Verbeter de nauwkeurigheid van e-commercechatbots met behulp van kettinggedachteredenering
Gebruikmaken van stapsgewijze AI-redeneringen om complexe klantvragen te verwerken en de tevredenheid in online retail te verbeteren
project Overzicht
De klant wilde de klantervaring op hun platform verbeteren door hun AI-chatbot te verfijnen, die productvragen, retouren en probleemoplossing afhandelde. De chatbot had moeite met complexe klantvragen, vooral wanneer er meerdere problemen of producten bij één query betrokken waren. Klanten vroegen bijvoorbeeld vaak naar het retourbeleid voor twee verschillende producten die onder verschillende omstandigheden waren gekocht.
We hebben Chain-of-Thought (CoT) geïntroduceerd om de chatbot te helpen deze complexe vragen op te splitsen en hem stapsgewijs door het redeneren te leiden, wat resulteert in nauwkeurigere en uitgebreidere antwoorden.
Key Stats
Klantinteracties verwerkt met behulp van CoT-gebaseerde redenering.
100,000+
Kortere responstijd voor vragen over meerdere producten en probleemoplossing.
27%
Toename van klanttevredenheid door verbeterde probleemoplossing.
30%
Project bereik
Het project richtte zich op het trainen van de chatbot om meerdelige klantvragen te verwerken voor meer dan 100,000 unieke interacties in verschillende productcategorieën, zoals elektronica, mode en huishoudelijke apparaten. De CoT-aanpak stelde de AI in staat om het volgende te verwerken:
- Vragen over meerdere producten: beantwoord vragen over meerdere artikelen in dezelfde interactie.
- Stapsgewijze probleemoplossing: klanten helpen bij het oplossen van problemen met producten door ze gedetailleerde oplossingen te laten zien.
Challenges
Complexe zoekopdrachten
Klanten stelden vaak vragen die uit meerdere onderdelen bestonden en waarbij verschillende problemen tegelijkertijd opgelost moesten worden.
Inconsistente antwoorden
De eerdere reacties van de chatbot waren inconsistent bij het afhandelen van productretouren en technische problemen in één gesprek.
Schaalbaarheidsproblemen
Naarmate de interactie met klanten toenam, werd het steeds lastiger om de prestaties van de chatbot in verschillende productlijnen op peil te houden.
Het resultaat
- CoT Prompt Engineering: We hebben prompts gemaakt om de AI te begeleiden door de logica van het beantwoorden van meerdelige vragen. De chatbot is bijvoorbeeld getraind om verduidelijkende vragen te stellen voordat er conclusies worden getrokken.
- Gebruikersfeedbackloops: We hebben feedback van klanten verwerkt om CoT-prompts te verbeteren, zodat de chatbot kan leren van interacties in de echte wereld.
- Voorbeeld voor het aanzetten van een gedachteketen
Klantvraag:
“Ik heb een smartphone en een koptelefoon besteld. Het scherm van de smartphone is gebarsten en de koptelefoon koppelt niet met mijn apparaten. Ik moet ook mijn verzendadres bijwerken voor een nieuwe bestelling die ik gisteren heb geplaatst, maar ik kan het niet bijwerken in mijn account. Kunt u mij helpen met deze problemen?”
Stap 1: Identificeer en categoriseer de problemen
“Het lijkt erop dat u te maken heeft met drie afzonderlijke problemen: (1) een beschadigde smartphone, (2) koppelingsproblemen met uw koptelefoon en (3) het bijwerken van uw verzendadres voor een recente bestelling. Laten we deze één voor één behandelen.”
Stap 2: Repareer de beschadigde smartphone
"Voor de smartphone, aangezien het scherm gebarsten is, komt u mogelijk in aanmerking voor vervanging of reparatie, afhankelijk van de garantiestatus. Kunt u bevestigen of u uitgebreide garantiedekking hebt gekocht, of dat dit binnen de retourtermijn van 30 dagen is gebeurd?"
- Tak 1: Indien binnen de garantie of binnen de retourtermijn:“Geweldig! In dat geval help ik u bij het starten van een vervangingsverzoek. Kunt u bevestigen dat leveringsdatum en of u de voorkeur geeft aan vervanging of restitutie?”
