逐一分析，每一通客户会话的每一个问答、每一个任务都”看一遍” 但日均大量的通会话，显然是不现实的，所以我们需要一些方法来分析到当前智能客服的表现如何： 第一部分：日常工作项 首要的是：实时监控智能客服系统运行状态，检查服务器连接稳定性，确保系统正常接收和处理用户咨询，查看系统响应时间，保证回复及时性； 数据上，每日都取值看看当天的表现，对转人工部分重点关注； 原则上转人工的行为通常意味着客户的问题未能通过机器人客服得到有效解决。
大体分为以下三种情况： 机器人无法回复导致转人工：机器人未自动回复时，顾客很可能转人工。 顾客要求转人工：虽然机器人及时回复，但顾客对回复内容不满意或出现机器人回复错误的情况，顾客可能要求转人工。 特定问题需要转人工：由于某些问题较为复杂或者特殊，机器人无法独立接待、解决，需要强依赖于人工，被设置为自动转接至人工服务。
在这三种情况中，第③种情况由于客户对服务的特定期望或问 卡塔尔电报 题的固有特性，对人工客服的依赖性较高，优化空间相对有限。因此，我们的优化重点应放在第①、②情况，即机器人无法自动回复的问题上。 动作上，对重点关注的转人工部分，抽取一定数量的用户咨询及智能客服回复，评估回复的准确性和合理性，形成一个正向的循环； （”客户意图是否识别”、”客户的问题怎么回答：知识&任务？”、”客户收到回复后的感知”、“是否已经解决客户问题“），对不准确或不完善的回复进行修改和优化，提高服务质量，保证答案准确/有效 收集上，及时收集和处理用户声音，每日查看是否有新问题产生及时处理用户提出的问题和建议。