STEP 01
多渠道接入与AI首问
用户从微信、官网等各渠道发起咨询，AI大模型机器人进行语义理解、意图识别与首问自动接待。
核心接触页面
全渠道聚合面板
AI 对话流窗口
USER PAIN POINTS
- 渠道分散导致消息经常遗漏，客服响应不及时
- 传统关键词机器人答非所问，如同智障
- 客户意图无法准确识别，直接转人工导致排队拥挤
DESIGN OPPORTUNITIES
- 统一收口聚合会话，降低客服切换成本
- 引入大模型与 RAG，提升首问拦截率与准确性
- 设计意图预测卡片，引导客户点击提问
STEP 02
人机协同与工单流转
复杂问题或高情绪客户无缝转接人工，一线客服在 AI 辅助下处理，或创建工单进行跨部门协同。
核心接触页面
坐席工作台
工单创建与流转
USER PAIN POINTS
- 人工客服手动查找话术慢，打字耗时
- 转接人工后，客服需重新了解前序对话背景
- 跨部门工单进度不透明，客户催问时客服无法解答
DESIGN OPPORTUNITIES
- 设计 AI 侧边栏，实时监听对话并推荐回复
- 转接时自动生成会话摘要，帮助客服秒级进入状态
- 工单 SLA 可视化跟踪，跨部门状态自动双向同步
STEP 03
数据沉淀与知识反哺
服务结束后收集满意度评价，管理者通过看板洞察服务质量，并将未解决问题反哺训练至知识库。
核心接触页面
数据洞察大盘
知识库自学习页
USER PAIN POINTS
- 客服绩效难以客观量化，ROI 不清晰
- 知识库维护成本极高，人工整理 QA 费时费力
- 管理者无法发现高频重复问题背后的产品缺陷
DESIGN OPPORTUNITIES
- 构建多维数据驾驶舱，直观展示 AI 拦截率与人效提升价值
- 自动聚类历史流失会话，一键抽取 QA 加入知识库
- 提供转人工原因图谱，辅助企业优化前端业务