TW201837837A - 基於預測問題之客服分配方法 - Google Patents
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Abstract
一種基於預測問題之客服分配方法，包含：接收至少一第一使用者之一客服提問記錄；連接至一社群網站，以收集該至少一第一使用者於社群網站上之一第一網站行為；根據該至少一第一使用者之第一網站行為及客服提問記錄，建立一預測模型；接收一第二使用者之一客服提問請求；收集第二使用者於社群網站之一第二網站行為；根據第二使用者之第二網站行為，以預測模型預測客服提問請求之一問題類型；及根據問題類型，分配複數應答者的其中之一來回覆第二使用者。
Description
本發明係有關於一種客服分配方法，特別是一種基於預測問題之客服分配方法。
目前，許多企業設有電話語音客服服務，使用者可撥打電話來向客服人員諮詢問題。然而，其建置成本較高，且電話有佔線的情形，亦即一位客服人員一次只能回覆一位使用者。若諮詢的使用者人數過多，將導致使用者必須花費相當長的等待時間，同時也增加電話費用成本。
隨著網路普及，目前也有網頁即時客服系統，讓使用者連線至客服網頁，透過輸入文字的方式，與客服人員即時對話。然而，此方式仍然面臨當諮詢人數過多時，將導致使用者需要等待相當的時間之問題。
有鑑於此，本發明一實施例提出一種基於預測問題之客服分配方法，包含：接收至少一第一使用者之一客服提問記錄；連接至一社群網站，以收集該至少一第一使用者於社群網站上之一第一網站行為；根據該至少一第一使用者之第一網站行為及客服提問記錄，建立一預測模型；接收一第二使用者之一客服提問請求；收集第二使用者於社群網站之一第二網站行為；根據第二使用者之第二網站行為，以預測模型預測客服提問請求之一問題類型；及根據問題類型，分配複數應答者的其中之一來回覆第二使用者。
據此，透過使用者諮詢前的網站行為，預測使用者將要諮詢問題的類別，將其分派給相匹配的應答者。依據問題類型，選擇由機器人或真人客服來回覆使用者，可減少真人客服的工作量，同時也可減少詢問隊列的負荷，縮短使用者等待時間。此外，還可讓真人客服集中處理自己專注領域的問題，可提升客服處理效率及客戶滿意度。
合併參照圖1及圖2，係分別為用於執行本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法的硬體及軟體架構示意圖。所述軟體係安裝於一個或多個伺服器100中。伺服器100係包含處理器110、記憶體120、網路模組130、儲存媒體140等。所述軟體儲存於儲存媒體140中，而由處理器110執行。記憶體120供儲存軟體執行時所需的暫存資料。儲存媒體140儲存多個資料庫，以記錄使用者之資料。例如，資料庫可為會員資料庫，以儲存使用者的會員資料。資料庫亦可為網站行為資料庫、客服提問記錄資料庫、應答資料庫等，於後將再詳細說明。網路模組130供連接至網際網路，以供使用者連接。
如圖2所示，所述軟體包含協議轉換介面210、使用者介面層220、邏輯運算層230、資料服務層240、調度器250、應答者260、資料訪問層270、安全層280及資料庫290。協議轉換介面210包含社群平台（如社群網站或通訊軟體）之應用程式介面（API），以與其利用相容的通訊協定介接訊息。藉此，使用者端可利用網頁瀏覽器或特定應用程式，對伺服器100發送客服提問請求之訊息，經由協議轉換介面210將訊息中的提問問題擷取出來。使用者介面層220可提供圖形化操作介面，使得客服人員登入伺服器100後，可在操作介面上進行操作。操作介面上可包含一個或多個對話框，各個對話框中的對話內容是經由協議轉換介面210轉換，而透過社群平台傳送於使用者端與伺服器100之間。邏輯運算層230包含一個或多個演算程式，以供建立提問問題的預測模型。資料服務層240係能管理資料庫290，並且經由資料訪問層270存取資料庫290中的資料。安全層280負責的安全項目包含使用者授權281、資料安全282、網路安全283、系統安全284及應用安全285等。調度器250用來批配使用者至某一應答者260，使得使用者可獲得匹配到的應答者260之客戶服務。所述應答者260係可為運用人工智慧之應答機器人，或者為真人客服。真人客服係經由網頁瀏覽器或應用程式登入至伺服器，而可接收調度器250之分配。
合併參照圖3及圖4，係分別為本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法流程圖（一）、（二）。首先，為了建立客服提問問題之預測模型，係先執行步驟S310至步驟S330。
步驟S310：經由社群平台接收至少一第一使用者之客服提問記錄，使得真人客服可在線回覆，以解決問題。在每次使用者提問客服之流程結束之後，使用者提問的問題與真人客服的回覆均會被記錄在客服提問記錄資料庫中（步驟S401）。
