智能客服产品交互设计心法

动态入口指的是: 在特定场景下，才会 (随某些界面元素) 一起被触发或者被强调的、智能客服的入口。它的优点是: 能将对原本界面的结构或信息的影响降至最小，同时能够对用户的痛点精准打击、有效提升智能客服的点击率。但也正因为该种入口的点击率会较静态入口更大，做好对话流重启机制、分诊机制、引流到人工客服的机制，也成了引入动态入口后，需要仔细考虑的点。

目前，比较典型的动态触发入口大致上可划分为如下三类：情景触发入口、空状态入口、新手帮助入口。

1. 情景触发入口：当用户当前处于异常/有问题的状态，则触发入口或使入口更明显。

2. 空状态入口：当用户处于空状态时，展示提示文案和智能客服的入口。

3. 新手帮助入口：当检测到用户当前为新手时，展示提示文案和智能客服的入口。

静态入口指的是: 在产品端固定位置放置的、智能客服的永久入口。它常常会存在在用户在常规情况下高频使用的、在需要帮助的时候高频使用的页面或模块中，旨在易于让用户快速发现功能、便捷启动功能。

目前，比较典型的静态入口大致上可划分为如下五类：

「我的」下常驻入口、「收件箱」下常驻入口、「帮助中心」下的常驻入口、基于搜索的快捷入口、基于常用界面/组件的固定入口。

1. 「我的」下常驻入口：入口可发现性极强，常见的模式为多客服渠道共用此入口。某些实际案例中，此模式也会和下方 3.「帮助中心下的常驻入口」的模式组合存在。

2. 「收件箱」下常驻入口：通常分为单一入口和基于聊天主题或业务的分类目入口，便于「用户需要和多方沟通以解决问题」情况下的情景切换。

3. 「帮助中心」下的常驻入口：常置底于帮助中心，一方面可以督促用户先尝试自助解决，另一方面也可通过分析用户的查看行为，更智能化、情景化地定位问题。

4. 基于搜索的快捷入口：通过在首页搜索框内搜索「客服」等相关关键字，以置顶的搜索结果呈现客服入口。搜索后，入口会持续存在于历史记录中。

5. 基于常用界面/组件的固定入口：例如电商类的「订单中心」、银行类的「资产中心」等基于APP业务的高浏览频次的页面，通常会被考虑放置客服入口。

作为发展中的产品模块，智能客服可能存在着由于 问题识别不准、知识库储备不足 等原因导致的问题解决局限性。对于该问题，常见的解决思路是: 识别出受局限的情景，并直接帮用户转接到人工客服，以安抚情绪和解决问题。

然而，识别出受局限的情景也存在一定的挑战: 若范畴定义较宽松，会导致原本可以使用智能客服解决问题的部分场景，被分配到成本更高的人工客服去解决；若范畴定义较狭窄，则有可能大幅度降低急需人工帮助的用户的体验和满意度。

在这种情况下，正确权衡入口的触发机制显得尤为重要，目前常见的触发机制大抵分为四类：问题个性化且复杂、问题无法被解决、用户遇到紧急情况、用户的心情指数低。

1. 问题个性化且复杂：

在智能客服中，目前有两种常见的，用于判断用户表达事件复杂度的判断方式。

精细定义：预先定义好和某些特定事件具有高关联度的关键字或短语组合，并和用户输入进行对比，根据关键字或短语出现的强度和频率为当前事件定性；

粗放定义：根据用户发送的文本长度、辅助信息种类和个数的多少（比如语音、地点、图片、视频）为当前事件定性。

2. 问题无法被解决

当预判机制不能很好识别智能客服不具备解决力的情况时，我们需要用户的负面反馈来被动地检测该情况是否发生。用户的负面反馈又细分为两种情景：

一种是 始终无法寻找到用户的问题；

一种是 寻找到的问题的答案对用户而言始终是无用信息 (用户一直反馈「没有帮助」)。

3. 用户遇到紧急情况

当用户主动报告遇到紧急情况，或用户输入的信息自动识别到与安全问题相关的关键字或短语时，会为用户快速转人工安全专线 (默认沟通方式常为网络电话的形式)，并为用户提供其他便于获取帮助的信息。

4. 用户的心情指数低

当检测到用户已经处于较差的心情状态时，智能客服会快速将用户转到人工客服，以及时进行安抚和帮助解决问题。而监测用户心情状态的常见模式为量化用户输入信息的心情指数，并划分出不同的指数等级、设定开启人工入口的阈值。常见的输入判断方式有：

当用户触发并选择进入人工客服后，在高峰期会自动接入排队系统等待分配，而排队系统一般按用户咨询主题划分为若干队列。若用户是被动探索型的用户，则会先引导他们细化自己的问题直到可分配队列为止。常见的细化问题的方式包括：选择问题类别和选择订单等。

系统信息/功能区的常见组成：

由于智能客服的界面样式，常与用户对用户的聊天窗口、用户对人工客服的聊天窗口十分相似，第一眼识别聊天窗口的属性显得尤为重要，而顶部的信息展示则承载了这一职责。同时，由于智能客服的页面层级极其简单（通常只有一层或两层），所有必要的功能或导航型入口常被收纳于此模块下。

该模块在界面中常以置顶的方式呈现（如左图所示），通常包含的模块有三种：智能客服名称、服务进程、各类入口。

个性信息/功能区的常见组成：

由于用户的第一眼视觉焦点往往集中于窗口的中间部分，整体呈现线性下移 > 上移的趋势（如左图所示）。基于此浏览习惯，页面中偏上部的位置通常用于放置辅助类的信息或功能。

