智能机器人客服的关键指标与数据运营
电信运营行业的智能客服技术了解智能客服技术在电信运营业务中的应用和优势
电信运营行业的智能客服技术了解智能客服技术在电信运营业务中的应用和优势智能客服技术是近年来在电信运营行业中广泛应用的一项技术，其通过人工智能和自然语言处理等技术手段，实现了在电信运营业务中的自动化智能化服务。
智能客服技术的应用给电信运营商带来了诸多优势，使得客户服务得到了极大的改善和提高。
本文将对电信运营行业的智能客服技术进行深入探讨，重点介绍其应用和优势。
一、智能客服技术的应用智能客服技术在电信运营业务中的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 语音识别与语音合成：利用语音识别技术，智能客服系统可以将客户呼入的语音进行实时识别和分析，将问题转化为文本数据，从而能够更准确地理解客户的需求。
而语音合成技术则可以将智能客服系统的回答转化为语音，以提供更加人性化的服务。
2. 自然语言处理：通过自然语言处理技术，智能客服系统能够理解客户输入的自然语言文字，从而能够准确把握客户需求，提供相应的解答和帮助。
自然语言处理技术的应用使得客户能够用自己习惯的语言与系统进行交流，提高了用户体验。
3. 机器学习与数据挖掘：智能客服技术利用机器学习和数据挖掘技术，对大量的历史数据进行分析和挖掘，不断优化智能客服系统的回答和解决问题的能力。
通过机器学习技术，智能客服系统能够不断学习和进化，具备更好的理解和判断能力。
4. 聊天机器人：智能客服技术的核心之一就是聊天机器人，其最大的优势在于能够与用户进行实时的互动和交流。
聊天机器人可以根据用户的提问和需求，提供相应的解答和帮助，有效减少客户等待时间，提高客户满意度。
二、智能客服技术在电信运营业务中的优势智能客服技术在电信运营业务中有着显著的优势，主要体现在以下几个方面：1. 提高服务效率：智能客服技术的应用使得客户能够通过自助方式解决问题，无需等待人工客服的接待。
智能客服系统能够实时回答客户的问题，快速提供解决方案，极大地提高了客户服务的效率。
2. 降低运营成本：相比传统的人工客服，智能客服系统能够通过自动化处理客户问题，减少了大量人力资源的需求。
人工智能客服系统的技术要求
人工智能客服系统的技术要求人工智能客服系统是目前越来越受到企业和用户重视的一种创新技术。
它通过使用人工智能技术，如自然语言处理（NLP）、机器学习和深度学习等，使得客户能够与系统进行交互，解决各种问题。
为了确保一个高效且可靠的人工智能客服系统的运营，以下是一些必要的技术要求。
首先，一个优秀的人工智能客服系统需要具备强大的自然语言处理能力。
NLP 技术可以帮助系统理解用户的问题，并能够生成自然语言回答。
这意味着系统需要能够准确地解析和理解用户输入的各种形式的语言，包括不规则的或者含有否定词的语句。
NLP 还可以帮助系统识别用户的情感，从而更好地响应和处理用户的问题。
其次，系统还需要具备强大的机器学习和深度学习能力。
通过对大量历史数据进行训练，系统可以自动学习和优化回答用户问题的能力。
机器学习和深度学习可以帮助系统不断提高回答问题的准确性和速度，并且能够自动适应新的问题和新的环境。
另外，系统需要能够处理并整合多种不同的数据源。
一个有效的人工智能客服系统需要能够获取和整合企业的所有相关数据，如产品信息、订单信息等。
这样系统可以通过这些数据为用户提供更加个性化和精准的服务。
此外，一个出色的人工智能客服系统还应该具备多模态交互的能力。
这意味着系统需要能够处理和响应不同类型的用户交互，如语音、文字和图像。
系统可以通过分析和处理用户输入的多种形式的数据，提供更加全面和准确的回答。
最后，系统还应该具备良好的智能推荐能力。
通过使用推荐算法，系统可以根据用户的需求和先前的行为提供相关的信息和建议。
这有助于提高用户满意度，并提供更好的客户体验。
总的来说，一个成功的人工智能客服系统需要具备强大的自然语言处理、机器学习和深度学习能力，能够处理多种不同类型的数据，并具备智能推荐能力。
只有拥有这些技术要求，人工智能客服系统才能够提供高效和可靠的服务，满足用户的需求。
此外，一个出色的人工智能客服系统还应具备以下技术要求。
