知识管理丨仅需四步!让企业轻松建设智能客服知识库

本文探讨了企业如何通过建立完善的客服知识库提高客户服务水平。介绍了Baklib这款在线帮助中心搭建工具,阐述了知识库的建设方法,包括统一平台、多级分类、展现形式、全局检索、权限控制、协同创作和多渠道查看。Baklib的优势在于团队协同管理、全文检索和多端适配,帮助企业快速构建高效客服知识库。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

随着科技的发展,互联网消费方式越发普遍。在用户遇到疑问并想要咨询产品及服务的情况下,最先接触的人群就是网站上的在线客服。所以越来越多的企业开始青睐网络客服,这就要求客服人员能有即时并快速解答来访客户问题的能力。

但是随着使用群体范围的扩大,产品的更新迭代,客服的工作方式及培训方式的不同...从而导致快速响应和客服满意度难以平衡。

众所周知,客服的离职率高。有研究表明,30%-40%的客服工作不到一年就会选择离职,这对于现代企业管理来说依旧是一个难点。

而很多公司对于客服的培训也没有完整的体系,这就就导致了新来的客服上手慢,新老客服合作不顺,服务效率下降等等一系列问题。

知识管理丨仅需四步!让企业轻松建设智能客服知识库

 

如何改善企业客户服务水平?

那么怎样才能提升在线客服的服务质量呢?建立完善的知识库,让服务更专业

客服行业具有:人力密集型(以人为主为客户提供服务支撑)、知识密集型(服务实质上是将公司知识传递给客户的过程)、技术密集型(不断应用最新的信息技术拓宽服务渠道和创新服务模式)三大特点,知识库的构建是其提升运营与服务水平的必然一环。

基于访客需求来进行提炼和编辑来建设客服的知识库,让客服人员快速准确理解并传递给客户。一个好的客服知识库有以下好处;

  1. 知识储备在客服回答用户问题时可以做到调用知识库内容加快问题响应速度,提升用户体验!
  2. 帮助新客服进行产品培训,优化培训流程,减少培训周期与费用!

客服人员可以选取对应的文字内容发送给客户,但是这不仅仅是“复制和拷贝”的过程,知识库文字的组织和编辑应该要兼顾受众对象的不同,同时要考虑客服是否理解了访客需求和访客是否看得懂。

智能客服知识库,任务,问答 AI_CHAT: 1.知识库逻辑:class LexiconIndexesSet(ModelViewSet) 新建知识库并存到redis: Request: url = url+"/knowbase/" data = {"kbId": kbid, "name": name} Deal: LexiconIndexes.objects.create(**data) cache.set(str(data['id']), "0", timeout=1209600) 删除知识库: Request: url = url + "/knowbase/" + id + "/" Deal: LexiconIndexes.objects.all().filter(id__startswith=std_id).delete() cache.delete_pattern(str(std_id)) 2.问答对逻辑:class QuestionsSet(ModelViewSet) 新建单个问答对: Request: url = url + "/qapairs/" data = { "kbId": kbid, "questionId": questionid, "questions": [ { "question": "沒有那海洋的寬闊" }, { "question": "我只要熱情的撫摸" }, { "question": "所謂不安全感是我" } ], "answer": "我沒有滿腔的熱火" } 批量创建问答对: Request: url = url + "/qapairs/" + "?batch=True" data = { "kbId": "lnn072401", "qas": [ { "questionId": "test_q2_by_lnn", "questions": [ { "question": "你好123" }, { "question": "您好123" }, { "question": "nihao123" } ], "answer": "bsfe4b25-3ddf0-4114-92bd-7c254d145d96" }, { "questionId": "test_q3_by_lnn", "questions": [ { "question": "在1" }, { "question": "在吗1" }, { "question": "zaima1" } ], "answer": "bsfdsb25-3ddf0-3323-92fd-7c252dfsf97" } ] } Deal: 1.验证知识库是否存在 LexiconIndexes.objects.get(id=kb) 2.循环问题列表,将第一个问题作为标准问题id为questionId,其他问题的id使用questionId + '_' + str(i)拼接 3.objs中存放问答对处理后的对象,用于批量创建 infos存放问答对的dict格式,用于更新操作 objs = [Questions(**qa_dict)] infos = [qa_dict] Questions.objects.bulk_create(_objs) 更新问答对: Request: url = url + "/qapairs/" + id + "/" data= { "kbId": "lnn071602", "questions": [ { "question": "你好96" }, { "question": "您好96" }, { "question": "nihaonihao96" } ], "answer": "bsfe4b25-3ddf0-4114-92bd-7c254d145d39" } Deal: 1.将问题id更新到data中 request.data.upd
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