ICS-Assist:面向大型电商企业在线客服的智能客户问询解决推荐
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2020-09-01 v1
摘要
高效且恰当的在线客服对大型电商企业至关重要。现有的在线客服解决方案推荐方法无法在运行时确定最佳方案,导致终端客户满意度低下。本文提出一种称为 ICS-Assist 的新型智能框架,用于在运行时为客服人员推荐合适的客服解决方案。具体而言,我们开发了一个可推广的两阶段机器学习模型,基于场景-解决方案映射表来识别客服场景并确定客服解决方案。我们实现了 ICS-Assist,并使用阿里巴巴集团超过 6 个月的现场研究对其进行了评估。在我们的实验中,超过 12,000 名客服人员使用 ICS-Assist 平均每天服务超过 230,000 个案例。实验结果表明,与现有最优方法相比,ICS-Assist 显著优于传统人工方法,并将解决方案接受率、解决方案覆盖率、平均服务时间、客户满意率和业务领域覆盖率分别提高了至多 16%、25%、6%、14% 和 17%。
引用
@article{arxiv.2008.13534,
title = {ICS-Assist: Intelligent Customer Inquiry Resolution Recommendation in Online Customer Service for Large E-Commerce Businesses},
author = {Min Fu and Jiwei Guan and Xi Zheng and Jie Zhou and Jianchao Lu and Tianyi Zhang and Shoujie Zhuo and Lijun Zhan and Jian Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13534},
year = {2020}
}
备注
International Conference on Service Oriented Computing (ICSOC 2020)