首先，系统需要具备人机协同的能力。
智能ai客服运营指标
智能ai客服运营指标智能AI客服运营指标是衡量一个企业客服服务质量和效率的重要标准。
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始采用智能AI客服系统来提升客户服务体验。
本文将从不同角度介绍智能AI 客服运营指标，包括响应时间、解决率、用户满意度等。
响应时间是衡量智能AI客服运营效率的重要指标之一。
一般来说，客户在提出问题后，智能AI客服系统需要在短时间内给出响应。
较短的响应时间可以提升客户满意度，增加客户黏性。
因此，企业需要设定合理的响应时间目标，并不断优化智能AI客服系统的响应速度。
解决率是衡量智能AI客服运营效果的关键指标之一。
解决率是指智能AI客服系统能够解决客户问题的比例。
高解决率代表智能AI客服系统能够有效地回答客户问题，提供有用的解决方案。
为了提高解决率，企业可以通过不断优化智能AI客服系统的知识库，增加系统的问题识别和解决能力。
用户满意度是衡量智能AI客服运营成功与否的重要指标之一。
智能AI客服系统的目标是提供高质量的客户服务，以满足客户的需求和期望。
用户满意度可以通过客户反馈调查、评价和投诉率等方式进行评估。
企业可以通过收集客户反馈和建议，不断改进和优化智能AI客服系统，提升用户满意度。
智能AI客服系统的可用性也是一个重要的指标。
可用性是指系统在正常运行情况下的稳定性和可靠性。
智能AI客服系统需要能够稳定运行，并提供全天候的服务。
如果系统出现故障或不可用，将会影响客户体验，降低客户满意度。
因此，企业需要定期监测系统的可用性，并及时解决潜在的问题。
智能AI客服系统的知识库质量也是一个重要的指标。
知识库是智能AI客服系统的核心，包含了各种问题和解决方案。
高质量的知识库可以提供准确、全面的信息，帮助客户解决问题。
企业需要不断更新和维护知识库，确保其与客户需求保持同步。
智能AI客服系统的智能化程度也是一个重要的指标。
随着人工智能技术的发展，智能AI客服系统可以通过机器学习和自然语言处理等技术不断提升自己的智能化程度。
人工智能机器人技术运营与维护范本
人工智能机器人技术运营与维护范本人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）机器人技术的迅速发展，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
作为一种能够模拟和执行人类智能任务的机器系统，智能机器人具备了自主感知、决策和行动能力，已经在生产制造、医疗护理、服务行业等领域得到广泛应用。
本文将就人工智能机器人技术的运营与维护范本进行讨论，并提供一套可行的方案供参考。
一、人工智能机器人技术运营1. 调查与需求分析在运营人工智能机器人技术之前，首先需要进行市场调查和需求分析。
了解市场上同类产品的情况以及潜在用户的需求，有助于明确技术的定位和运营策略。
2. 技术研发与产品设计根据市场需求，进行技术研发和产品设计。
这一过程需要团队的合作，包括硬件工程师、软件开发人员和设计师等。
确保产品具备高度智能化和可靠性是非常重要的。
3. 渠道建设与推广在技术开发完成后，需要建立销售渠道和品牌推广，包括与合作伙伴的合作和在线渠道的建设。
同时，通过有效的市场策略和宣传活动，提高产品的知名度和市场份额。
4. 运营管理与客户服务一旦产品推向市场，就需要建立起完善的运营管理体系和客户服务体系。
运营管理包括生产管理、库存管理和物流管理等方面，保证产品的供应和售后服务的及时响应。
二、人工智能机器人技术维护1. 日常维护与巡检为了保证人工智能机器人的正常运行，需要进行日常巡检和维护工作。
这包括对机器人的硬件进行检查、清洁和保养，并且定期进行软件系统的更新和优化。
2. 故障排除与维修在机器人运行过程中，难免会出现故障和问题。
为了保障机器人的稳定性和可靠性，需要快速响应并及时进行故障排除和维修工作。
维修人员需要具备相关的技术知识和经验，能够快速定位和解决问题。
3. 数据安全与隐私保护在人工智能机器人运营过程中，涉及到大量的用户数据和机密信息。
因此，保护数据安全和用户隐私是至关重要的。
