Lợi nhuận:
- Khả năng chuyển đổi các yêu cầu dài và rải rác của khách hàng thành các bản tóm tắt có cấu trúc, có thể thực hiện được
- Khả năng phân loại yêu cầu theo danh mục, mức độ khẩn cấp và tình cảm của khách hàng với một lược đồ cố định
- Khả năng xác định định dạng đầu ra nhất quán (JSON/bảng) phù hợp để tự động hóa xử lý vé số lượng lớn
Hãy tưởng tượng buổi sáng của một nhóm hỗ trợ: 220 vé (vé) mới đã được tích lũy qua đêm. Một số là lời phàn nàn chỉ có một dòng "Tôi quên mật khẩu", một số là lời phàn nàn ba đoạn tức giận và một số thực sự là một cơ hội bán hàng. Đọc qua đống này, xếp đúng từng danh mục, xác định mức độ khẩn cấp của nó và chuyển nó đến đúng người (điều này được gọi là phân loại; logic tương tự trong việc sắp xếp bệnh nhân theo mức độ ưu tiên trong phòng cấp cứu) ngốn hết hai giờ đầu tiên trong ngày.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thực hiện công việc này trong vài giây và một cách nhất quán. Nhưng điều kỳ diệu không nằm ở việc nói “tóm tắt yêu cầu này”; Nó áp đặt một danh sách các danh mục cố định, mức độ khẩn cấp rõ ràng và định dạng đầu ra không thể thay đổi trên mô hình. Trong phần này, chúng ta sẽ thiết lập một hệ thống phân loại từ xử lý một yêu cầu duy nhất đến gắn nhãn hàng trăm yêu cầu theo cách sẵn sàng tự động hóa.
Lưu ý: Nhãn danh mục và mức độ khẩn cấp do AI tạo ra là công cụ sàng lọc sơ bộ. Đặc biệt, các yêu cầu được gắn nhãn "khẩn cấp" và "khiếu nại" phải được con người xác nhận trước khi được xử lý.
Tại sao phải tóm tắt có cấu trúc?
Không thể tìm kiếm, sắp xếp hoặc tự động hóa bản tóm tắt miễn phí (“khách hàng đang gặp vấn đề với lô hàng của họ”). Tuy nhiên, nhu cầu của người quản lý hỗ trợ là rõ ràng đối với các câu hỏi sau:
- Yêu cầu này thuộc loại nào? (Vận chuyển, Trả hàng, Thanh toán, Kỹ thuật, Thông tin sản phẩm, Khiếu nại, Cơ hội bán hàng)
- Mức độ khẩn cấp như thế nào? (Quan trọng / Cao / Trung bình / Thấp)
- Trạng thái cảm xúc của khách hàng là gì? (Tức giận / Thất vọng / Trung lập / Hài lòng)
- Bản chất một câu của nó là gì?
- Bước tiếp theo nên là gì?
Sau khi bạn xác định trước những câu hỏi này và đưa chúng vào mô hình dưới dạng lược đồ (các trường không đổi và các giá trị có thể), tất cả 220 yêu cầu sẽ có thể so sánh được và có thể lọc được ở cùng một định dạng.
Từng bước: Thiết lập sơ đồ phân loại
- Ghim danh sách danh mục. Đừng để mô hình phù hợp; Đưa ra một danh sách đóng.
- Xác định tiêu chí cấp bách. Cụ thể hóa “nghiêm trọng” nghĩa là gì: dịch vụ bị ngừng hoàn toàn, mất thanh toán, rủi ro bảo mật.
- Xác định nhãn cảm xúc. Sử dụng một bộ hạn chế và rõ ràng.
- Nhập định dạng đầu ra. Để xử lý hàng loạt, JSON (định dạng dữ liệu máy đọc bao gồm các cặp giá trị trường) là phù hợp, đối với yêu cầu đơn lẻ, bảng là phù hợp.
- Thực hiện quy tắc "đánh dấu nếu không chắc chắn". Nếu mô hình không chắc chắn về danh mục, hãy để nó nói là không chắc chắn và con người sẽ xem xét.
- Xác minh. Trong đợt đầu tiên, hãy kiểm tra độ chính xác của nhãn theo cách thủ công và đặt lời nhắc.
