出品 | 创业最前线
作者 | 扣子 Coze
编辑 | 闪电
美编 | 邢静
审核 | 颂文
在传统电商客服体系中,服务流程通常由智能客服系统与人工客服团队协同完成,并衍生出一系列前后端的配套服务。尽管大模型已经诞生近两年半,目前AI客服大都还停留在SOP辅助模式或Copilot协作模式。
“不配置就回复不了”、“机械式单轮问答”、“幻觉问题误导客户”、“无法识别判读意图,答非所问”等问题仍然普遍存在。为了让AI客服更智能化,抖音电商客服团队基于扣子Coze平台,提供了Agent模式下的全新解决方案,在AI客服场景构建了人机协作的新型服务范式。
当前主流智能客服系统通常采用的服务流程为:用户自主查询→机器人应答→转接人工。在电商领域,这种模式存在两个突出问题:一是高峰期咨询量激增时,用户排队等待时间过长,直接影响购物体验;二是人工客服成本耗费高,并且在处理大量重复性咨询时效率低下。抖音电商客服团队在大模型和Agent应用探索,主要体现在以下两个方面:
Agent直接面客:由Agent智能客服提供对客服务。通过在扣子上搭建Agent智能体,结合过往对话过程中积累的各种常见问题和解决方案。
不仅能更快地回答客户问题,还能越用越聪明,回答得越来越准,在部分场景上可以完全取代人工。
Agent回复+人工监管:更多情况下是以模型提供服务为主,真人客服对回复内容进行“监管”,在回复存在风险的情况下再进行人为干预。专门设计了一个评分标准「有效干预率」来评估模型能力和坐席干预的合理性,即用来判断AI回答得好不好,以及真人客服纠正得对不对。
这样既能保证服务质量,又能帮助AI不断进步。
在电商客服场景,抖音电商团队基于扣子做了许多有益实践,其中,售后客服这一场景的Agent实现了开源,在扣子平台的模板商店即可免费使用。该模板可帮助处理物流、支付、售后问题问题,提供智能客服替代人工回复的搭建思路。企业或个人可以基于自身定制化需求,修改该Agent和工作流的各种设定。
该方案尝试将传统客服职能抽象为可数据化、智能化的服务主体,构建了一个能够自主执行服务流程的智能体系统。其具体实施路径包含以下两个关键步骤:
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Step 1:解构客服服务流程
Step 2:工作流架构抽离与设计
主流程:串联完整服务链路,判断会话基本面并路由至相应Agent;
Agent节点:承接独立职能,如寒暄&收尾、问题澄清、场景路由、判断解决方案、协商&执行方案等;
配置节点:知识库配置、判断条件配置、LLM模型参数配置等;
代码节点:IM通信、特征解析、实验参数获取等。
3、低代码+高智能,扣子让客服Agent更强大!零配置自学习:开箱即用,无需复杂配置,具备自主学习优化能力;
精准智能应答:基于商品属性、历史对话等多维数据,精准识别用户意图,提供准确回复;
深度决策调度:通过多维度分析推理,支持复杂场景处理,实现多 Agent智能协作;
情绪智能感知:实时识别用户情绪变化,提供及时安抚,优化服务体验;
智能对话引导:支持多轮自然交互,主动追踪需求变化,提供深度解决方案。
除了抖音电商团队,不少企业也基于扣子搭建自己的Agent客服系统。
例如,探域科技就基于扣子平台定制化了自身的电商智能体解决方案。快速定位知识库中的商品特性、活动信息、历史对话等,生成个性化话术增加商品吸引力和促转化。在多轮对话中,客服Agent也能结合店铺邮费/运费险/优惠券话术策略,打消消费者疑虑,建立信任并促进决策。
基于扣子搭建的电商智能体
客户应用展示:客服Agent执行进店欢迎-接待买家咨询-针对买家身高体重推荐尺码—导购上身效果—完成交易的整个流程
无论技术如何进步,服务的本质始终是解决用户的实际问题。
还有更多客户落地案例等你探索!
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