需要建立起完善的数据安全管理制度，确保数据的机密性和防止数据泄露。
人工智能在客户服务中的使用技巧和注意事项(Ⅱ)
人工智能在客户服务中的使用技巧和注意事项随着科技的发展，人工智能在客户服务领域扮演着越来越重要的角色。
从智能语音助手到智能客服机器人，人工智能技术正在改变客户服务的方式。
在这篇文章中，我们将探讨人工智能在客户服务中的使用技巧和注意事项。
一、个性化互动人工智能在客户服务中的使用技巧之一是个性化互动。
通过收集和分析客户的数据，人工智能可以实现个性化的互动，从而提高客户的满意度。
例如，智能语音助手可以根据客户的历史购买记录和偏好推荐相关产品，智能客服机器人可以针对客户的问题给予个性化的解决方案。
因此，在使用人工智能技术时，企业需要充分利用客户数据，确保个性化的互动能够提升客户体验。
二、多渠道接入人工智能在客户服务中的使用技巧还包括多渠道接入。
随着社交媒体和移动应用的普及，客户在与企业进行互动时会选择不同的渠道，包括电话、邮件、社交媒体等。
因此，企业需要利用人工智能技术实现多渠道接入，确保客户可以通过各种方式与企业进行交流。
同时，企业需要确保不同渠道之间的信息同步，避免客户在不同渠道之间重复说明问题，从而提高工作效率。
三、智能分析在客户服务中使用人工智能的注意事项之一是智能分析。
人工智能可以帮助企业分析客户的行为模式和偏好，提供有效的决策支持。
通过智能分析，企业可以更好地了解客户的需求，调整产品和服务，提高客户的满意度。
然而，在使用人工智能进行智能分析时，企业需要确保数据的准确性和安全性，避免信息泄露和错误分析。
四、语音识别技术在客户服务中使用人工智能的技巧之一是语音识别技术。
随着智能语音助手的普及，语音识别技术正在成为客户与企业进行交流的重要方式。
企业需要利用语音识别技术实现自然语言处理，确保客户的问题能够被准确理解和解决。
同时，企业需要注意语音识别技术的局限性，避免出现误识别的情况，影响客户体验。
五、人工智能与人工服务的结合在使用人工智能进行客户服务时，企业需要注意人工智能与人工服务的结合。
虽然人工智能可以提高客户服务的效率和准确性，但在某些情况下，客户还是更希望与真人进行交流。
京东智能机器人(无人客服)
X月X日XX点到XX点，XXX站点出现大量催单 咨询，烦请核实并及时处理 收到，感谢反馈
业务诊断与传递 站点
智能操作项目
X月X日XX点到XX点，用户出现大量XX商 品假二水咨询，为避免工商投诉，烦请核实 并及时预警
收到，马上处理
风险把控与传递 风控，舆情
JIMI应答模型 训练 优化
JIMI数据 指标改进 异常分析
活动监控 618、双十一活动实时跟 进，确保JIMI应答与活 动的一致性
BPI项目 针对落后指标制定并实 施专项流程改进计划
4
400000
300000 200000 100000 0
JIMI运营情况
JIMI POP日均接待量 满意度 JIMI自营日均接待量 未转人工率
前台
夺宝岛
自然语 言处理
大数据 微信 移动APP 移动端 闲聊语料抓取 用户画像
机器学习 手Q M端
可接通外部网页或搜索引擎等，实 现语料的自动抓取及功能互通
灵活接口调用
3
JIMI运营团队
截止16年5月，JIMI运营团队共68人 是JIMI平稳有效运营的坚实保障
JIMI运营团队
日常工作
专项工作
JIMI语料库 新增 删除 修改
运营简洁化 基于智能化的流程引擎， 运营人员只需简单的维护 与组件配置即可开始服务
① ②
AI智能客服系统的数据分析与优化
AI智能客服系统的数据分析与优化随着人工智能的迅猛发展，AI智能客服系统在各个行业中得到了广泛应用。
与传统客服系统相比，AI智能客服系统具有自动化、高效率和低成本等优势。
然而，要想实现系统的最佳性能，数据分析与优化是非常关键的环节。
本文将探讨AI智能客服系统的数据分析与优化方法。
一、数据收集与清洗有效的数据收集是进行数据分析与优化的前提。
AI智能客服系统可以通过多种渠道收集数据，如在线聊天记录、电话录音、电子邮件等。
这些数据可以包括用户的问题和反馈、客服的回答等信息。
同时，为了确保数据的准确性和可靠性，我们还需要对数据进行清洗，排除掉无效或重复的数据。
