项目背景
卖家未及时回复影响交易达成
相同问题卖家回复质量参差不齐
卖家重复回答常见性问题
卖家在讨价还价过程中体验较差
针对准确率要求高、不允许误答的属性,我们采用规则的方法作为前置模块;
针对语义多样的属性,我们采用深度学习的方法尽可能识别用户多样的问法。
Table1意图识别主要方法对比
买家询问意图识别:对于买家的询问问题,识别出相应的询问意图卖家回答属性抽取;
通过序列标注方法,将从卖家的回答内容中将属性值内容抽取出去来;
话术生成,根据预先定义好的模版将属性和属性值填入,生成完整的答案。
及时响应率提升:2小时内及时响应率提升30%。
聊天轮数变多:成交的买卖家评论聊天轮数提升了接近20%。
卖家回复成本降低:按照每条20s算,帮助卖家节约了数千个小时。
漏斗效率变高:商品的从曝光到互动到成交的各级漏斗均有增长,促进了商品的流通效率,也验证了社区中改进聊天效率能有效地增进各级转化率的提高。
商品动销率提高:开启聊天机器人的商品对比未开启的商品,平均7日动销提升三成。
互动成交转化率提高:同卖家真实回复买家时间点的成交转化比较,开启聊天机器人的转化率大于卖家超过2小时或更久回复时的转化率,平均转化率提高三成。
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