客服系统呼入的场景（呼入客服怎么样）

本篇文章给大家谈谈客服系统呼入的场景，以及呼入客服怎么样对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享客服系统呼入的场景的知识，其中也会对呼入客服怎么样进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、智能客服对话场景设计方法
• 2、单凭NLP撑起客服机器人？恐怕你对NLP有什么误解 | 爱分析调研
• 3、呼叫中心在线客服热线系统有哪些功能？
• 4、400呼叫中心客服系统哪家能做？
• 5、谁能告诉我一下,什么是呼入客服,客服外包具体工作范围有那些?拜托各位了 3Q
• 6、在线客服系统好用的功能有哪些？

智能客服对话场景设计方法

一. 智能客服中场景的定义及分类

用户解决某一个问题，需要与机器人进行多次对话才可以解决的问题，就是智能客服中的对话场景。一般它分为单场景对话和多场景对话。

1.单场景对话

定义：用户与机器人只进行一个主题的对话，如“查天气”

  例1  场景【 查天气】

        用户：明天天气怎么样

        Bot ： 零下10度，可以多穿一些哦。

        用户：那上海呢？

        Bot ：:零下1度哦。
2.多场景对话

定义：用户与机器人联系进行了多个主题的对话，如“查询订单+退货”。

例2  场景 【查询订单+退货】

          用户：看一下我买的东西到哪了

          Bot：  向用户发出订单列表

          用户： 嗯，看一下第二个

          Bot：  发出订单详情

      用户：还没发货啊，帮我退了吧。 ——从用户的这句话开始，对话的场景就从“查询订单状态””变成了“退货”，退货与查询订单是两个不同的主题，他们既可以独立存在，也可以合二为一。

            .

二.场景设计

设计一个对话场景，主要包含两个方面：起始条件整理、流程整理。

小知识：假设“查一下明天上海的天气”是用户说的第一句话，那么它就是一个场景中的起始条件，而在这句话是由两个要素词构成的“明天”，“上海”，这两个要素词分别代表了时间和地点。由此可以推论出这个起始条件的主要结构是时间+地点。

1.起始条件整理

在对话场景中用户与机器人第一次交互时，所说的话为起始条件。而一个对话场景有多个起始条件，不同的起始条件会让机器人与用户的对话的流程出现不同的走向。所以场景设计的第一个步，我们需要将对话场景中不同的起始条件全部整理出来。

例3 场景 【查天气】

条件举例

例4 场景【请假】

条件举例

2.对话流程

整理好全部的起始条件后，就可以根据去撰写每一个条件下的流程。具体可以看下面的例子。

例5  场景【请假】   

      起始条件：仅包含请假

      U：明天请假

      A:请到哪天呢？

      U:后天

      A:请告诉我工号

      U:001

      A:您的请假申请已经提交了。

例6

    对话起始条件：仅包含请假天数。

    U：请三天假

    A:请问您是哪一天开始请假？

    U:后天。

    A:请到什么时候呢？

    U:周五。

    A:请告诉我您的工号

    U:001

    A:您的请假申请已经提交了。

通过例5和例6我们可以看到起始条件的不同，会导致对话的流程也不同。所以整理出全部的起始条件事关重要。不过对话流程整理好之后，场景设计的部分就高于段落了。接下来就需要进行意图的整理。
三.对话意图的设计

这一部分主要介绍意图的分类、如何拆解场景中的对话意图、对话意图知识的设计及优化。

1.意图的定义与分类

意图是指用户的目的，如用户说“我想听音乐”，那么听音乐就是用户最终的一个目的，我们只要给他播放一段音乐就可以了。在智能客服的使用情况中，意图一般分为两大类：问答意图和对话意图。问答意图是指一问一答，如用户问“退款时效”，退款时效这个问题，每个商家都有一个固定的答案。这就是一个问答意图。