二、数据分析1.情感分析情感分析是通过对用户文本数据进行分析，判断用户情绪的正负面倾向。
在AI智能客服系统中，情感分析可以帮助客服人员了解用户的情绪状态，从而更好地应对用户的需求。
例如，当用户表达出消极情绪时，系统可以及时调度人工客服进行干预，以改善用户体验。
2.问题分类与知识库更新通过对用户提问内容进行分类，可以帮助系统更好地了解用户需求，提供针对性的回答。
同时，通过对分类结果进行统计和分析，可以发现用户需求的热点问题和痛点，进而及时更新知识库，提高系统的智能化水平。
3.性能评估和反馈AI智能客服系统的性能评估可以通过对系统回答准确率、响应时间等指标进行统计和分析来完成。
通过定期进行性能评估，可以发现系统存在的问题和不足，并根据评估结果对系统进行优化和改进。
此外，还可以通过用户反馈和满意度调查等方式收集用户对系统的评价，为后续的优化工作提供依据。
三、数据优化1.模型优化AI智能客服系统中的核心部分是机器学习模型。
通过不断优化模型参数、更新训练数据和改进算法，可以提高系统的效果和准确率。
同时，还可以引入新的模型和算法，以满足更高层次的业务需求。
2.系统交互优化系统的交互体验对用户的满意度有着重要影响。
通过对用户交互过程的数据分析，可以发现用户的痛点和需求，从而对系统的交互界面、操作流程等进行优化。
人工智能客服机器人使用手册
人工智能客服使用手册第一章：概述 (3)1.1 产品简介 (3)1.2 功能特点 (3)1.2.1 实时响应：本产品支持实时语音识别和文字输入，能够快速响应客户提问，减少客户等待时间。
(3)1.2.2 个性化服务：根据客户提问内容，人工智能客服能够自动匹配相关知识点，提供针对性的解答和建议。
(3)1.2.3 智能学习：本产品具备自主学习能力，能够从海量数据中不断优化知识库，提高解答准确率和应对复杂场景的能力。
(4)1.2.4 多渠道接入：支持电话、网页等多渠道接入，满足不同场景下的客户需求。
(4)1.2.5 智能路由：根据客户提问类型，自动分配至相应的人工智能客服模块，提高解答效率。
(4)1.2.6 人工干预：在必要时，人工智能客服可以无缝切换至人工客服，保证客户问题得到有效解决。
(4)1.2.7 数据分析：收集并分析客户提问数据，为企业提供客户需求、满意度等关键指标，助力企业优化产品和服务。
(4)1.2.8 安全可靠：采用加密通讯技术，保证客户信息安全和隐私保护。
(4)1.2.9 系统兼容性：与各类业务系统无缝对接，支持二次开发，满足企业个性化需求。
(4)第二章：安装与配置 (4)2.1 系统要求 (4)2.2 安装流程 (4)2.3 配置说明 (5)第三章：基本操作 (5)3.1 启动与登录 (5)3.1.1 启动程序 (5)3.1.2 登录账户 (5)3.2 主界面功能介绍 (6)3.2.1 界面布局 (6)3.2.2 功能区介绍 (6)3.3 常用操作指南 (6)3.3.1 对话交流 (6)3.3.2 用户信息管理 (6)3.3.3 对话转接 (7)第四章：知识库管理 (7)4.1 知识库建立 (7)4.1.1 知识库概念 (7)4.1.2 知识库分类 (7)4.1.3 知识库建立流程 (7)4.2 知识库编辑 (7)4.2.1 知识库编辑工具 (7)4.2.3 知识库编辑注意事项 (8)4.3 知识库维护 (8)4.3.1 知识库维护任务 (8)4.3.2 知识库维护流程 (8)4.3.3 知识库维护注意事项 (8)第五章：智能对话配置 (9)5.1 对话流程设计 (9)5.2 对话节点配置 (9)5.3 对话意图识别 (9)第六章：语音识别与合成 (10)6.1 语音识别设置 (10)6.1.1 语音识别引擎选择 (10)6.1.2 识别参数配置 (10)6.1.3 配置 (10)6.2 语音合成设置 (10)6.2.1 语音合成引擎选择 (10)6.2.2 合成参数配置 (10)6.2.3 文本预处理 (11)6.3 语音识别与合成优化 (11)6.3.1 识别优化策略 (11)6.3.2 合成优化策略 (11)第七章：多渠道接入 (11)7.1 短信渠道接入 (11)7.1.1 接入概述 (11)7.1.2 接入步骤 (12)7.1.3 