店小蜜
智能客服店小蜜就是聊天机器人中的一种，今天主讲应用于电商领域的店小蜜中NLP纯文本人机协助售后服务部分的用户研究。enjoy~
一、背景
图灵在1950年提出“机器能思考吗？”的设想，并通过机器与真人对话游戏来验证设想，这场“图灵游戏”便是聊天机器人的起源。
聊天机器人从交互形式而言，包括语音交互（结合ASR-NLU-DM-NLP-TTS)、纯文本（结合NLU-NLP）交互；从智能程度而言，包括纯机器人答复、人机协助；从应用领域而言，包括通用领域、垂直领域。
1966年，麻省理工学院开发出第一个聊天机器人ELIZA，用于临床心理治疗，当时仅简单实用关键词匹配规则的做法。
1988年，加州伯克利分校开发了UC，帮助用户学习使用UNIX操作系统，通过接收问题，再进行问题解析（问题分类、句法分析、关系抽取、实体识别、指代消解、补全改写、复述生成等），再到意图检测，进而在bot识别出一系列答案后，对答案进行融合排序，从而输出置信度最高的答案。
而智能客服店小蜜就是聊天机器人中的一种，今天主讲应用于电商领域的店小蜜中NLP纯文本人机协助售后服务部分的用户研究。由于时间间隔较久，有记不清说错的还请各位大牛指正。
二、通过用户梳理，寻找目标用户
店小蜜的售后智能客服系统主要面向三类群体：
直接使用用户：阿里内部客服与商家客服；
感知反馈者：消费者。
2.1 用户画像 vs 用户故事
（1）直接使用用户：阿里内部客服与商家客服
（2）购买者：商家
（3）感知反馈者：消费者
2.2 确定目标用户与痛点，从而确定产品目标定位
通过抽象聚类三类主要群体在运用客服系统时遇到的问题，而得到以下结论：
核心用户：阿里内部客服与商家客服；
用户痛点：追求高效和高质量为消费者解决问题；
产品目标定位：成为一款为商家客服打造高效、专业形象的智能客服系统。
产品的目标为什么不直接是提高客服的工作效率和满意度，而是强调打造高效、专业形象？
后者强调的是这套智能客服系统不仅旨在对客服本身工作发挥提效提质的作用，还有带给咨询消费者的感知体验，这样的定位也影响到产品的功能范围层设计。
（图片来自联想官网）
比如小i机器人为联想开发的小乐智能客服系统，产品定位是“漏斗过滤式的智能客服系统，过滤减少咨询量，从而降低客服成本、提高客服服务质量”。
简而言之，小乐客服是为了给人工客服过滤减少咨询量，因此小乐的功能范围层包括主要两大部分：一是一问一答式的纯机器人答复，二是协助咨询者更便捷解决问题，两者都是为了过滤减少进入人工客服咨询的流量。
而店小蜜也会通过机器人在一开始过滤减少进入人工客服的咨询流量，但基于产品目标定位，小蜜追求的是保姆式的服务。通俗地说就是能帮咨询消费者解决的问题，就尽量不让咨询者自己动手处理，饭给对方做好了也同时提供喂饭服务～
2.3 对比店小蜜的友商网易七鱼和小i机器人的核心用户和产品定位
网易七鱼同样是针对电商垂直领域，核心用户为网易和微信平台入驻的电商领域商家。在2017年前，产品定位为“服务场景+服务管理”，产品目标是为人工客服减少过滤咨询人流量。因此智能客服系统体现在提供关键词触发标准答案的纯机器人服务，要找人工客服则需用户填写提交工单。
而到2018年，网易七鱼的产品定位为提供云能力的智能客服系统，与店小蜜的明显区分点是：店小蜜是针对阿里平台商家提供服务，而网易七鱼的核心渠道用户进一步拓展为微信、微博、移动APP、web端商家，服务领域也重点针对电商售前服务。
小i机器人产品定位是为通用领域提供云能力的智能客服系统，为各业界大企业提供定制化的智能客服系统，涵盖金融、政府、电商、社交等多领域，目前已有上海科委的中文智能开发机器人、雅虎内置小i机器人、交通银行MSN机器人、上海世博“海宝博士”、联想“小乐”等。
三、用户旅程：通用地图
店小蜜最开始是投入给阿里内部客服灰度使用，接下来主要以阿里内部人工客服为分析对象，服务对象为阿里平台消费者，主要针对新手消费者。
3.1 背景状况简介
售后在线咨询有70%与订单有关，其余会涉及账号、优惠券等；
在2015年没有智能客服系统时，根据柏森分布统计的数据，单个客服同时服务3个会员的平均响应时间是60‘’秒，日均接待咨询数量60-80位（根据最新统计数据，平均响应时间已提升至30‘’35秒-35‘’40秒）；
在线客服繁忙的两个时间段：10-13点、17-21点；
售后咨询主要分为三大类：问题型咨询、任务处理型咨询、调皮闲聊型。
3.2 用户体验通用地图
由于阿里平台有多个业务部门，包括淘宝、天猫、飞猪等，因此当买家进线咨询需首先确认买家想询问哪个业务线问题，将其分流到对应的业务线客服。
在人工客服日常工作中，通过买家一进线便初步反馈的问题，客服需判断或进一步引导确认买家的问题是跟订单有关的，亦或是跟账号、优惠活动、优惠券、功能操作等其它问题相关。