但在对话场景中，用户都会与机器人多次交互，每一次交互用户都会表达自己的目的，这个目的其实就是我们所说的对话意图。 请看例子

例 7 场景【查快递】

在网上买完商品时，我们会查买的商品的派送情况，图中的用户说“我的快递到哪了”。“我的快递到哪了”这句话就是一个对话意图，用户说它的目的就是查询快递派送的进度。

2.对话意图的拆解

一个对话场景中一般都包含多个对话意图。基本上，用户和机器人的每一次互动就是一个单独的对话意图。我们可以把例7图里的对话流程写下来 看一下

例8  场景【查快递】

起始条件：多个商品订单

U:我的快递到哪里

A:订单列表

U:选择一个订单

A:显示订单派送情况

在这个场景中，用户表达了一个目的就是“查询订单状态”，所以机器人会向用户推出订单列表，确定用户询问的是哪个订单。这就是一个对话意图。接着用户确定了具体查看的订单后，机器人需要把确定好的这个订单的物流信息发给用户，这也是一个对话意图。

所以上面的场景中包含了两个对话意图。到这针对于这个场景的对话意图的拆解，就结束了。
3.对话意图知识的设计

拆解好场景中所包含的对话意图后，我们需要设计意图。还是用场景请假来举例

例  场景【请假】

      起始条件：仅知道开始时间

      U：明天请假

      A:请到哪天呢？

      U:后天

      A:请告诉我工号

      U:001

      A:您的请假申请已经提交了。

对话有三轮，所以这个流程里有三个对话意图。我们先来看第一个对话意图的对话内容。

U：明天请假

A:请到哪天呢？

明天请假，在这句话里明天是一个要素词，它代表了请假开始的时间。所以这个意图=请假开始的时间， 它的构成成分就是具体的时间/日期 ，如今天、明天、12月30日等等，而一般的对话系统中会把时间类的词语都内置进去，所以这里就不在进行穷举了。

这个对话中只含有了一个要素词，但根 据起始条件的不同 ， 对话意图中包含的要素词的数量都是不一样的 ，具体的可以参考每一个起始条件的流程去设定。
4.对话意图的知识优化

对于同一句话，每一个人的表达方式都是不一样的。为了使机器人能更准确的解读用户所表达的意思，做好知识的优化是一件必要的事情。优化步骤包括：写出所有句子——拆解组合——归纳同义词。

例： 快递到哪了

         物流到哪了

         东西到哪了

这几个句子表达的意思都是“查物流”，可它们的用词并不完全相同，通过拆解，我们可以得到以下结论：这条知识=快递的同义词+到哪了的同义词

例：  查快递

          查一下快递

          快递查询

          查一下商品物流

这组句子表达的意思也是“查物流”，它们的用词并不完全相同，通过拆解，我们可以得到以下结论：这条知识=查的同义词+快递的同义词。

分析完上面两个例子，可以很明显的看到这两组的组合都只有两个词组，而其中有一个词组是相同的，所以可以将这两组组合进行合并：快递的同义词+查/到哪了的同义词。

四. 意图知识的线上管理

1.机器人的分配

将所有问答意图及对话意图设计和优化一遍之后，就要将这些准备好的知识导入到机器人的线上平台进行操作。一般的客户在平台上只需要建立一个机器人，同时绑定多个知识库，就可以达到效果了。

但像一些客流量大电商客户，他们会根据整个的业务场景去创建机器人，如售前机器人、售中机器人、售后机器人。这样做有一个好处，就是当客户有问道一些机器人无法回答的问题，可以直接转人工到相关类别的坐席。

还有一些客户，会复杂一些。他们是一个大的企业，在他们的内部有很多的部门，每个部门都在使用同一个后台。

例  A企业下有人力、财务、行政、生产、项目等部门，他们使用同一个企业账号登录一个后台。每个部门都会建立知识库，但是如果都绑定在一个机器人上就会出现一些问题。

如果非要使用同一个企业账号，在这种情况下建议，每个部门可以在后台各自都建立一个机器人，并将自己部门的机器人只绑定部门相关的知识库即可。（最好可以有权限设置）不过最好每一个部门都使用独立的企业ID，各自登录各自的后台，不会造成干扰。