注意事项 (12)7.2 渠道接入 (12)7.2.1 接入概述 (12)7.2.2 接入步骤 (12)7.2.3 注意事项 (12)7.3 其他渠道接入 (12)7.3.1 接入概述 (12)7.3.2 邮件渠道接入 (12)7.3.3 电话渠道接入 (13)7.3.4 企业QQ渠道接入 (13)7.3.5 注意事项 (13)第八章：功能优化与监控 (13)8.1 功能指标监控 (13)8.1.1 监控目的 (13)8.1.2 监控指标 (13)8.1.3 监控方法 (14)8.2 功能优化策略 (14)8.2.1 硬件优化 (14)8.2.3 数据优化 (14)8.3 异常处理 (14)8.3.1 异常分类 (14)8.3.2 异常处理方法 (14)第九章：安全与权限管理 (15)9.1 用户权限设置 (15)9.1.1 权限分级 (15)9.1.2 权限分配 (15)9.1.3 权限管理 (15)9.2 数据安全保护 (15)9.2.1 数据加密 (15)9.2.2 数据备份 (15)9.2.3 数据访问控制 (16)9.3 安全审计 (16)9.3.1 审计策略 (16)9.3.2 审计流程 (16)9.3.3 审计结果处理 (16)第十章：维护与升级 (16)10.1 软件升级流程 (16)10.1.1 升级准备 (16)10.1.2 升级执行 (16)10.1.3 升级验证 (17)10.2 常见问题解答 (17)10.3 技术支持与售后服务 (17)第一章：概述1.1 产品简介本产品是一款基于先进人工智能技术开发的客服，旨在为各类企业、机构及服务行业提供高效、智能的客服解决方案。
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《智能机器人客服的关键指标与数据运营》当前人工智能技术蓬勃发展，机器学习技术逐步应用到企业的技术体系中。
很多企业也都在加大这方面的投入，出现了很多新的应用和产品。
就如大家感受到的，长期以来作为企业IT技术投入并不高的客服中心组织，现在却受到了更多业界的关注。
国内企业信息化大概从90年代开始，从那时开始数据作为信息的主要载体开始进入企业的运营管理，在零几年初逐步成熟，典型代表是商业智能系统成为企业重要基础设施，并为企业的经营和管理发挥重要作用，CRM开始在企业成熟应用。
这个时期的数据主要以企业的订单交易数据和供应链数据为主。
企业的客服也从过去的一对一、实时沟通模式，升级成为一对多、异步沟通的服务形式，不仅可以一个平台接待全渠道客户发起的客服请求，通过客服智能机器人的接入更是成倍的提高了工作效率，节约大量的客服成本。
智能客户服务中心的运营管理主要从以下三个方面着手：
其一，客服团队管理方面：客服流动率（行业25%）、客户咨询率（行业5%）、咨询接通率（行业98%）、客服实际工作率（行业92%）这几个是核心数字化指标，首先保证客服可以在岗位上开心、持久的工作，并且不断提高自己的技能获得更好的发展空间。
然后是整体业务的健康发展，保证客户的咨询数量，客户发起的咨询请求能够及时有效的被客服接起。
总之，客服经理需要密切关注以上几个核心指标，以便打造一支稳定、高效、优质的智能客服团队。
其二，客服业务管理方面：客服平均日接待量（行业200次/天）、平均会话时间（行业8.5分钟）、平均会话消息条数（行业17-25条）、客服较大接待量设置（行业10个）、会话消息比（行业7：7：1）、咨询转接率（行业3%）、客户排队时间（行业150秒）、时候处理时间（行业60秒）是关键指标。
其中主要以工作量、消息数量、同时接待的会话数量以及客户排队数据为主。
其三，客服质量管理方面：客服首次响应时间（行业20秒）、平均响应时间（行业30秒）、咨询好评率（行业97%）、质检合理率（行业95%）、满意度评价参评率（行业50%）、质检率（行业
30%）、一次性问题解决率（行业85%）这几个核心数据。
恰当控制客服首响、平响时间非常重要。
随着互联网的发展，大概在09年前后，大数据的概念逐步成为数据的代名词。
同时互联网技术对数据的技术领域的起到了重要的推动作用，在集群运算，实时计算，非结构化数据处理等方面为整个数据技术领域的提供了巨大的拓展。
