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前端視角下的轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)客服通信過程

開發(fā) 前端
從用戶進(jìn)入到客服系統(tǒng),到最后的會話結(jié)束,整個流程中,客服系統(tǒng)會通過機(jī)器人、人工客服、評價等多個環(huán)節(jié),來完成用戶的咨詢。客服系統(tǒng)也會通過多種手段,來提升用戶的體驗,更好的服務(wù)用戶。

當(dāng)你在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)咨詢客服時,你的問題是如何發(fā)送到客服的?客服又是如何快速精準(zhǔn)回答的呢?這篇文章將從前端的視角,帶你了解轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)客服通信的整體流程。

客服通信的整體架構(gòu)?

首先看一看用戶與客服通信的整體架構(gòu),如下圖

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  • 「入口管理」:不同的客服入口,比如商品詳情頁、訂單詳情頁、客服中心等,都會相應(yīng)的機(jī)器人或者客服來處理用戶的咨詢。入口管理用來配置客服入口的不同參數(shù),用以路由到不同的客服服務(wù)。
  • 「用戶服務(wù)」:用戶服務(wù)主要包括了機(jī)器人會話、人工會話、用戶評價等。機(jī)器人會話是指用戶與智能機(jī)器人聊天,用于快速回復(fù)用戶一些基礎(chǔ)問題。人工會話是指用戶與客服的對話,通常是處理一些較復(fù)雜的咨詢。無論是機(jī)器人還是人工,用戶都可以對服務(wù)進(jìn)行評價,這也是衡量客服服務(wù)水平的一個重要指標(biāo)。
  • 「客服服務(wù)」:客服服務(wù)主要包括機(jī)器人管理和客服工作臺。機(jī)器人管理是指客服人員對機(jī)器人的配置,比如業(yè)務(wù)線和訂單識別規(guī)則、機(jī)器人的回復(fù)、相似問題的匹配邏輯等。客服工作臺是指客服人員在工作時操作的界面,也是客服系統(tǒng)中最重要的一個系統(tǒng),包含了客服與用戶溝通的 IM、用戶進(jìn)線信息展示、工單的創(chuàng)建與管理等。
  • 「知識庫」:客服知識庫是整個客服最底層的基建,包含了客服所有需要的知識,像機(jī)器人的回復(fù)、客服的回復(fù)等。當(dāng)有足夠的知識時,對機(jī)器人和客服,快速精準(zhǔn)的回答用戶的問題,都有很大的幫助。

會話的基礎(chǔ)架構(gòu)

客服會話的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)如圖

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每次用戶進(jìn)線后,會創(chuàng)建一個用戶會話,該會話也可以叫大會話。用戶可能先進(jìn)入機(jī)器人模式下咨詢,然后再進(jìn)入人工客服,也可能直接進(jìn)入人工客服。但每個環(huán)節(jié)會生成的新的會話,這種會話也叫子會話。大會話和小會話的關(guān)系是一對多的關(guān)系,即一個大會話可以包含多個小會話。當(dāng)用戶結(jié)束服務(wù)或會話超時關(guān)閉時,那么整個會話就算結(jié)束。

消息協(xié)議

在客服與用戶的對話中,使用 WebSocket 進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。格式上,采用??JSON??格式,可以兼顧可讀性和傳輸效率。消息的格式大體如下

{
"type": 73, // 消息類型
"uid": "", // 用戶id
"content": {
"msgType": 1, // 消息展示類型
"data": {
"sendTime": 1680095134107, // 時間戳
"text": "你好",
}
}
}

上面是一個最簡單的消息結(jié)構(gòu),其中??type??表示消息的類型,IM 會話中存在多種不同類型的消息,如下圖

圖片

不同類型的消息,通過 WS 傳輸,用戶側(cè)與客服側(cè)執(zhí)行相應(yīng)的邏輯。

機(jī)器人會話?

當(dāng)用戶進(jìn)入客服會話時,通常會先進(jìn)入機(jī)器人會話,機(jī)器人會話是指用戶與智能機(jī)器人聊天,用于快速回復(fù)用戶一些基礎(chǔ)問題。機(jī)器人會話的整體流程如下圖

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用戶咨詢后,首先會根據(jù)用戶鏈接中不同的參數(shù),匹配到不同的機(jī)器人或行為,這里面包括了 ??機(jī)器人ID???、??商品ID???、??訂單ID??等。然后根據(jù)用戶的咨詢,匹配到相應(yīng)的答案,并發(fā)送給用戶。

機(jī)器人配置

機(jī)器人需要根據(jù)用戶進(jìn)入的不同渠道,展示不同的信息或者話術(shù)。當(dāng)用戶攜帶商品 ID 時,會先查詢商品信息,如果該商品用戶已購買,那么會自動匹配到訂單的邏輯。如果該商品未購買,則展示商品的信息卡片,方便用戶查看咨詢的商品。如果用戶攜帶訂單 ID,那么會直接匹配到訂單的邏輯,展示訂單的信息卡片,同時還包括物流售后等信息。如果用戶沒有攜帶任何參數(shù),那么會展示默認(rèn)的機(jī)器人回復(fù),以及一些推薦的商品或訂單信息。

