怎样制定对话式人工智能在工作流程中的指标

在服务相关的行业中，对话式人工智能的应用，能够帮助企业进一步提升服务水平，提升客户忠诚度。不过以目前人工智能的发展水平来说，仍旧需要一些非结构性的引导来提升最终的服务质量。因此，制定一些合理的衡量指标，是把握其具体发展进程的重要途径。

客户满意度：通过客户在参与交互体验后的评价，来衡量服务内容与客户期望的适配度。一些具体的打分内容，能够加强对人工智能训练方向的引导；而一些非结构性内容的提议，则可以利用人机协同来辅助提升。

响应时间：对话式人工智能的响应时间关乎很多方面。响应速度的提升，不只是在交互方面的优化。对于一些要求时效性内容的服务来说，更快的响应速度也有利于提升信息的准确度，尽可能地加强用户粘性。

首次解决率：对话式人工智能首次解决客户问题的成功率，是提升客户满意度的重要条件。它事关客户后续是否还会采信该种沟通方式，甚至会影响后续的服务/产品购买。

服务细分：将对话式人工智能对客户问题的处理速度与满意度与人工相比对，对服务内容进行更加深入的划分。将结构性问题更多分配给机器，将非结构性问题分配给人工，以此来提升整体的满意度。

净推荐值：通过对净推荐值的监测，能够帮助企业在更加直观地了解当前服务内容与客户需求的适配度，使企业更加灵活地调整服务内容。

对话式人工智能对当前服务模式的改变无疑是巨大的，但在落地的过程中，它也仍旧有不少问题需要优化。不断根据市场的变化进行调整，才能让企业保证自身拥有充足的竞争力。