使用人工智能自动化电子邮件客户支持

使用人工智能回复知识库中常见问题

许多客户问题是重复的，可以通过知识库的简单回复来回答。通过使用ChatGPT和人工智能，您可以训练系统自动识别和回应这些常见问题。例如，客户可能经常询问商店方向、营业时间或退货政策。由ChatGPT和人工智能驱动的聊天机器人可以提供快速准确的响应，释放出更多时间让您的人类客户服务代表处理更为复杂的问题。

识别常见的顾客问题：

开始时，通过分析过去的电子邮件和顾客咨询，审核知识库，以及与客户服务代表协商，确定顾客最经常询问的问题。

为了解决这个问题，我们可以使用AI模型基于邮件内容进行分类。我们可以使用过去的邮件和对应的标签（如“退款请求”，“产品咨询”，“发货问题”等）来训练文本分类模型，并将其用于自动分类邮件。

这里是使用Python的Scikit-learn库训练文本分类模型的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load past email data into a pandas dataframe
email_data = pd.read_csv('past_emails.csv')

# Concatenate subject in front of the body of the email
email_data['text'] = email_data['subject'] + ' ' + email_data['body']

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(email_data['text'], email_data['label'], test_size=0.2, random_state=42, shuffle=True)

# Vectorize the email text using the TF-IDF algorithm
stop_words = ['a', 'an', 'the', 'of', 'and', 'to', 'in', 'is', 'it', 'was']
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

print("Number of unique words in the training set:", len(vectorizer.get_feature_names()))

# Train a logistic regression model on the vectorized email data
model = LogisticRegression(max_iter=1000)
model.fit(X_train_vec, y_train)

# Evaluate the model on the test data
y_pred = model.predict(X_test_vec)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Model accuracy:', accuracy)

注意：'past_emails.csv'文件应具有主题、正文和标签列。主题列应包含电子邮件的主题行，正文列应包含电子邮件的正文，标签列应包含指示电子邮件类别/分类的标签（例如“退款请求”，“产品询问”，“投诉”等）。标记工作应在您的端上手动完成。这是整个操作中最关键的部分。请谨慎使用代码。

创建知识库

收集常见客户问题的答案，创造一个知识库。这应包括以清晰简洁的格式呈现的常见问题和答案（FAQ）。

为了将类似的问题归为一组并按主题分类，您可以考虑将以下列添加到您的数据库或CSV中：

问题：这一列将包含客户的问题。

b. 答案：这列将包含针对客户问题的相应答案。

c. 主题：此列将包含问题所属的主题或类别，例如“运输”，“退货”，“产品信息”，等等。

d. 子主题：此列将包含更具体的子主题，在更广泛的类别中，例如“国际运输”，“损坏产品退货”，“尺码和合适度”等。

e. 相似问题：该栏目将列出根据主题和子主题分组的类似问题列表。

f. 摘要：本栏将包含对问题的简洁总结，使客户能够快速找到所需的信息。

可能有可能自动化输入类似问题和摘要的过程。一种方法可能是使用聚类算法，例如K-means或分层聚类，根据它们的文本相似性将类似的问题分组在一起。然后，可以使用自动摘要算法，例如TextRank或GPT，生成每个集群中问题的答案的摘要。

培训ChatGPT和AI：

使用知识库训练您的 ChatGPT 和 AI 系统以识别并回应常见的客户问题。该系统应能够理解问题的意图并提供相应的回答。您还可以使用嵌入或语义搜索来提取相关响应并将它们包含在提示中，然后将其发送到 ChatGPT。这种方法消除了训练模型的需要，还可以提供最新的信息。

提供升级选项。

一些客户可能有更为复杂的问题需要人工代表的关注。为客户提供一个选项，即如果他们需要更多的帮助，则可以将其查询升级到人工代表。

升级到人工代表

尽管ChatGPT和AI可以处理许多客户查询，但在某些情况下，人的接触可能是必要的。通过集成一个系统，可以识别客户的问题或问题何时需要更加个性化的关注，您可以确保他们以及时高效的方式升级到人类代表。这有助于提高客户满意度，并减少长时间等待或缺乏解决方案所造成的挫败感。

实施一个能够识别顾客的问题或事项需要更个性化关注的系统。这可以通过训练人工智能识别表明需要进行升级的关键词和短语来实现，例如“我需要与人交谈”或“我对答案不满意”。
建立明确的流程，将客户的查询转交给人工代表处理。这可以包括根据问题或问题的性质将查询路由到特定的部门或团队成员。

分析客户反馈并改进系统

使用 ChatGPT 和人工智能进行电子邮件客户支持的好处之一是能够收集和分析客户反馈。通过分析客户与系统的交互，您可以确定需要改进的领域，并微调您的聊天机器人以提供更好的响应和支持。此外，通过分析客户反馈，您可以确定常见的痛点并改善您的整体客户服务。

使用情感分析来了解客户反馈：ChatGPT和AI可以用来分析客户反馈，确定客户的整体情感。这可以帮助你识别客户特别满意或不满意的领域，并利用这些信息来改善你的客户服务。
查看聊天记录以寻找常见问题：通过查看聊天记录，您可以识别客户查询和常见问题的模式。这将帮助您改进知识库并培训您的聊天机器人以提供更好的回应。
请求客户反馈：您可以使用 ChatGPT 和 AI，在客户支持交互完成后发送调查或反馈请求。这些反馈可以用来确定需要改进的领域并对系统进行调整。
定期更新知识库：通过定期更新知识库中的新信息和常见问题，您可以确保您的聊天机器人具备处理各种客户查询的能力。这可以帮助提高您的电子邮件客户支持系统的整体效率。