機(jī)器人中另外一個模塊便是 ??NLP??? 能力,通過 ??NLP??? 能力,機(jī)器人將用戶的輸入轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)問,然后匹配到相應(yīng)的答案。這其中,可能需要與用戶對話多次,根據(jù)用戶提供信息才能匹配到最終答案。比如用戶輸入 ??我想退貨???,那么會匹配到 ??我想退貨?? 這個問題,但是這個問題在不同場景下有不同的答案,比如訂單的狀態(tài)不同,回復(fù)的內(nèi)容自然也就不同,所以還需要用戶提供訂單信息。

人工會話?

當(dāng)機(jī)器人無法解決用戶的咨詢時,會轉(zhuǎn)接到人工客服。人工客服會在客服工作臺完成與用戶的對話,整體工作臺分為兩個部分。左側(cè)區(qū)域是客服的 IM 會話區(qū)域,包括了 IM 能力、聯(lián)系人管理、發(fā)送不同類型消息等功能。右側(cè)是客服的工作臺,包括了查詢用戶的相關(guān)訂單、信息等。以及很重要的創(chuàng)建客服工單的能力。

排隊機(jī)制

在進(jìn)入人工客服時,如果當(dāng)前客服人員都在忙碌中,那么會進(jìn)入排隊隊列,等待客服人員空閑后,再進(jìn)入會話。排隊的策略會由多種條件決定,主要有

  1. 客服的熟練度
  2. 當(dāng)前已經(jīng)接入的會話數(shù)
  3. 進(jìn)入排隊的時間

通過這三個條件,來決定排隊的順序,優(yōu)先接入熟練度高的客服,同時也會考慮到客服的負(fù)載情況,避免客服過于繁忙。

評價?

在完成會話后,針對這次會話,用戶可以進(jìn)行評價。評價主要有以下幾種形式

  1. 客服邀請評價
  2. 用戶主動評價
  3. 結(jié)束會話時評價
  4. 二次進(jìn)線時評價
  5. 離線評價
  6. 機(jī)器人評價

不同形式的評價,觸發(fā)的時機(jī)不同,評價的內(nèi)容也不同。但整體來看,都會對本次服務(wù)進(jìn)行打分,包括滿意、一般和不滿意。

IM 的前端設(shè)計?

在 IM 的前端機(jī)制中,主要包含了 ACK 機(jī)制、心跳機(jī)制、重連機(jī)制、消息重發(fā)機(jī)制等。這些機(jī)制都是為了保證消息的可靠性,即使在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下,也能保證消息的可靠傳輸。

  • 「ACK 機(jī)制」:用戶發(fā)送的每一條信息都有一個 ack 回執(zhí),通過該回執(zhí)知道當(dāng)前信息是否發(fā)送成功。相應(yīng)的在用戶端頁面,收到 ack 消息,會把消息的 loading 狀態(tài)去掉,代表發(fā)送成功。
  • 「心跳機(jī)制」:每隔一段時間(7 秒鐘),客戶端會發(fā)送一個心跳包,服務(wù)端會返回一個心跳包,用于檢測客戶端與服務(wù)端的連接是否正常。在機(jī)器人對話中,超過 2 分鐘無心跳響應(yīng),或在人工會話中,超過 5 分鐘無心跳響應(yīng),便會清除該會話。

更多 IM 的基礎(chǔ)設(shè)計,可以參考之前的文章:??WebIM 原理解析??

除了基本的 WebSocket 類,還需要一個業(yè)務(wù)邏輯類,關(guān)鍵方法如下

class KFClient {
sendInitialInfo() {} // 發(fā)送初始信息
sendNormalMsg() {} // 發(fā)送普通消息
sendMsgesRead() {} // 發(fā)送消息已讀狀態(tài)
requestQueue() {} // 用戶請求排隊
sendEvaluation() {} // 用戶發(fā)送評價
onIMMsg(callback) {} // 收到消息事件注冊
onMsgAck(callback) {} // 收到ack消息事件注冊
onKfWriting(callback) {} // 收到IM客服正在輸入消息
...
}

總結(jié)?

以上便是客服系統(tǒng)的主要流程,從用戶進(jìn)入到客服系統(tǒng),到最后的會話結(jié)束,整個流程中,客服系統(tǒng)會通過機(jī)器人、人工客服、評價等多個環(huán)節(jié),來完成用戶的咨詢。客服系統(tǒng)也會通過多種手段,來提升用戶的體驗,更好的服務(wù)用戶。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 大轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)FE
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