2.对机器人进行评价及调整

经过了一段时间的运营，我们需要知道机器人的效果到底是怎么样的？一般来说，只要去将机器人的对话日志导出，进行分析即可。

1）日志分析的内容

一般分析日志会分析以下内容

总交互次数、交互完成总量、未识别意图量及占比、识别错误意图量及占比、无效意图及占比

问答意图总量及占比、对话意图总量及占比、对话意图与问答意图在总量中的占比

高频问答意图及占比、高频对话意图及占比、对话场景完成量及占比。

2）调整机器人

分析结束后，会根据得到的具体的结果对机器人的意图和知识进行调整和优化。

需要注意的问题

未识别问题很多的情况，有几种可能

①用户说的话，在知识库中不存在相似的问法，所以只要添加即可。

②用户说的话，在知识库中有类似的问法，那么就需要人工去排查是否是其它知识造成的错误，还是技术原因等等......

单凭NLP撑起客服机器人？恐怕你对NLP有什么误解 | 爱分析调研

调研 | 李喆 洪军

撰写 | 洪军

随着NLP技术的兴起以及google的bert模型开源，不少新兴企业开始进入客服机器人领域，市面上逐渐出现了一大批质量参差不齐的客服机器人。其中大多数只能完成某个场景的验证，在深入做复杂场景时往往无所适从，真正具有竞争力的产品可谓是凤毛麟角。

众多企业以NLP作为噱头大肆宣传，但其中真正能经得起考验的产品却少之又少。

主要原因在于，单纯地利用NLP技术只适合于回答一些规范性的问题，例如实体属性、关系的问答，并不能够完全解决客服机器人的全部实际问题。

实际上，rule base、深度学习、NLP技术在客服机器人实际应用过程中拥有各自的优势。

rule base适用于一些常见问题的场景，通过关键词匹配、快速搜索，能够快速、准确的进行问答；深度学习适用于一些泛化类的意图问题，他能够基于上下文语义理解，更好的服务客户；而知识图谱适用于一些规整的问题，例如实体属性的问答。

因此，想要做好一款智能高效的客服机器人，只有以海量的数据为基础，在实践中运用不同技术对产品进行不断打磨，才能带来媲美人工的舒心服务。

云问 科技 基于rule base、深度学习、NLP等技术针对具体问答场景提供不同的技术，大幅提高了客服机器人的智能化水平。

云问 科技 是一家客服机器人供应商，并在客服机器人基础上提供质检、培训等增值服务，帮助企业在服务和管理上更加高效智能。

与同行业其他公司相比，云问 科技 最大的特点在于技术融合性与庞大知识库。云问 科技 综合rule-base、NLP、深度学习等技术搭建了客服机器人底层平台，并构建了一个拥有50多个细分行业的知识图谱与常见问题问答的知识库，将不同知识库内容搭载在底层平台上为金融、电商、政务等行业提供相应的客服机器人。

在服务的场景上，云问 科技 提供的客服机器人以接待、咨询等呼入场景为主，包括售前与售后环节，主要以文本形式进行交互问答，且可以进行业务咨询全覆盖，以及多群体访问。

除客服机器人之外，云问 科技 还提供企业内部人事、IT、财务等自动咨询和系统服务问答调用的智能服务平台以及实体机器人等增值服务。

目前，云问 科技 客服机器人以本地化部署方式收费，第一年运维免费提供，之后每年会收取20%的维护费用。企业内部智能服务系统以SaaS订阅方式收费，订阅费用根据API调用量决定。

客户方面，云问 科技 以金融、政府、IT行业的中大型客户为主，典型客户有国泰人寿、华夏保险、海南省人民政府、腾讯等。

云问 科技 在2013年成立之初，就采用rule

base技术上线了第一款文本客服机器人。

但单纯的使用rule base技术应用场景有限，只在一些频繁性的问题问答较为适用。于是，在2015年，云问 科技 引入深度学习技术，并上线了第一款在线客服系统，可以同时满足多人的在线自动问答，并增加了问答内容范围。

