「客户案例周刊」是晓多科技推出的智能服务实战专栏，聚焦电商商家在客服与服务运营中的提效路径。我们以真实项目为基础，复盘从“识别问题”到“配置策略”、从“工具落地”到“指标提升”的全过程，覆盖售前机器人、聚合接待、VOC.AI、AI训练场等核心产品。
每期不仅呈现商家如何借助晓多产品实现指标提升，也拆解配置背后的逻辑机制、实际价值与应用场景，帮助电商从业者看懂提效方法、用出实际效果。每周更新，一期一解法，一期一进步。
转人工率：在机器人接待的全部会话中，被转接至人工客服的比例。该指标反映机器人“独立解答能力”的成熟度。
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售后类问题覆盖不全，知识库存在空白； -
图片类问法识别困难，自动转人工比例高； -
买家主动要求人工介入，造成人工负载过重。
从“问什么”入手：锁定影响最大的100个高频场景
从“怎么答”入手：重构语料，让答案更懂意图
在语料优化阶段，训练师团队调取客户商品知识库，对照行业场景逐条匹配，重点解决“机器人答了却不对”的问题。
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为不同型号、编号类问法配置精准意图；
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对无法匹配的售后问法，新建专属“毕昇场景*”；
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引入自动学习*机制，并由人工审核把关，确保AI推荐话术语义准确；
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最终在配置组协助下，完成2.6万条场景话术的导入与优化，显著提升了知识覆盖率。
毕昇场景：晓多智能客服系统中的行业配置模块，用于构建电商垂直场景下的意图识别逻辑。通过多层意图树结构与问法聚类机制，实现问题场景的精准识别与多轮问答。
自动学习：系统基于历史对话日志，自动抽取用户真实问法及其人工回复结果，生成候选话术推荐。经人工审核后，合格内容可纳入语料库，形成自我学习与持续优化闭环。
从“服务体验”入手：兜底机制 + 夜间策略双保障
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设置多轮兜底机制*：在工作时段内，设定“2~3 次引导后再转人工”的逻辑，并在转人工前发送两条兜底话术，既留住客户，又给人工响应争取缓冲时间； -
绑定商品标签*：通过物料号与商品标签关联，实现问法与商品的自动匹配； -
强化夜间引导：针对无人值守时段，启用「猜你想问」模块，按照高频问题优先级展示，让客户在没有客服在线的情况下仍能找到答案。
兜底机制：在机器人未能识别用户意图或匹配答案失败时触发的应急策略。可包括多轮引导、人工转接或推荐问法等方式，用于防止对话中断并提升整体服务连贯性。
商品标签绑定：将商品的物料号、型号、品类等结构化数据与知识库问法进行对应绑定，使机器人可根据用户咨询自动识别商品类别，调用专属答案。该机制提升了电商场景下的多商品问法区分能力。