- Tak 2: Indien buiten de retourtermijn of indien er geen garantie is:"Omdat de telefoon buiten het retourvenster valt en geen verlengde garantie heeft, u komt mogelijk nog steeds in aanmerking voor een betaalde reparatie. Wilt u dat ik u help bij het opzetten van een reparatie? verzoek?"
Stap 3: Diagnose van het probleem met de hoofdtelefoonkoppeling
"Voor de koptelefoon, laten we eerst een probleemoplossingsstap proberen. Heb je geprobeerd de koptelefoon te resetten door de aan/uit-knop 10 seconden ingedrukt te houden en dan opnieuw te proberen te koppelen?"
- Tak 1: Als de klant bevestigt dat het oplossen van problemen niet heeft gewerkt:"Bedankt dat je dat hebt geprobeerd. Als het probleem zich blijft voordoen, kan ik controleren of je koptelefoon nog steeds binnen de retour- of garantieperiode. Kunt u de aankoopdatum opgeven, zodat we “Ga je verder met een reparatie of vervanging?”
- Tak 2: Als het probleem opgelost is:"Ik ben blij dat het oplossen van problemen heeft gewerkt! Als je nog ergens anders hulp bij nodig hebt met de koptelefoon, laat het me dan gerust weten."
Stap 4: Hulp bij het bijwerken van het verzendadres
“Voor de nieuwe bestelling die u heeft geplaatst, wil ik controleren of het verzendadres nog kan worden bijgewerkt. Wacht even, ik controleer de status van de bestelling.”
- Tak 1: Als de bestelling nog niet verzonden is:“Goed nieuws! De bestelling is nog niet verzonden, dus ik help je het verzendadres bij te werken meteen. Kunt u mij het juiste adres geven?”
- Tak 2: Als de bestelling al verzonden is:"Het lijkt erop dat de bestelling al is verzonden en niet kan worden bijgewerkt. U kunt echter nog steeds Neem rechtstreeks contact op met de vervoerder om een adreswijziging aan te vragen. Wilt u de trackinggegevens voor uw bestelling?”
Stap 5: Geef een samenvatting en volgende stappen
“Hier is een korte samenvatting van wat we hebben gedaan: (1) We zijn begonnen met het proces voor uw smartphone vervangen/repareren, (2) het oplossen van problemen met uw koptelefoon, en (3) geprobeerd het verzendadres bij te werken. Ik heb ook de trackinggegevens voor uw recente bestelling. Kan ik u vandaag nog ergens anders mee helpen?”
Grondgedachte:
Deze CoT-prompt is complexer, omdat het meerdere afzonderlijke problemen behandelt (productretour, technische probleemoplossing en accountbeheer) terwijl het de chatbot door elke stap in een logische volgorde begeleidt. Het omvat beslissingsvertakkingen op basis van klantreacties (bijvoorbeeld of de garantie de smartphone dekt of probleemoplossing het probleem met de koptelefoon oplost) en werkt zijn handelwijze dynamisch bij, afhankelijk van de situatie. Dit verbetert het vermogen van de chatbot om gelaagde klantvragen met hoge nauwkeurigheid en efficiëntie te beheren.
De uitkomst
- 100,000 geannoteerde klanten Interacties geleverd volgens projecttijdlijnen
- 27% reductie in responstijd: Dankzij de CoT-aanwijzingen kon de chatbot sneller antwoorden doordat elke vraag efficiënter werd verwerkt.
- 30% toename van klanttevredenheid: Klanten waren meer tevreden over de manier waarop de chatbot complexe vragen kan afhandelen, vooral bij het oplossen van problemen en bij vragen over meerdere producten.
- Schaalbaarheid tussen afdelingen: De op CoT gebaseerde chatbotlogica kon eenvoudig worden uitgebreid naar klantenondersteuning, ordertracking en betalingsafhandeling, waardoor de algehele efficiëntie van de chatbot werd verbeterd.
De implementatie van Chain-of-Thought-redenering transformeerde de manier waarop onze chatbot klantvragen behandelt. De stapsgewijze logica stelde hem in staat om zelfs de meest complexe problemen aan te pakken, wat zowel de snelheid als de nauwkeurigheid aanzienlijk verbeterde.
— Hoofd Klantbeleving