随着客户对客服机器人准确率的要求越来越高。2017年7月，融合了NLP技术的云问客服机器人上线，在一些规范性的实体属性、关系的问答情形精确度大幅提高。

现如今，云问 科技 在针对客户的需求时，已将三种技术融合的游刃有余。由于不同企业的FAQ库与知识图谱略有不同，如何在较短的时间内提供高效智能的产品变得尤为重要。而云问 科技 恰好精于此道。云问 科技 经过6年的专心打磨，已经熟知在哪些问答问题上应该使用哪种技术、哪种模型，技术转化为产品能力居行业领先水平。

在产品实际部署时，由于需要了解客户的需求，构建企业的知识图谱，因此，部署时间通常为3-6个月。而云问 科技 与中大型客户从开始接触到最终产品落地只需要1-3个月，其中产品实际落地时间往往在1个星期之内，工程化能力同样出众。

目前，云问 科技 经过长达6年的积累，已经构建了一个庞大的知识库。该知识库由50个细分领域FAQ（FrequentlyAsked

Questions）与知识图谱组成，行业包括政务、金融、物流、电商等。

知识库的建立，一方面为技术的优化提供数据基础。另一方面，将不同行业的知识库与底层客服机器人系统相结合，可以快速实现不同领域的产品落地，加快市场拓展进程。

此外，云问 科技 目前服务的典型客户包括国泰人寿、华夏保险、腾讯等，示范效应显著，良好的口碑也为云问增色不少。

以客服机器人为切入点，向企业内部智能服务场景延伸

未来，云问 科技 将以智能高效的客服机器人作为切入点，与企业建立友好合作，并不断深入挖掘企业其他智能服务需求，提高客户的LTV。

若只提供单纯的客服机器人，其客单价往往不高，单个的客服机器人价格在10-100万之间，具体根据企业的产品需求而定。客服机器人为一次性付费产品，之后每年会收取10%-20%的运维费用，但收入都相对较少。

因此，云问 科技 需要不断挖掘客户需求，提供更加丰富、智能化的产品。云问 科技 将会和一些大型企业，包括美的、海尔等进行深入探讨，挖掘他们的需求，方向上包括企业内部IT场景、员工培训、企业知识管理等。

考虑到后续在企业需求扩展时，多为定制化产品情形，云问 科技 把软件做了很好的分层，通过构建通用底层平台，从而能够快速为不同企业提供不同产品。

爱分析从技术、场景理解、客群、获客等四个维度对云问 科技 进行评价。

技术： 2013年开始做客服机器人，综合了FAQ、深度学习、NLP三种技术为客户提供最高效的客服系统，经验丰富，技术较强。在针对不同客户的FAQ与知识图谱时，知道采用何种技术和模型解决特定场景下的问题，使得提供的客服机器人精度更高。

场景理解： 公司所在客服机器人领域，产品需求旺盛，市场规模为千亿级。想要做好一款智能高效的产品较难，技术与数据将会是核心竞争点。公司经过6年的积累，形成了50个细分行业的知识库，不仅能为模型优化提供数据，还能加速产品落地，扩大市场占有率。

客群： 以中大型客户为主，行业覆盖金融、电商、政府等，典型客户包括国泰人寿、华夏保险、海尔、美的、腾讯等，示范效应显著。中大型客户比小型客户对客服系统的需求强烈，客户粘性强，付费能力强，可深入挖掘空间大。

