商家未发货，客户反复催
查订单、改地址、开发票、订单相关问题不断
自助服务不关联订单，每个客户都是相同推荐问题
反复追问，客户不满
最后都是转人工、转人工
.........
线上订单“问题”不断，企业如何提升订单服务的效率？
订单处理效率低下是电商订单管理中常见的问题之一，这可能会导致订单堆积、客户投诉等后果。
针对这个问题，我们可以通过提高订单场景下的自动化交互来优化订单处理流程，从而减少人工干预，提高订单处理效率。
传统解决方案是通过自助热门问题引导解决，如退换货、发货时间等常见问题。不过推荐答案和客户咨询商品订单多是无关联，所以最终都会转人工处理。而客服需先询问客户、核对订单，再给出解决方案，整个处理流程非常耗时。试想一下：如果有上千人同时咨询，而人工客服团队仅有100人，单个客户的处理时长为1分钟，那平均每个客户的等待时长即为10分钟。而当机器人自助交互能够在整个咨询场景中关联订单商品，不仅能够有效提升订单的响应率，还直接降低了人工干预的次数。
比如当客户咨询商品退换货时，机器人根据客户发送的消息先判定是咨询购买问题，然后自动推送该客户已经购买的商品订单列表，用户选择具体订单后，即刻获取与该订单相关联的指定回复。
整个订单咨询处理时长仅需“一步”，几秒的时间即可完成用户的订单咨询服务。在售后服务中，常见问题的出现频率相当高，几乎占据了日常接待量的60%，所以能够根据订单设置相关常见问题，就能大大提升订单问题解决率。
企业设置针对不同订单下的知识点，当用户在咨询问题命中推荐订单知识点时，会自动预测和判断用户咨询的订单，并优先匹配对应的关联订单回复的问题类型； 当客户下单「商务办公电脑桌」后，咨询时自动带入关联订单。这时，根据系统算法测算，依据「商务办公电脑桌」订单生成相关推荐问题，比如免费开发票、定制企业Logo、安装流程等。
客户仅需点击意向的推荐问题，系统就会精准匹配知识库。无需人工介入，机器人仅需一轮Q-A流程，即可快速直观给出精准答案。客户实测数据显示，推荐问题结合关联订单后，AI自助解决率提升了30%以上！除常规的发票、物流、催单等简单问题外，还存在「一问一答」式的交互难以有效解决的问题，我们称之为「引导类」问题。处理这类咨询，我们的解决思路是：当用户咨询自动带入关联订单后，让机器人学会「反问」客户，依据订单详情、上下文内容进行逻辑判断，并通过多轮Q-A-Q-A流程，精准识别用户意图，再据实解答。当客户发送订单后
AI机器人：请问您想咨询关于此订单的什么问题呢？
客户：我的电脑坏了
AI机器人：请问是屏幕/电池/系统有问题？还是其他问题呢？
客户：没法开机
AI机器人：请您检查电池电量是否充足，如果电量不足，请充至足够电量后再尝试开机
客户：尝试过了，还是不行
AI机器人：非常抱歉给您带来的不便，您可以填写维修表单，我们为您安排工程师上门维修显而易见，在订单场景下，在线机器人经过「多轮询问」，可以进行多轮次交互式的独立接待。并根据预设的业务流程给出相应的解决策略，由此提升接待效率，也进一步提升机器人对于引导交互问题的独立解决率。
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