Lời nhắc có thể sao chép
Lời nhắc cơ bản chuyển đổi một yêu cầu thành một bản tóm tắt có cấu trúc:
Vai trò: Bạn là một chuyên gia phân loại hỗ trợ có kinh nghiệm. Phân tích yêu cầu của khách hàng dưới đây. Thêm một bình luận; chỉ cần dựa vào nội dung trong văn bản. Điền vào các trường sau:- tóm tắt: (tối đa 1 câu)- danh mục: [Vận chuyển | Trở về | Thanh toán | Kỹ thuật | Thông tin sản phẩm | Khiếu nại | Cơ hội bán hàng]- cấp bách: [Quan trọng | Cao | Trung bình | Thấp]- cảm xúc: [Giận dữ | Thất vọng | Trung lập | Hài lòng]- next_step: (một câu, hành động cụ thể)- không chắc chắn: ("có" nếu danh mục/sự việc khẩn cấp không rõ ràng, nếu không thì "không") Yêu cầu:"""{{ request_text }}"""
Để xử lý hàng loạt, lời nhắc sẽ chuyển đổi nhiều yêu cầu thành một mảng JSON cùng một lúc:
Xử lý các yêu cầu được đánh số bên dưới. Tạo một đối tượng JSON cho mỗi đối tượng có lược đồ sau và trả về tất cả chúng dưới dạng một mảng JSON. Đi ra ngoài lược đồ: { "id": "", "summary": "", "category": "", "urgency": "", "emotion": "", "next_step": "", "Tôi không chắc chắn": "" }Chỉ các danh mục: Vận chuyển, Trả lại, Thanh toán, Kỹ thuật, Thông tin sản phẩm, Khiếu nại, Cơ hội bán hàng. Yêu cầu: {{ numbered_request_list }}
Lời nhắc làm rõ tiêu chí về mức độ khẩn cấp và dạy cho mô hình định nghĩa về "Quan trọng":
Xác định mức độ khẩn cấp theo quy tắc sau: - Nguy hiểm: dịch vụ hoàn toàn không khả dụng, mất thanh toán, rủi ro bảo mật/dữ liệu, mối đe dọa pháp lý. - Cao: chức năng quan trọng bị hỏng nhưng vẫn có cách giải quyết; khách hàng tức giận.- Trung bình: vấn đề nhỏ, không dừng quy trình làm việc.- Thấp: yêu cầu thông tin, gợi ý, câu hỏi chung. Viết lý do cho quyết định của bạn bằng một câu trong trường "khẩn cấp_lý do".
Lời nhắc nắm bắt cơ hội bán hàng và thiết lập cầu nối hỗ trợ/bán hàng:
Khi xử lý yêu cầu, nếu khách hàng tỏ ra quan tâm đến việc mua sản phẩm/gói/bổ sung mới (ví dụ: "bạn có gói lớn hơn không", "cần bao nhiêu người dùng"), hãy tạo danh mục "Cơ hội bán hàng" và thêm mẹo một câu cho nhóm bán hàng trong trường "sale_note".
Nhắc yếu / Nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu
Lời nhắc mạnh mẽ
"Tóm tắt và phân loại yêu cầu này"
Danh sách danh mục đã đóng + định nghĩa mức độ khẩn cấp + lược đồ JSON cố định
Tạo các nhãn khác nhau mỗi lần
Luôn đưa ra cùng một nhãn cho cùng một yêu cầu
Anh dùng từ “khẩn cấp” theo ý muốn của mình.
Áp dụng các tiêu chí cụ thể cho mức độ "quan trọng"
Anh ấy tạo nên sự mơ hồ
emin_degilim: nói đồng ý và để việc đó cho người đó
Tính nhất quán là nguyên tắc vàng ở đây: nếu cùng một khiếu nại không thuộc cùng một danh mục vào hai ngày khác nhau thì sẽ không có báo cáo và tự động hóa nào đáng tin cậy.
Ba hộp nhỏ
Trường hợp 1 - Nhà phê bình bí mật. Ở một công ty SaaS (phần mềm thuê internet), thông báo “Tôi không đăng nhập được, cả nhóm đang đợi 40 người” tưởng chừng như bình thường vì nó có độ dài ngắn. Lời nhắc phân loại đã đánh dấu nó là "Quan trọng" nhờ quy tắc khẩn cấp (tiêu chí "hoàn toàn không có dịch vụ"). Yêu cầu được xử lý trong 6 phút thay vì phải đợi 2 giờ trong hàng đợi; vi phạm SLA (thỏa thuận cấp độ dịch vụ, tức là thời gian phản hồi đã hứa) đã được ngăn chặn.
Trường hợp 2 - Ưu tiên cho sự tức giận. Một ngày nọ, khi kiểm tra thẻ AI của 180 yêu cầu, người ta thấy 14 yêu cầu có cảm xúc “Giận dữ” được đưa vào một hàng đợi riêng. Những yêu cầu này được chuyển đến những người đại diện có kinh nghiệm và điểm khảo sát tiêu cực (CSAT, tức là điểm hài lòng của khách hàng) trong tuần đó đã cải thiện đáng kể so với tuần trước.