获客： 以直销为主，销售人员为50人。公司成立6年，中大型客户300家，SaaS型订阅客户数量数百家，客户数量较少，获客能力有待加强。

近日，爱分析专访云问 科技 创始人兼CEO王清琛，就客服机器人发展趋势与云问 科技 业务发展进行了深入交流，现摘取部分内容如下。

爱分析：在场景选择上，为什么云问 科技 选择接待机器人而不是外呼机器人？

王清琛： 主要是因为不同公司的 历史 发展和技术侧重点不同，例如，如果一家公司以前是做语音的，就很容易从呼叫机器人切入，但我们之前是做文本识别的，就容易从文本切入。

外呼场景相对来说比较容易，因为他们都是有目的、有话术、相对封闭的场景。但是呼入场景很难做深。呼入机器人需要有强大的知识库做为支撑，当一个电话呼入进来，对话不可控，用实体、边的属性很难实现全部的对话功能。所以做呼入机器人不仅就需要NLP技术、以及强大的知识库，还需要其他能力，这样才能把整个问答过程支撑起来。

爱分析：在实际落地时，客户完全会用客服机器人服务，还是一些简单的场景让客服机器人去做？

王清琛： 这些情况都有。主要是市场对客服机器人的认知度在不断变化。现在的发展趋势由原先的以人工客服解决为主转化为以智能客服为主。

例如，以前，客户会在人工客服下班的时候使用机器人服务。后来，逐渐在人手不够情况下使用机器人。现在大多是先使用机器人进行服务，在无法进行回答时再使用人工。未来预计会慢慢的只在有客户投诉的时候再使用人工客服。

爱分析：云问 科技 是只做客服机器人本身，不做在线客服系统和呼叫中心吗？

王清琛： 对。我们一直都是只做智能这一块，包括语义分析、语义理解。

爱分析：云问 科技 一直不做偏人工客服系统的原因是什么？

王清琛： 云问从一开始觉得，智能是未来的方向，我们会投入更多的精力在这方面。而在人工客服系统方面，无论从运营、渠道角度，都有很多厂商在做，我们也就没有过多涉足。

爱分析：现在最终判断客服系统与场景结合程度好坏的指标有哪些？

王清琛： 指标有很多，大型客户在招标问答系统时都有一套评价体系，主要包括多轮对话的轮次、语义的识别、模糊匹配、知识的理解、语义的泛化。

爱分析：现在一套中大型的客户，部署周期需要多长时间？

王清琛： 大概需要1-3个月，主要时间花费在与客户沟通交流，了解客户的需求，构建他们的知识图谱。我们会基于我们的方法论构建一些通用的知识图普，然后会为企业构建一些深度的企业知识图普。

爱分析：云问 科技 认为rule base、深度学习、NLP技术厂商都可能会转向客服机器人领域吗?

王清琛： 任何一条路的可能性都有。在我们看来，不管是分词技术、还是用自然语言处理的技术做一些特定语的提取，都会解决某一个环节的产品，但不能解决整个问题。

客服机器人是一个技术的结合，不同的环节用不同技术效果会不一样。我们更多的用底层技术打起，从最底层分词的技术做起，提供整个的一套服务，我们服务对话机器人在问答效果上优势明显。我们认为主要原因是技术的融合，而不是某一项技术引领行业的发展。

例如，我们在做意图识别，遇到过一个超过200个选项的意图识别。当时尝试了很多算法，最后选择了深度学习算法，他的算法效果比其他算法准确度高十个百分点。

爱分析：在2017年之前，云问有用到知识图谱技术吗？还是等知识图谱技术成熟了之后再用？

王清琛： 知识图谱技术一直存在，高校也一直在研究。2017年开始有应用在机器人方向的导向。但是，知识图谱适合在特定场景下使用和擅长场景，并不是全部适用。知识图谱我们很早用过，但是在技术链中，他只是其中的一个环节，不能替代全部。

爱分析：用NLP技术应用在呼入场景时，会有哪些问题？

王清琛： 如果只用NLP技术解决呼入场景时，会使得效果大大削减，它可能只是在某一些场景会有好的效果。因此，需要针对用户具体的问题使用不同的方法，知识库会作为基石，但上面需要叠加很多的不同技术。

