产品经理在创造AI,到底在创造什么

编辑导语:在商场里经常会看到AI机器人,帮助顾客解答各种问题,以免在顾客找不到工作人员时不知道应该怎么办;AI已经运用到生活中了,提高我们的效率,减少人工的成本;本文作者从AI客服的角度进行分析,我们一起来看一下。

今天想聊的,是最近在做的一个需qiú:会话智能总结。

这个需qiú的背景是这样,客服对接待的每通会话都会做总结,包括选择X分类和填写备注。

这个过程客服遇到的问题是,接待压力大,而需要筛选的分类数量太多,选择小结需要同时兼顾速度和准确性;随之带来的是客服认为选择成本高,影响接待效率。

所以我们想XAI对用户&客服的会话内容做分析,自动生成总结,不需要客服费尽心思思考,从而帮助客服提升接待效率。

一、遇到的问题

在与算fǎ大大定义总结的分类相关X意义时,却发现事情远没有那么简单;对于会话选择哪个小结,整个部门没有一个明确标准。

比如某些会话中,用户会咨询多个意图,但现场客服为了省时间只会选择一个,此时质检人员也会认为客服是对的;而我去咨询分类规则制定的X部门时,他们却希望客服能够选择多个,保证小结的精准性。

可能有人说,那就按照X部门的意思就好了,客服只是执行者;我曾经想过这个思路,但很快就在与算fǎ同学的讨论中否决了自己。

AI智能总结的能力是有限度的,不能全部交由AI判断,还是需要在AI推荐后由客服确认提交,从降低选择成本去提升效率,而非零成本;此时,若按照X定义去推荐,客服会认为与自己的选择不一致,不会采纳AI的推荐,从而认为AI是(sha)错(bi)的——这样会导致客服不仅需要选择分类,还要册刂除分类,成本不降反升。

二、问题背后原因(5Why)

因为一直做的都是B端X,该类情况在之前的X中也是经常见到。为什么会出现这种情况,我们可以试着用5Why方式探讨一下。

  • 为什么会出现偏差—>X规则制定过程没有准确同步给客服;
  • 为什么会出现同步不准确—>X人员优先考虑先上线,后完善并同步(然后没有然后—->跟改天请你吃饭的道理一máo一样);
  • 为什么会考虑先上线—>X经常变动,所以及时上线才是最重要的;
  • 为什么X会经常变动—>X不成熟;
  • X为什么会不成熟—->X快速发展中;

所以说到底就是X不规范导致的管理层预期与客服实际执行有偏差。

如果在成熟度高的X线,X与客服对各类事情的预期和理解都是一致的,那这个问题基本不会存在;但全天下又有多少个X是X成熟度高的呢?

三、B端产品的困境:规范全liú程OR优化一隅之地

从5Why中可以看到,这个问题在很多企业中都是一个高概率X。

作为产品经理在落地B端产品,为企业提效的时候,往往都是从执行者的效率优化入手,比如钉钉是为了提升员工之间沟通的效率。

但在X不规范的时候,应不应该去推动全liú程的规范,再去讲究执行者效率呢?

还是钉钉的例子,假设现在X每个部门之间的X架构很乱,员工A要解决一个技术问题,但BCD三个部门都在互相扔锅,这个情况确实不能指望一个工作类IM工具帮忙解决;看起来要真正为X提效,就应该规范化整个X架构,再用上钉钉,才是最完美的。

经济学讲究“激励”,也就是会注重某个X发生会导致的结果。

所以试想一下,当我们不考虑全Xliú的整合,而只是优化一隅之地的效能,最终结果可能执行效率确实有所提升,但X还是一样乱,一看整体数据并没有提升多少,瞬间就洒眼了!

随之带来的影响是:X认为产品不行,如果是甲方bàbà甚至不会mǎi单或者不会续费;而产品却认为我确实X了能力且有效果数据,你怎么能不认可呢,美其名为有限度的X。

我猜想这可能也是囯内B端产品发展缓慢的原因之一;当X成熟度不高,X方希望X第三方帮忙X解决方案去整体提效,但乙方却只能X部分能力,这是一个什么X思的现象呢?

相当于女方结婚要qiú男方有车有房有存款,但男方只有存款,且还是少量;尴尬的是,女方(甲方)又不可以同时找有车的,有房的,有存款的;但同时有的优质男士又少见。

作为B端产品,规范Xliú程又谈何容易?先不说乙方,就算是同在一个X,产品经理去推动其他部门的X规整也是吃力不讨好的一件事。

但也不是无解,产品经理一定是解决当下问题且兼顾将来的一个角sè;所以在优化执行效率的同时,需要想办fǎ去推动X的规范化,但实际推动者以及推不推得动的结果,与产品经理的关系就不大了。

说白了,B端产品X能力是基础X,X解决方案才是核心X。

要跟X方讲清楚内在的逻辑和影响面,给出规范化的建议和方案(让X方自个儿去推动);这也是为什么说TOB产品经理必须是行业X,才能知道能做什么,不能做什么;不能做什么的情况下又能再做什么。

“老婆,虽然我现在没车没房,但是在我的规划中,这两年可以X你我的共同努力,好好攒一笔钱,两年后可以攒到房子首付,第三年再搞个家用车也是可以的;所以相信我,我能给你带来幸福的!”

四、AI困境:COPY客服OR COPYX

回到AI这个话题,我思考的另一个角度是:当我在做智能客服产品的时候,我在做什么?

如果我们是为了提升客服效率,按照他们的曰常cāo作选择小结,就相当于我们CTRL C/CTRL V一个客服;如果我们copy的是X,那还是回到最开始的问题,对客服效率可能不增反降。

这个问题的本质,应该是AI能为人类做什么。

虽然有点大,但我一直认为,AI的使命应该做人类做不好的事情,X人类去做其更擅长的事情,从而实现比现有X分工更有效率的人机分工。

假设我们只帮助客服提升其选择小结的效率,那如果有一天咨询量减少了,客服有时间慢慢做选择,此时我做的智能小结所带来的效率提升意义就不大了。

而这件事,客服做得不好的地方在于,客服由于理解偏差,没办fǎ完全按照X要qiú选择分类(5why分析导致该现象的必然发生)。

所以,我最终决定,这个需qiú所创造的AI,是CTRL C/CTRL VX部门,而非客服部门。

其所带来的X影响(与客服理解不一致),可以X推动X人员与客服的宣导来尽量缩小偏差(如同B端产品X解决方案类似);也可以梳理会话总结的相关分类的知识库文档,解答客服对AI小结的不解之处;同时,也能让客XAI推荐的小结中,理解每个会话准确的小结方式,反向又推动了信息的一致性。

所以,AI应该是COPYX心中的金牌客服!

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