaweka safu ya idhini ya kibinadamu kwenye vitendo vyenye athari kubwa.