商家未發貨,客戶反復催
查訂單、改地址、開發票、訂單相關問題不斷
自助服務不關聯訂單,每個客戶都是相同推薦問題
反復追問,客戶不滿
最后都是轉人工、轉人工
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線上訂單“問題”不斷,企業如何提升訂單服務的效率?
訂單處理效率低下是電商訂單管理中常見的問題之一,這可能會導致訂單堆積、客戶投訴等后果。
針對這個問題,我們可以通過提高訂單場景下的自動化交互來優化訂單處理流程,從而減少人工干預,提高訂單處理效率。
傳統解決方案是通過自助熱門問題引導解決,如退換貨、發貨時間等常見問題。不過推薦答案和客戶咨詢商品訂單多是無關聯,所以最終都會轉人工處理。而客服需先詢問客戶、核對訂單,再給出解決方案,整個處理流程非常耗時。試想一下:如果有上千人同時咨詢,而人工客服團隊僅有100人,單個客戶的處理時長為1分鐘,那平均每個客戶的等待時長即為10分鐘。而當機器人自助交互能夠在整個咨詢場景中關聯訂單商品,不僅能夠有效提升訂單的響應率,還直接降低了人工干預的次數。
比如當客戶咨詢商品退換貨時,機器人根據客戶發送的消息先判定是咨詢購買問題,然后自動推送該客戶已經購買的商品訂單列表,用戶選擇具體訂單后,即刻獲取與該訂單相關聯的指定回復。
整個訂單咨詢處理時長僅需“一步”,幾秒的時間即可完成用戶的訂單咨詢服務。在售后服務中,常見問題的出現頻率相當高,幾乎占據了日常接待量的60%,所以能夠根據訂單設置相關常見問題,就能大大提升訂單問題解決率。
企業設置針對不同訂單下的知識點,當用戶在咨詢問題命中推薦訂單知識點時,會自動預測和判斷用戶咨詢的訂單,并優先匹配對應的關聯訂單回復的問題類型; 當客戶下單「商務辦公電腦桌」后,咨詢時自動帶入關聯訂單。這時,根據系統算法測算,依據「商務辦公電腦桌」訂單生成相關推薦問題,比如免費開發票、定制企業Logo、安裝流程等。
客戶僅需點擊意向的推薦問題,系統就會精準匹配知識庫。無需人工介入,機器人僅需一輪Q-A流程,即可快速直觀給出精準答案。客戶實測數據顯示,推薦問題結合關聯訂單后,AI自助解決率提升了30%以上!除常規的發票、物流、催單等簡單問題外,還存在「一問一答」式的交互難以有效解決的問題,我們稱之為「引導類」問題。處理這類咨詢,我們的解決思路是:當用戶咨詢自動帶入關聯訂單后,讓機器人學會「反問」客戶,依據訂單詳情、上下文內容進行邏輯判斷,并通過多輪Q-A-Q-A流程,精準識別用戶意圖,再據實解答。當客戶發送訂單后
AI機器人:請問您想咨詢關于此訂單的什么問題呢?
客戶:我的電腦壞了
AI機器人:請問是屏幕/電池/系統有問題?還是其他問題呢?
客戶:沒法開機
AI機器人:請您檢查電池電量是否充足,如果電量不足,請充至足夠電量后再嘗試開機
客戶:嘗試過了,還是不行
AI機器人:非常抱歉給您帶來的不便,您可以填寫維修表單,我們為您安排工程師上門維修顯而易見,在訂單場景下,在線機器人經過「多輪詢問」,可以進行多輪次交互式的獨立接待。并根據預設的業務流程給出相應的解決策略,由此提升接待效率,也進一步提升機器人對于引導交互問題的獨立解決率。