从挖掘问题来源的角度来讲,在一定程度上用户所处的场景与问题关联度极高,例如在用户无订单信息时进行咨询,很大概率是在进行产品的售前咨询;用户订单状态为已退货时,咨询的问题一般都会与退款时间有关;获取到用户的地理位置信息时,可以更好地为用户进行物流等方面咨询的解答。基于用户场景对智能客服系统进行设计与优化,对于更好的理解用户问题和更好的进行解答都有很大的帮助。那么智能语音客服系统流畅化工作有哪些要求?

1、空间与环境是基础的地理位置场景

以此为依据对场景进行细分,可以分为稳定场景与移动场景,两者的存在具有相对性,其中稳定场景的可控性较强,具有较大的弹性;而移动场景处于一个实时变化的状态,受到的干扰因素较多。对于用户来说,不同的场景背后都有着不同的需求。

2、环境信息和自身需求匹配

移动场景不断的发生变化,而在环境中隐藏的信息量是极其丰富的,处于其中的用户往往会在将环境信息和自身需求进行匹配的基础上再进行信息的处理,进行在当前时刻行为动作的决策。这就意味着用户的实时状态与场景具有紧密的相关性,采集用户实时状态的数据并进行分析,可以作为对用户群体进行分析的有效依据。

3、生活惯性有关数据收集

用户在某一场景下的行为模式往往会受到自身生活经验的影响,用户的生活惯性是用户表象行为的依据。在进行场景分析的时候要考虑到用户的生活惯性,通过对用户生活惯性有关数据的收集,有助于进行场景需求信息的匹配。用户所处的场景和用户接下来的行为有着很大的关联,用户咨询需求的触发点、想要咨询什么问题、有哪些问题、问题应该如何解答都和场景息息相关,从大的方面进行划分,大致可以分为营销问题、销售问题及售后问题。

根据以上各种场景类型的组合可以获悉用户所处具体场景,根据用户场景可以进一步对用户需求进行分析,从而提供更准确的服务。智能语音在结合用户场景的基础上,分别从问题理解、信息检索、答案抽取几个角度完成智能客服的回答或者反向提问。