21、优化对话式 AI 助手：提升服务质量的关键策略

优化对话式 AI 助手：提升服务质量的关键策略

在当今数字化时代，对话式 AI 助手已成为企业提升客户服务效率和质量的重要工具。然而，即使将其部署到生产环境中，也并非意味着就能取得预期的成功。本文将以 Fictitious Inc. 为例，探讨如何通过数据驱动的方法来分析和改进对话式 AI 助手，以提高其服务质量和用户满意度。

1. 明确成功指标

分析对话式 AI 是一项复杂的任务，需要有一个明确的成功指标作为指导。Fictitious Inc. 选择了“成功容纳率”作为关键成功指标，它比单纯的“容纳率”更能反映用户的实际需求。

• 容纳率 ：指由 AI 助手完全处理的对话比例。
• 成功容纳率 ：仅包括至少完成一个流程的对话。

以下是不同交互场景下“容纳率”和“成功容纳率”的对比：
| 交互结束情况 | 容纳率 | 成功容纳率 |
| — | — | — |
| 助手建议将对话升级给人工代理 | 未容纳 | 未容纳 |
| 用户在流程完成前要求人工代理 | 未容纳 | 未容纳 |
| 用户在流程进行中退出聊天 | 容纳 | 未容纳 |
| 用户成功启动并完成一个流程 | 容纳 | 容纳 |

Fictitious Inc. 使用三个数据点来开始分析其助手：总体成功容纳率、按意图分类的对话量以及按意图分类的成功容纳率。为简化分析，仅考虑五个意图，相关指标如下表所示：
| 意图 | 对话量 | 已容纳对话量 | 未容纳对话量 | 对话量占比 | 容纳率 |