通常应用的模式有三种：客服信息框、系统公告、订单筛选框。

模式一 客服信息框

表现：由客服头像、名字、状态/标签（以及评分入口）构成客服信息栏

目的：强化品牌形象，和客服的「拟人化」观感

模式二 系统公告

表现：由图标、标题、正文（部分）和全文链接构成系统公告

目的：为实时型重要信息提供更直接的曝光渠道，帮助用户了解动态资讯

模式三 订单筛选框

表现：由订单图片、订单信息和更换订单的按钮构成订单筛选框

目的：(界面上)体现智能筛选的属性，(机制上)真正帮助筛选推送内容

聊天操作区的常见组成:

该区域是用户和智能客服交互的主要区域，承载了展示信息并继续对话的任务。由于智能客服的一大特点是：凭借单一窗口贯穿时间线的始终。因此，如何让用户在单一窗口内自由地按时间线回溯对话以及从任意时间点继续对话，是思考该区域交互样式和机制的核心点。

该模块内容常利用X轴空间容纳更多信息（如左图所示，下一章将展开解释），通常包含的模块有四种：历史消息、选项列表、信息详情、评价反馈。

1. 历史消息：

当聊天记录不以每段对话为单元单独存在、而整合收纳入功能入口时，通常需要此模块存在以帮助用户查看历史信息。

2. 选项列表：

指的是在用户定位问题的过程中，辅助用户决策、帮助用户继续对话的控件模块，常分为：默认推荐型、启发推荐型、搜索结果型、对话型。

类型一  默认推荐型

定义：用户开启新的对话时，默认推荐的问题或话题的聚合。

特点：通常按照问题的颗粒度/类别分为3-5个独立模块，允许反复触发。

类型二 启发推荐型

定义：用户完成一个问题的咨询后，基于该问题的相关问题推送。

特点：通常跟随答案详情一并触发，且位于其下部，样式较低调。

类型三 搜索结果型

定义：用户输入新的信息后，基于新信息触发的结果列表。

特点：通常以较为具象和确切的问题列表呈现，无探索型交互存在（比 如「换一批」「查看更多」和话题列表等）。

类型四 对话型

定义：跳脱于问题筛选之外的、用于询问用户意向和决定的简单对话。

特点：通常文字和样式较简洁，且选项互斥、不允许反复触发。

3. 信息详情：

指的是在确定用户问题后，系统推送的最相关的信息详情，常由文字、多媒体、快捷链接、快捷按钮构成。

4. 评价反馈：

指的是在一轮对话的末尾，通过某些机制触发的、针对当前咨询体验的反馈模块，通常由「打分」和「填写原因」两个部分构成。

用户输入区的常见组成：

该区域是用户对智能客服输入信息的主要交互区域，为的是帮助筛选出目标问题，以及帮助定位需要进行操作的目标（比如：订单、用户、商品、评论等具象的单位）。如何尽量扩展信息输入形式，并转化成智能客服可识别的信息以做出回应，以及如何利用有限的信息输入形式挖掘更多的问题场景，是智能客服输入上最大的挑战点。

该模块内容常利用默认折叠的菜单列表容纳更多入口（如左图所示），且通常包含的输入类型有八种：文字、图片/拍照、语音、位置、订单/用户...等具象单位、文件、表情、礼物。

1. 文字输入：

最常见的输入方式，主要通过固定于页面底部的输入框输入，常搭配各种自动输入/推荐输入的交互。

2. 图片/拍照输入：

用户可以从相册选择或者直接拍照上传，智能客服会推荐和上传图片的行为更相关的问题（或客服入口）给用户。若智能客服支持图像识别，甚至可以根据图像进一步识别问题并推送信息。

3. 语音输入：

语音输入主要分为两大类，一类是语音转文字(STT)输入信息，一类是纯语音输入信息，前者更多用在智能客服中，而后者更多出现在人工客服中。

4. 位置输入：

用户常通过拖动地图图钉的方式发送一个位置给智能客服，常见的智能客服回复有：对比该位置与订单位置后，判断出最有可能想问的问题；以及基于该地点的相关项目或事件的推送，比如当地政策、附近的休闲场所等。

5. 订单/用户等具象单位输入：

这是智能客服中最常见、最重要的除文字外的额外输入类型。通过引导用户点选一个具象单位（除了折叠区的常见入口，常有对话引导点选和自动触发的入口展示方式），帮助用户更好地：筛选问答、查询信息、进行快速操作。

该界面的信息呈现常与产品中对应信息陈列页相似，以快速帮助用户识别当前选取对象的类别。

6. 文件输入：

用户通过上传具有特定文件格式（比如doc, excel, pdf等）或信息格式的文件，比如：简历、发票、政府文件、电子报名表格等，利用较少的操作成本即可大量提供关键信息，以便于智能客服更精准地推送用户所需要的操作/问答。

7. 表情/礼物输入：

用户对智能客服的表情和礼物的输入 (比如一段对话中，用户发送正向/负向表情和礼物的数量和频率)，常作为衡量用户心情指数和满意度的一种重要手段。客服支持团队常以此为参照指标，有的放矢地进行某些问题情景下的流程优化、体验完善。同时，对于某些高频的闲聊型输入，智能客服常被设定了符合其形象调性的回复，以作为智能客服情感化设计的一个小触点。

感谢阅读！以上就是从交互设计方面总结的智能客服界面的全部内容了。至此，我们关于智能客服产品剖析的三篇系列文章已全部完结，希望它们对你了解智能客服产品有实际的帮助！

作者：Rena Huang，校对：Yiqi Jia，James Liu，Wei Ji。

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