Trường hợp 3 - Cầu nối từ hỗ trợ đến bán hàng. "Gói hiện tại của tôi dành cho 5 người dùng, tôi cần tăng lên 20 người, có được không?" AI đã gắn thẻ tin nhắn là "Cơ hội bán hàng" và thêm ghi chú bán hàng. Yêu cầu tự động rơi vào tay đội ngũ bán hàng; Một cơ hội bán thêm đáng lẽ không được chú ý nếu nó bị bỏ qua trong hàng đợi hỗ trợ tiêu chuẩn đã trở thành một cơ hội có lợi.
Mẹo: Giữ danh sách danh mục của bạn càng ngắn gọn và rời rạc càng tốt. 20 danh mục sẽ gây nhầm lẫn cho mô hình (và nhóm của bạn); 6-8 danh mục rõ ràng được gắn nhãn nhất quán hơn và có ý nghĩa trong báo cáo. Kết hợp hai loại thường bị nhầm lẫn.
Kết nối với Tự động hóa
Sức mạnh thực sự của đầu ra JSON có cấu trúc là nó tự động chuyển sang bước tiếp theo: Yêu cầu được gắn nhãn “Quan trọng” ngay lập tức thông báo cho người quản lý, “Cơ hội bán hàng” rơi vào CRM (phần mềm quản lý quan hệ khách hàng), “Trả lại” đi vào luồng tự phục vụ. Nhưng quy tắc tự động hóa đầu tiên: các hành động có tác động cao (hoàn tiền, đóng tài khoản) không bao giờ được kích hoạt chỉ dựa trên thẻ AI; Đôi khi có sự chấp thuận của con người.
Thận trọng: Phân tích tình cảm là một dự đoán, không phải là phép đo chính xác. Một khách hàng mà người mẫu gọi là "Trung lập" thực sự có thể đang rất tức giận. Sử dụng thẻ cảm xúc để ưu tiên; nhưng đừng chỉ dựa vào đó để đưa ra kết luận chắc chắn như "khách hàng này đã hài lòng rồi".
Những lỗi thường gặp
- Để lại danh sách danh mục cho người mẫu; nhận được các nhãn khác nhau, không tương thích mỗi lần.
- Để lại một từ tương đối như "khẩn cấp" không được xác định; Yêu cầu của mọi người là khẩn cấp.
- Không sửa định dạng đầu ra; Đôi khi đoạn văn, đôi khi danh sách xuất hiện thay vì JSON.
- Không cung cấp cửa thoát hiểm vì sự không chắc chắn (tôi không chắc chắn).
- Liên kết các giao dịch có tác động cao (hoàn tiền, đóng tài khoản) với thẻ AI mà không có sự chấp thuận của con người.
- Tự động hóa toàn bộ quy trình mà không cần xác minh thủ công lô đầu tiên.
Tóm lại
- Triage nhanh chóng phân loại hàng đống yêu cầu đến theo danh mục, mức độ khẩn cấp và cảm xúc.
- Chìa khóa của tính nhất quán: danh sách danh mục khép kín, định nghĩa mức độ khẩn cấp cụ thể và định dạng đầu ra cố định (JSON).
- Nhãn khẩn cấp và cảm xúc tăng tốc độ ưu tiên; Nó đưa ra những yêu cầu chỉ trích và tức giận.
- Đầu ra có cấu trúc có thể được liên kết trực tiếp với tự động hóa (thông báo, định tuyến, CRM).
- Các hành động có tác động lớn và nhãn mác mơ hồ phải luôn được con người xác minh.
Nhiệm vụ ứng dụng
Xử lý hàng loạt 5 yêu cầu khác nhau của khách hàng mà bạn có (hoặc mẫu) bằng lời nhắc mảng JSON ở trên. Sau đó kiểm tra đầu ra theo cách thủ công: (1) Mỗi danh mục có đúng không? (2) Những thông tin được đánh dấu là "nghiêm trọng" có thực sự dừng dịch vụ không? (3) Tôi có chắc chắn đã nói “có” đúng chỗ không? Sửa bất kỳ thẻ nào không phù hợp và cập nhật lời nhắc (đặc biệt là định nghĩa danh mục và quy tắc khẩn cấp) cho phù hợp. Bài tập này xây dựng thói quen hiệu chỉnh lược đồ cho phù hợp với thực tế của chính bạn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã xác định một danh sách các danh mục kín và riêng biệt.
- [ ] Tôi đã mô tả mức độ khẩn cấp bằng các biện pháp cụ thể.
- [ ] Tôi đã sửa định dạng đầu ra (JSON/bảng).
- [ ] Tôi đã thêm một cửa thoát hiểm cho sự không chắc chắn (Tôi_không chắc chắn).
- [ ] Tôi đã xác minh thủ công lô đầu tiên và hiệu chỉnh lời nhắc.
- [ ] Tôi đặt một lớp sự chấp thuận của con người đối với các hành động có tác động cao.