62、打造高效转接:实现客户服务无缝衔接

打造高效转接:实现客户服务无缝衔接

在当今数字化的客户服务领域,如何实现从对话式代理(CA)到服务专家(SE)的有效转接,是提升客户体验的关键。本文将深入探讨转接用户界面(UI)的设计与评估,以及其在在线客户服务(OCS)中的应用。

1. 转接 UI 的信息展示

一旦转接启动,UI 会填充有限的信息,这些信息被分为三个主题类别:客户、案例和产品。以下是详细介绍:
- 信息分类展示 :信息以表格形式呈现,并使用不同颜色区分,方便用户快速识别不同类别。同时,每个主题类别都配有集成的详细按钮,点击可显示更多额外信息。
- 关键信息呈现 :为了展示询问者身份、请求内容和对象,UI 会显示客户姓名、之前 CA - 客户交互的摘要以及产品特性,这些信息与聊天窗口中的聊天历史相互补充。
- 状态指示 :为了告知即将到来的客户交互,UI 会显示状态指示,状态会不断变化,如空闲、2 分钟、1 分钟、开始聊天。
- 聊天窗口集成 :为了减少额外的认知负担,方便在客户交互过程中使用提供的信息,聊天窗口被集成到原型中。

2. 转接 UI 的评估

为了评估转接 UI 的效果,进行了用户测试和访谈,以下是具体结果:
|评估方式|评估内容|评估结果|
| ---- | ---- | ---- |
|用户测试|使用行为分析| - PAs 平均在 65 秒后向客户发送初始消息。
- 一半(5/10)的 PAs 平均在 33 秒后发送欢迎消息,再过平均 30 秒后

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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