Interaktive Analyselösung für natürliche Sprache
Der Implementierungspfad für Kundendienstleiter mit nichttechnischem Hintergrund sieht folgendermaßen aus:
- Konfiguration der DatenquelleIntegration des Zendesk-Arbeitsauftragssystems, des Umfrageformulars zur Kundenzufriedenheit und der Aufzeichnungen von Kundendienstanrufen (Unterstützung mehrerer CSV/API-Zugriffsmethoden)
- Aufbau der semantischen SchichtDefinition von Zuordnungen von Geschäftsterminologie in der Wissensdatenbank, wie z.B. die Zuordnung von
resolution_timebeziehen sich auf问题解决时长 - mündliche AnfrageStellen Sie Fragen direkt über die Web-Chat-Schnittstelle:
- "Wie hoch ist der Prozentsatz der Nachbestellungen in diesem Monat?"
- "Welche Kundendienste haben unterdurchschnittliche Erstlösungsraten?" - Visualisierung der ErgebnisseAutomatisch generierte SQL-Ergebnisse können als Diagramme exportiert oder mit BI-Tools wie Tableau verknüpft werden.
Praxisfall: Der Kundendienstleiter eines Telekommunikationsunternehmens konnte die Produktionszeit für wöchentliche Berichte durch den Einsatz natürlichsprachlicher Abfragen von 4 Stunden auf 15 Minuten reduzieren. Das System kann automatisch erkennen客户流失风险und andere komplexe Geschäftskonzepte.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMindsDB: eine Open-Source-Plattform zur Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Abfrage mit SQL und KIDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können natürlichsprachliche Abfragen genutzt werden, um die Effizienz der Analyse von Servicedaten in Kundenservice-Teamszenarien zu verbessern?
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