根据数据统计，70%咨询者问题跟订单有关，而跟订单有关的咨询中，TOP10咨询的问题为如何退货、如何取消订单等，因为买家咨询问题穷出百态，后续设计对话时，也需要针对出现频率最高的问题，才能在初期做MVP（最小可行产品）时达到ROI（成本效益）和覆盖率最大化。
当客服接到订单相关咨询，比如：当消费者询问“如何取消订单”，客服需查看订单详情：订单是实物或者虚拟商品、订单若是实物的话属于哪个类目、订单金额多少、买家是否付款、商家是否点击发货、货物是否已经有物流信息、买家是否已自主操作取消订单、商家是否在买家自主操作取消订单后仍旧将货物发出等等情况，针对不同情况客服要采用的答复或解决方案会有很大区别。
在了解订单详情的同时还需要了解买家与商家的信誉度、处罚记录、交易往来等。就像在现实中会存在诈骗分子一样，互联网电商的发展也同时使得诈骗团伙磨刀霍霍调转阵营。我们听过有消费者诈骗商家等情况，同时也会存在买家在阿里平台实施不法行为，甚至是买家和商家同伙。根据不同身份的咨询者需采取不同应对方案。
无论是新旧客服，面对阿里大量的规则，都很难全部记忆到位，所以在无智能客服系统时，客服只能人工搜寻查找规则，再进一步为咨询的买家解答或协助其处理问题，且有些规则存在不一致和无法匹配新问题现象等情况。
四、智能客服系统用户体验地图
假设客服使用人机协作的在线智能客服系统，同样会经历对接消费者–确认问题–了解详情–匹配与提供解决方案四大步骤。
4.1 对接消费者
根据统计而来的不同日期和每天不同时间点的咨询量，为客服管理人员提供客服人力安排参考数据。通过纯机器人聊天解决用户简单问题，为人工客服过滤减少咨询量后，根据买家咨询业务线差异划分对接到不同业务线客服。
在客服人工不断承接咨询买家时，会发现一个问题：由于咨询者问题解决难易度和客服处理效率等存在差异，在同一时刻，有的客服可能忙不过来都无法再接待咨询者，而有的客服却很空闲，但是空闲客服有的也想追求更高接待量，因此设置“任务申领功能”，精力充裕的客服可通过点击“+1”申领更多咨询者。
在接待消费者的过程中，为了协助客服实现更人性化、贴心的沟通，设置用户画像以便客服可结合用户历史购物喜好、文化程度、性格特征等采用不同的沟通话术。
4.2 确认问题
由于人与人之间的沟通表达和理解存在差异性，有些时候客服需要耗费更长时间才能理解清楚用户想要咨询的问题。算法工程师将阿里平台积累的聊天对话语料，经过设定的热词过滤掉不文明语料等，融合排序出前三条最经常被客服采用的语料，进而通过人工标准确认语料正确性，从而积累正确语料库。
通过梳理对话的标准规则逻辑，比如：针对虚拟或实物商品、针对不同类目商品，在不同的钱款支付、货物物流、评价等相关因素的情况下，梳理出不同的对话逻辑步骤。
从而通过NLP形成对买家咨询问题的问题解析和预测推断答案，在客服接到消费者问题时，根据问题为客服推荐置信度最高的前三条标准答案。
为什么是3条，而不是2条或4条呢？
一是考虑给客服提供更高召回率的答案，二是考虑客服在答复买家时候，同时查看问题能接受的数量以及是否会遮挡到客服输入聊天对话。
同时为买家和客服提供智能补全功能，所谓智能补全，即用户输入一般，系统预测到其接下来要输入内容给其推荐语句，由用户选择是否采用系统推荐的标准话术。
一方面帮助买家和客服更快速地提问和回复问题，另一方面也以此更加规范买家和客服的部分用语。
4.3 了解详情
对于客户端而言，最开始的人工客服工作系统，客服需要打开好几个页面才能查看用户订单详情。对于咨询买家端而言，很多买家很难记住长长的一串订单号，每次都需要跳出聊天框去复制订单号后再给到客服，也因此经常导致聊天产生不必要的中断。
因此将聊天过程中大部分用户需要了解的简化的订单信息嵌入到聊天窗口，满足用户一目了然需求，但是还是避免不了买家会因为临时接到电话等中途退出聊天窗口的情况，因此需要在处理逻辑上要有应对兜底策略：
一是将自动断开聊天窗口改成由买家或客服确认断开；
二是匹配原先对接客服，如果之前客服在线，中断咨询的买家再次进线会优先匹配给之前对接的客服；如果客服不在线，聊天记录会保留同步给下一个对接客服等措施。
4.4 匹配解决方案
用户的咨询类型会分为三大类：闲聊型、问题型、任务型。
比如买家找你解答个数学问题、沟通倾诉情感问题等这是闲聊型；再比如买家感觉和商家无法沟通，需要客服作为中间方协助沟通，这是任务型。
在最原始的客服系统，客服要协助咨询买家去找商家的操作路径是：离开聊天对话框——打开阿里旺旺/千牛——搜寻商家昵称——与商家进行沟通，而在智能客服系统，当买家确认问题订单后，系统会自动生成订单匹配的商家千牛账号，客服直接点击聊天对话框的商家千牛账号，便能跟商家直接沟通。
问题解析至此便先暂告段落，才疏学浅，敬请各位大牛指导~
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