步驟S320：連接至社群網站，以收集至少一第一使用者於社群網站上之網站行為（於此稱第一網站行為）（步驟S402）。第一網站行為包含第一使用者於社群網站之瀏覽記錄、點擊記錄及交互行為。瀏覽記錄可記錄第一使用者曾經瀏覽過的其他使用者頁面、瀏覽時的停留時間等。點擊記錄可記錄第一使用者在社群網站上的點擊項目，如對某一發言的評價（如喜歡或不喜歡）、留言等。交互行為可例如好友名單、追蹤的使用者等。
在一實施例中，會員資料庫可記錄同一使用者於不同社群網站或通訊軟體之帳號的關連。例如，建立一關連表，其記載同一使用者在不同社群網站或通訊軟體之帳號、手機號碼或/及電子郵件等。藉此，透過查表方式，即便第一使用者採用與社群網站不同的通訊軟體進行客服提問，也能夠關連至一個或多個社群網站，來收集第一使用者在社群網站的網站行為。
在一實施例中，步驟S310與步驟S320之順序可以互換。
透過上述步驟，可收集到第一使用者的客服提問記錄及第一網站行為。接著，在步驟S330中，根據至少一第一使用者之第一網站行為及客服提問記錄，建立預測模型。如圖4所示，在收集到第一網站行為之後，針對收集到的資料，進行特徵提取與選取，進而找出一個或多個特徵（步驟S403）。例如：好友數量、點擊廣告次數、留言次數、關注好友頻率、興趣等。而在記錄了客服提問記錄之後，可對提問問題進行統計，找出經常諮詢類別（步驟S404），例如：對於銀行業者，可有信用卡問題、金融卡問題、基金投資問題等類別。接著，可對諮詢問題進行歸類，亦即將收集到的諮詢問題歸類至經常諮詢類別中（步驟S405）。於此，可利用互信息（Mutual Information）方法建立第一網站行為及客服提問記錄之特徵關係。透過互信息方法，可衡量第一網站行為中的特徵與客服提問記錄的類別的相關性，若信息量愈大，則其相關性愈高。在完成步驟S403及步驟S405之後，可根據選取之特徵及問題歸類，進行模型訓練（步驟S406），以生成預測模型（步驟S407）。在此，可以隨機森林法（Random Forest）訓練預測模型。
在第二使用者發起客服提問請求（步驟S408），即伺服器100經由社群平台接收第二使用者之客服提問請求（步驟S340）之後，伺服器100可連接至社群網站，以收集第二使用者於社群網站上之網站行為（於此稱第二網站行為）（步驟S350、S409）。在此，同樣可根據會員資料庫中記錄之同一使用者於不同社群網站或通訊軟體之帳號的關連，以至社群網站收集第二使用者的第二網站行為。第二網站行為包含第二使用者於社群網站之瀏覽記錄、點擊記錄及交互行為。
接著，於步驟S360中，根據第二使用者之第二網站行為，以預測模型預測客服提問請求之一問題類型。如圖4所示，係將第二網站行為進行特徵擷取，也就是說，根據前述步驟S403所選取出的特徵項目，自第二網站行為中擷取出對應之特徵（步驟S410）。接著，將擷取出的特徵輸入至預測模型中，據以預測出問題類型（S411）。
最後，在步驟S370中，可根據問題類型，分配複數應答者260的其中之一來回覆第二使用者。參照圖5，係為本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法流程圖（三）。前述步驟S370之應答者260的其中之一可為真人客服或應答機器人。根據預測出的問題類型，調度器250可選擇由真人客服或應答機器人回覆第二使用者。若預測出的問題類型有較高機率為應答資料庫中所記載的問題，則應答機器人根據應答資料庫尋找對應於客服提問請求之問題，以獲得並回覆第二使用者對應之答案（步驟S371）。若預測出的問題類型有較高機率非為應答資料庫中的問題，則調度器250可選擇讓應答機器人以多層選單回覆第二使用者，供第二使用者選擇想詢問的業務項目（步驟S372），透過多層選項的方式與第二使用者進行互動，適用於例如活動登錄、查詢事項等情形。或者，調度器250也可以分配給真人客服，由真人客服來回覆第二使用者（步驟S372）。在此，可根據真人客服的專業領域與工作量來決定是分配到哪一個真人客服，藉此可讓第二使用者等待的時間減少，同時可獲得良好的服務品質。在一實施例中，真人客服之分配還可根據第二使用者之會員等級來決定，若會員等級較高，則可優先分配給真人客服。在一些實施例中，調度器250還可根據其他因素選擇進入步驟S371～步驟S273中之一者，例如第二使用者隊列負荷。
在此，資料服務層240定期或不定期的至客服提問記錄資料庫中統計常見問題，並將常見問題與對應之回覆建立在應答資料庫中。其中，應答資料庫還包含常見問題之關鍵字。邏輯運算層230包含語意檢測單元，可檢驗第二使用者的對話中是否包含常見問題的關鍵字，據以判斷第二使用者的提問是否為常見問題，以供調度器250選擇進入步驟S371～步驟S273中之一者。
在一實施例中，前述第一使用者與第二使用者可為同一人。亦即，預測模型是根據歷史使用者的客服提問請求與網站行為所建立，並且根據新進的客服提問請求或/及網站行為，進行調整。