而在数据内容方面，由于互联网和移动互联网对C端用户行为数据的采集能力增强，使企业能够更好的了解和描述客户。
机器人智能客服几乎占据我们在线服务量的50%以上，它的质量好坏直接关系到客户对于服务评价，笔者认为用以衡量机器人客服的关键指标几乎不太可能是某一个指标，仅有一个指标你也很难通过它来很自信的判断，我们机器人服务客户是不错的！
智能机器人客服的关键指标
小编认为应该是多维的综合性指标去看待、分析和提升，我们的指标体系有五个关键指标，分别是“问题识别率”、“拨测准确
率”、“答案满意度”、“服务满足率”和“调研满意度”，下文中一一阐述具体含义和操作方法，具体指标的定义请看下表：
一、拨测准确率：更笨但更真实的问题识别率
拨测准确率采用的是一种实验的方法，即用一定的公司内部业务管理人员的人力，采取模拟客户问题的方法和机器人实际开展对话，记录结果的正确与否，人工判断机器人回答准确的数量占到总问题数的比例。
这个指标的好处在于，是人脑判断的对错，也是模拟客户的角度去看待对错，所以在样本量越大的情况下，我们认为这个指标越真实。
以我们的实践来看，拨测准确率的数据比问题识别率要低3-4个点，即在90%左右的水平。
二、问题识别率：行业中普遍应用的衡量指标
问题识别率是业内主流客服机器人服务提供商或企业的工作逻辑，它指的是机器人能识别出客户的问题数与所有问题数的比例。
简单理解，智能机器人的后台逻辑是通过算法把客户的问题、知识标准问法和知识标准答案三者对应匹配关联，从而实现机器人的自动应答，在这个过程中，从客户的千奇百怪的问题或者问法，机器人可以分析语义并寻找到知识标准答案，就算是问题识别对了，也就是给问题识别率加了一分。
而我们从做服务的角度来看，常常会怀疑这个数据，因为实际经验中自己去使用机器人的时候，它们好像没有那么智能啊，所以，这也从一个侧面说明了，我们需要有另外的一整套指标来衡量，而不仅仅是单一的问题识别率。
三、答案满意度：迅速提升回答效果的基础
客户是智能机器人的较终使用者，所以只有真实的客户是否认同机器人的回答才是更真实的数据情况，普遍意义上可以有两种典型的调研方式：
1、在机器人每回答一个问题的结束都设置一个评价小尾巴，客户对逐条问题都可以选择评价，并评价是否满意这条回答。
这样做
的好处是，通过大量的数据积累，可快速定位评分相对低的答案，然后回炉进行优化，以此往复，不断提升。
2、调研客户对忠仆一号的客服机器人服务的完整感知，是否满意；这样的好处是没有那么频繁的骚扰客户，且评价具有整体性，但是对于具体的提升帮助不够明显。
四、调研满意度：有丰富内涵的常规方法
设计一个调研问卷，用智能语音接听的方式，针对近期接受过机器人服务的客户开展调研，这个方法很常规，这里就不赘述。
在一定样本量的基础上，这个数据应该较大概率的贴近客户的真实感知，并且通过设计问卷的细项，我们可以找到具体的客户认为机器人不满的点在哪里，同时加以提升和修正。
这个方法虽然很老土，但是很实用；行业不同，调研的内容不同，这个数据的平均参考值也不同，但一般而言，85%会是一个较为合理的衡量标准。
五、服务满足率：用脚投票的真实记录
基本上，在线客服的行业的排列模式普遍是“智能语音接听机器人+在线人工服务”，机器人在前端解决大部分简单、重复的问题，在机器人回答后则开放引导人工的入口，当客户不满意机器人的答案或者有更高的要求的时候，客户可以有两种选择：
第一，通过人工入口，点击进入人工服务。
第二，受不了了直接退出拨打同企业的人工服务热线。
“服务满足率”这个指标就是通过客户轨迹监控，客户在进入机器人服务以后，在一定时间内没有点击进入人工在线服务，且没有拨打人工热线服务的比例是多大。
这个指标清晰直观的可以看到客户用脚投票的情况，也可以辅助的反映机器人的解答客户问题能力。
使用机器人较终是为了替代人力劳动，降低人工成本，因此监控客户在忠仆一号客服机器人上完整解决问题的比例，对于智能机器人客服而言，意义很重大。
在业内，基本上没有相关可以参考的行业平均值，我们的情况在85%左右。
总体来说，新一代忠仆一号客服机器人的运营需要我们共同努力，不断摸索较佳实践，共享运营管理方面的经验，我们抛砖引玉希望能有更科学更有效的管理方法总结出来，分享给所有新一代智能客服先驱者。