爱分析：机器是没有常识的，云问 科技 这边有什么解决方式？

王清琛： 随着技术的进步，未来一定会有相应的产品出现。我们也会构建，主要依靠知识库的积累，现有的数据来源比如有FAQ的数据，非结构化的文档资料，结构化的数据，通过NLP技术也可以快速的搭建针对问答的一套知识库。未来，将会去做知识库的自动理解和自动构建，这也是我们一直核心研发的智能辅助型的工具。

爱分析：多轮对话会是技术难度更高的一个点吗？

王清琛： 多轮对话的复杂度高，相对来说难度点是既能实现不同场景的多轮对话，又能满足高度定制化的需求。单纯的多轮对话技术难度不是很难，主要把各项NLP技术做一个综合的融合，就能解决这些问题。所以具体环节的落地更多的是工程化的工作，只做纯技术不结合业务还是不太适用。

目前我们能够完成10-20轮之间的多轮对话。

爱分析：去年google开源bert技术，会对行业会产生什么影响？

王清琛： 我们其实已经在逐步看到bert在行业内的影响力，云问目前已经在开展这方面的 探索 ，初见成效，相信未来bert潜力无限。

爱分析：云问 科技 未来的发展规划是什么？

王清琛： 主要还是一点：AI变革企业服务全链条，包括企业的对内服务以及对外服务各个环节。

我们将侧重于深耕客服机器人在各个行业的业务场景、机器人理解的能力、以及是否能给企业创造更多的价值。现在我们已经安排业务人员对各个行业进行深入的调研，了解各个行业的痛点。我们也将制定全链条全环节智能化的解决方案。

爱分析：云问 科技 下一步往企业内部延伸，具体打算怎么做？

王清琛： 我们会和一些大型的企业，包括美的、海尔等，做一些深入的探讨，方向包括企业内部IT场景等。我们接触的很多客户都是大型客户，他们的业务数据异构程度、应用场景都比较高，这个会导致定制化产品比较重，所以我们把软件做了一个很好的分层，对于未来发展方向并没有限制。

爱分析：在多维表格方面，云问 科技 和一些金融公司做的方向是一样的吗？

王清琛： 我不太评价别人是怎么做的，我们是基于知识场景出发，去做表格理解、解读的能力。基于NLP技术，针对表格做一些深入化的理解和产品功能的提炼。

爱分析：云问 科技 后续会提供质检系统、销售系统等吗？

王清琛： 会的，只是目前我们主要精力还不会放在这些方面。

爱分析：云问 科技 会考虑NLP应用在其他场景吗？

王清琛： 我们会考虑做一些行业的定制深入优化，通用性不会那么多。今年云问已经成立了某些行业的业务线，做这些行业的深入挖掘和深度定制。

我们下个阶段可能会探讨NLP在保险、公共事业服务、交通物流等场景的产品落地。

呼叫中心在线客服热线系统有哪些功能？

1、通话实时记录
企业使用智能呼叫中心系统可以对坐席人员的呼出以及用户呼入的通话全部进行实时记录，只要是使用系统进行呼出或者呼入的通话都能够进行记录。
2、统计报表
企业管理人员可以根据智能呼叫中心系统对坐席人员的工作情况生成报表，可以根据不同的信息进行统计分析然后可以对结果生成不同形式方便分析等。
3、来电显示
不管是用户拨打进来还是坐席人员向外呼出，智能呼叫中心系统都会自动的显示出跟拨打号码相关的一个信息界面。
4、呼叫自动分配
智能呼叫中心系统能够把接入的电话进行自动分配给处理过相关问题的坐席人员，或者是之前接听过的坐席人员，这是能够影响到用户对于坐席人员处理问题的效率以及满意程度。

400呼叫中心客服系统哪家能做？

1、效率辅助功能：自有系统中实现电话号码点击即可外呼客服系统呼入的场景；来电弹窗提醒客服系统呼入的场景，并显示本号码客服系统呼入的场景的联系人最近客服系统呼入的场景的跟踪记录和待处理事项。

