客户问题学习使用指南

——通过这篇文章了解如何运营大模型机器人知识库，提升知识运营效率

客户问题学习的作用

我们希望您在了解【客户问题学习】功能之前，了解它的场景及用途：

● 使用场景：大模型机器人在面对高频问题或业务时，企业的知识运营人员发现客户问题并进行优化。

● 用途：将客户高频问题进行聚类，运营人员可以基于客户问题的解决率、转人工率等指标精准定位机器人应答短板，针对性优化知识库与应答策略，提升知识运营效率、机器人独立接待率等。

如何使用客户问题学习

以下将给您介绍每个功能点的作用和效果：

• 数据筛选规则及条件

1.支持按时间筛选，最小单位到天。

2.支持按机器人筛选。

3.支持按业务类型筛选。

4.支持按照渠道类型筛选。

5.支持按机器人是否触发转人工筛选

6.支持按问题语言筛选

7.支持按解决情况筛选

8.支持按回答评价筛选

9.支持输入问题查找

• 客户聚类问题来源

为您介绍客户问题学习中客户聚类问题的来源：

客户向机器人发起咨询，每一个原始客户问题会以聚类方式聚集在形成的分类问题中。

• 什么时候使用客户问题学习

1.开始时间：当机器人上线给正式用户使用后，即可开始使用客户问题学习，根据数据体量决定学习频率。

2.持续运营时间：当机器人独立接待率指标在观察周期内无明确提升或者降低时，可以降低学习的频率，保证每周查看 1 次左右即可。

• 如何使用客户问题学习

1.在客户问题学习页面中，您可以看到数据筛选规则及条件，我们可以进行筛选或者手动输入进行问题查询。

图1：客户问题学习页面

2.点击【详情】，您可以看见聚类问题的具体客户问题及其他信息。

图2：聚类问题的详情页面

3.点击【会话详情】可以显示会话信息，从而为聚类问题添加知识提供信息。

图3：客户问题的会话详情页面

4.点击【添加知识】实现知识库优化。

图4：为客户问题添加知识页面

• 其他功能

1.支持导出报表。

2.支持自定义筛选字段。