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现状
一条呼入线路要处理订单状态、分级设备的保修核查和退货。每到促销和补货,来电量就超出团队的承受能力,等待时间也随之拉长。
DRING 做了什么
DRING 接管了主线。它在第一次回答之前先读取订单记录,在通话中解决保修和退货问题,其余的连同写好的摘要和原因实时转接。
带来的变化
现在这条线路上大部分电话都在通话中直接解决,真正转到人工的电话,也能从客户上次说到的地方接着处理。主管把当班时间花在需要判断的事情上,而不是盯着队列。
54 秒和约 40%:在人工线路上测得,各来自一家企业(B2B 分销、物流)。约 72% 和 100 万+:全平台数据。
排班跟着预测走,来电却跟着客户走,差距出现在三个地方。
一场营销活动提前上线,队列翻了一倍。还没来得及把人从培训里抽出来,服务水平就已跌破目标,排队的来电客户开始放弃。
电话转到同事手上,什么信息都没带。客户只好从头再说一遍,本来已经处理了一半的电话,处理时长又往上涨。
几千通电话里,质检只听了几十通。最好的一周和最差的一周,在报表上是同一条平直的线,周一没有任何可以拿来辅导的内容。
您每周汇报的 KPI,以及 AI 员工分担一部分队列之后,每一项会发生的变化。
| KPI | 带来的变化 |
|---|---|
| 服务水平 | 超出人工承载能力的来电由 AI 员工接听,不用在队列里等。 |
| 放弃率 | 溢出和非工作时间的来电都有人接,随后当场解决或转接,在队列里挂断的来电客户更少。 |
| 转接电话的处理时长 | 电话转过来时带着摘要、原因和已经核实过的内容,同事直接从做决定开始。 |
| 首次解决率 | 订单状态、改约和保修查询这类常规意图,第一通电话就能解决。您的解决率取决于纳入范围的意图。 |
| 质检覆盖率 | 每次对话都会分析,而不是抽样:结果、原因、情绪,以及您定义的检查项。 |
| 高峰排班 | 促销期或周一上午的高峰,由您在套餐里确定的并发容量来承接,而不是靠加班。 |
智能体告诉来电客户,马上请一位同事来处理,来电客户不用挂断。简报随电话一起出现在同事的屏幕上。
简报写明谁来的电话、问了什么、智能体已经核实了什么,以及这通电话为什么需要人工。在问第一个问题之前,来电客户就已经和 CRM 记录匹配上了,所以不会有人两次问订单号。
AI 员工放在路由中的哪个位置,由您决定,就像安排一位新员工一样。
溢出、非工作时间,或者订单状态这样的单一常规意图。DRING 作为路由中的又一个目的地,接入您的交换机。
哪些意图由它独立处理,哪些触发条件转给人工,每次转接到哪个团队。
Agent Factory(DRING 搭建、测试和优化智能体的方式)会在第一通真实电话之前,跑完 1,000 至 10,000 次专为您企业生成的模拟对话。
先转一部分队列过来,在大屏上观察解决率和转接情况。
数据稳定之后,再转入整个队列,或增加下一个意图。
进行中的电话、等待时长和每通已结束电话的分析,在当班期间就会更新,而不是等到明天的报告。
管理后台示意图。您屏幕上的数据来自您自己的线路。
一条呼入线路要处理订单状态、分级设备的保修核查和退货。每到促销和补货,来电量就超出团队的承受能力,等待时间也随之拉长。
DRING 接管了主线。它在第一次回答之前先读取订单记录,在通话中解决保修和退货问题,其余的连同写好的摘要和原因实时转接。
现在这条线路上大部分电话都在通话中直接解决,真正转到人工的电话,也能从客户上次说到的地方接着处理。主管把当班时间花在需要判断的事情上,而不是盯着队列。
每次对话都会做通话后分析:结果、原因、情绪,以及您定义的检查项,比如必须告知的内容是否已经读过。通话文本就放在旁边,主管只需打开被标记的电话,而不是盲目抽检。
能。纳入范围的意图、转接触发条件以及每次转接的去向,都会在上线前约定好,写进智能体的规则。之后的任何修改,都要先跑同样的模拟对话,才会上到线路上。
这通电话连同分析都保存在通话文本里,哪里出了问题一目了然,不用靠别人转述。随后,提示词或安全护栏的修改会再跑一遍模拟对话集,智能体才会重新接这类电话。
DRING 通过 SIP 接入您的 PBX 或联络中心,作为又一个目的地:一个队列、一个菜单选项或非工作时间排班。它处理不完的电话,会带着上下文转回您的队列。已确认的对接包括 Alotech、Verimor、OpenScape 系列 PBX 和 Twilio。