2、即时话务统计：实现组长、主管、经理、总监等管理人员的话务管理仪表盘客服系统呼入的场景，即时监控过程数据，实现精准的话务过程管理控制。

3、全程电话录音。保留完成的对话场景及过程信息，实现便捷分享，实现话务信息存档留痕，可自动进行话务质量抽查。

4、呼入功能：当客户主动来电（如销售代表拨打时客户没有方便接听，晚些时间回拨）时，系统可以自动接听，并通过IVR语音进行提示，并可以根据来电号码判断客户所归属的销售代表，把电话转给销售代表，系统同时弹屏提示销售代表。对于没有归属人的客户来电，直接转给指定坐席。

5、语音留言：客户电话不能接起时（如话务高峰、非工作时间等），支持客户语音留言功能。事后销售代表可以查询留言并进行回呼。

谁能告诉我一下,什么是呼入客服,客服外包具体工作范围有那些?拜托各位了 3Q

呼入客服就是呼叫中心帮助客户提供话务员、呼叫中心系统等。具体范围有1. 受理客户支持中心服务热线客服系统呼入的场景，2. 准确记录客户信息、3. 准备判断客户技术咨询客服系统呼入的场景的产品类别。具体的客服系统呼入的场景你可以咨询“上海兆宏呼叫中心”问问看~

在线客服系统好用的功能有哪些？

1、平时有对话只在右下角弹出提示，当顾客发消息后主动弹出对话框（快商通）

2、设置敏感词，例如设置价格、费用这些，当顾客的信息里面带有这些词，右下角弹出提醒框，提醒客服人员要重视，有咨询购买的顾客（快商通）

3、无消息访客过滤功能，顾客打开对话框先不分配对话给客服，只有当顾客输入消息后再进行分配给客服，此功能对于对话量特别大及恶意刷对话功能特别实用，可以让客服只关注那些有发消息的对话（美洽、网易七鱼等）

4、对话延迟转接功能，首次进入的对话，顾客发送一条消息后多少秒客服人员没有回复，系统会自动将此对话转给其他客服人员接待，可以避免因客服人员没有及时回复而导致的顾客流失（美洽、合从等）

5、打开对话框，可以发送多条欢迎语，还可以设置发送时间间隔，顾客发送消息后停止发送欢迎语（美洽、53客服等）

6、可以设置打开网站后多少秒，自动在网页右下角自动弹出对话框（商务通、53客服等，部分大型SAAS客服系统厂商为了提高顾客的体验度，并没有这个功能，需要实现只能通过在添加js代码来实现。）

7、高级版本可以隐藏版权logo，低版本不能隐藏版权logo，可以帮助企业实现对话框的个性化(快商通等)

8、敏感词过滤，顾客发送的一些不文明用语*号代替，客服不文明用语发送不了，可以避免双方情绪升级。（网易七鱼等）

9、询前表单功能，顾客点击对话时会出现一个 类别让顾客选择 例如 售前咨询、售后咨询等，顾客点击对应的分类由对应的客服人员接待。（美洽、合从、七鱼等）

10、访客端可以显示客服头像、昵称、签名（美洽、合从等）

11、预设问题，可以将几个顾客常会问到的问题直接显示在对话框顶部，顾客点击就可以显示答案（合从，其他客服系统是将这个功能归纳到机器人中，如果没有购买机器人是没有这个功能）

12、对话小结，客服人员可以每个对话添加一个对话小结，便于后期顾客再次进入对话时，客服人员了解顾客情况。（智齿客服、网易七鱼等）

13、可以设置多个样式模板，不同网站调用不同的样式，便于企业在不同的产品线展现不同的样式内容。（53客服、网易七鱼、快商通等）

关于客服系统呼入的场景和呼入客服怎么样的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 客服系统呼入的场景的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于呼入客服怎么样、客服系统呼入的场景的信息别忘了在本站进行查找喔。