綜上所述，本發明一實施例提出之基於預測問題之客服分配方法，可透過使用者諮詢前的網站行為，預測使用者將要諮詢問題的類別，將其分派給相匹配的應答者。依據問題類型，選擇由機器人或真人客服來回覆使用者，可減少真人客服的工作量，同時也可減少詢問隊列的負荷，縮短使用者等待時間。此外，還可讓真人客服集中處理自己專注領域的問題，可提升客服處理效率及客戶滿意度。
100‧‧‧伺服器
110‧‧‧處理器
120‧‧‧記憶體
130‧‧‧網路模組
140‧‧‧儲存媒體
210‧‧‧協議轉換介面
220‧‧‧使用者介面層
230‧‧‧邏輯運算層
240‧‧‧資料服務層
250‧‧‧調度器
260‧‧‧應答者
270‧‧‧資料訪問層
280‧‧‧安全層
281‧‧‧使用者授權
282‧‧‧資料安全
283‧‧‧網路安全
284‧‧‧系統安全
285‧‧‧應用安全
290‧‧‧資料庫
291‧‧‧會員資料庫
292‧‧‧網站行為資料庫
293‧‧‧客服提問記錄資料庫
294‧‧‧應答資料庫
S310‧‧‧接收至少一第一使用者之一客服提問記錄
S320‧‧‧連接至一社群網站，以收集該至少一第一使用者於社群網站上之一第一網站行為
S330‧‧‧根據該至少一第一使用者之該第一網站行為及客服提問記錄，建立一預測模型
S340‧‧‧接收一第二使用者之一客服提問請求
S350‧‧‧收集第二使用者於社群網站之一第二網站行為
S360‧‧‧根據第二使用者之第二網站行為，以預測模型預測客服提問請求之一問題類型
S370‧‧‧根據問題類型，分配複數應答者的其中之一來回覆第二使用者
S371‧‧‧應答機器人根據一應答資料庫尋找對應於客服提問請求之問題，以獲得並回覆第二使用者對應之答案
S372‧‧‧應答機器人以多層選單回覆第二使用者，供第二使用者選擇
S373‧‧‧根據真人客服的專業領域與工作量來決定真人客服之分配
S401‧‧‧產生客服提問記錄
S402‧‧‧收集第一網站行為
S403‧‧‧特徵提取與選取
S404‧‧‧找出常用諮詢類別
S405‧‧‧歸類諮詢問題
S406‧‧‧訓練模型
S407‧‧‧生成預測模型
S408‧‧‧發起客服提問請求
S409‧‧‧收集第二網站行為
S410‧‧‧擷取特徵
S411‧‧‧預測問題類型
S412‧‧‧調度應答者
[圖1]為用於執行本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法的硬體架構示意圖。 [圖2]為用於執行本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法的軟體架構示意圖。 [圖3]為本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法流程圖（一）。 [圖4]為本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法流程圖（二）。 [圖5]為本發明一實施例之基於預測問題之客服分配方法流程圖（三）。
Claims (9)
- 一種基於預測問題之客服分配方法，包含： 接收至少一第一使用者之一客服提問記錄； 連接至一社群網站，以收集該至少一第一使用者於該社群網站上之一第一網站行為； 根據該至少一第一使用者之該第一網站行為及該客服提問記錄，建立一預測模型； 接收一第二使用者之一客服提問請求； 收集該第二使用者於該社群網站之一第二網站行為； 根據該第二使用者之該第二網站行為，以該預測模型預測該客服提問請求之一問題類型；及 根據該問題類型，分配複數應答者的其中之一來回覆該第二使用者。
- 如請求項1所述之基於預測問題之客服分配方法，其中該些應答者的其中之一為一真人客服或一應答機器人。
- 如請求項2所述之基於預測問題之客服分配方法，更包含：該應答機器人根據一應答資料庫尋找對應於該客服提問請求之問題，以獲得並回覆該第二使用者對應之答案。
- 如請求項2所述之基於預測問題之客服分配方法，更包含：該應答機器人以多層選單回覆該第二使用者，供該第二使用者選擇。
- 如請求項2所述之基於預測問題之客服分配方法，其中該些真人客服之分配還根據該些真人客服的專業領域與工作量來決定。
- 如請求項5所述之基於預測問題之客服分配方法，其中該些真人客服之分配還根據該第二使用者之會員等級來決定。
- 如請求項1所述之基於預測問題之客服分配方法，其中該第一網站行為包含該第一使用者於該社群網站之瀏覽記錄、點擊記錄及交互行為，該第二網站行為包含該第二使用者於該社群網站之瀏覽記錄、點擊記錄及交互行為。
- 如請求項1所述之基於預測問題之客服分配方法，其中該建立一預測模型包含：利用互信息方法建立該第一網站行為及該客服提問記錄之特徵關係。
- 如請求項1所述之基於預測問題之客服分配方法，其中該建立一預測模型包含：根據該至少一第一使用者之該第一網站行為及該客服提問記錄，以隨機森林法訓練該預測模型。
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