教你用WorkBuddy搞定客服工作

作者: admin 分类: 评论分析 发布时间: 2026-08-27 10:10

又到了WorkBuddy解决日常实际工作的内容分享,今天要聊的岗位是客服。客服涉及的行业比较多,工作内容自然也是千差万别。

但老马不想涉及到AI客服系统的搭建问题,这个问题更复杂,需求更多样,没法讲。市面上已经有很多通用的AI客服解决方案,大家可以根据自己的需求去选择。

就好像有些小伙伴希望在本地跑模型,再对接上RAG知识库一样。你自己搭建看起来好像是在省成本,保护了公司内部数据的隐私和安全。

实际用起来,却没那么好用,这是因为背后还有很多专业的调优工作。你本身不是专业的,自然就做不到好用的效果。

客服系统也是如此,所以你还不如一个月花点钱,买专业的第三方服务,用合同去约束保证你的数据隐私安全,其实真不是什么难以抉择的问题。

尤其对于中小企业而言,少干些这种动不动搭建系统的事情。作为牛马更是要学会劝老板,别没事给自己找苦吃,没苦硬吃。

要知道中小企业的老板,绝大多数都是擅长于抓小放大的。你硬是要证明自己的能力,去搭建一套独立的内部AI客服系统。

一旦出现各种细节问题,体验不好的问题,老板就拿你来折磨,何必呢?买第三方服务,还可以甩锅给第三方,不行再换第三方。

所以企业的客服主管也好,负责人也好,老马觉得前期先让客服人员,用WorkBuddy这种AI办公Agent,把流程化,标准化,重复化的工作,效率上提升起来。

至于辅助的AI客服系统,选择大厂,靠谱的第三方厂商的付费服务,是最佳的选择。这两者同时并行,并不冲突的,不是说上了AI客服系统,员工的个人办公提效就不做了。

前情提要废话说话了,下面进入主题。老马照例还是整理了一些客服工作中,经常出现的高频痛点问题。并不全面,并不一定准确,仅供从业人士参考。

01 · WORKFLOW

第一个工作流:重复咨询量大,高频问题反复手动回复,耗费大量时间

现有工作场景存在的痛点:

中小企业的客服人员大量时间消耗在发货时间、退换货规则、产品参数、运费等重复性的问题咨询,同一类问题每天要复制粘贴多次,回复效率低。

WorkBuddy能够优化提升的解决方案:

1.把客服的FAQ、售后规则等整理成文本,放在创建的WorkBuddy工作空间,或者乐享知识库中。

2.使用提示词模板触发常见问题,自动生成标准化的回复内容。

3.人工只做回复内容的微调,不用从零去写回复内容。

客服标准化回复内容生成提示词模板举例:

基于我工作空间内的售后知识库,针对用户提问【{{用户问题}}】生成简短友好客服回复,不要冗余,符合电商客服口吻。

相关Skill举例:

这里提到的客服FAQ、客服规则等文档,除了放在本地创建的售后知识库文件夹中,去创建WorkBuddy对应的工作空间之外。

你还可以上传到资料库里面,在资料库中上传售后知识库文件夹。乐享知识库的操作也是类似的。但是你的提示词,就得告诉WorkBuddy,是要到哪个知识库中,哪个文件夹获取相应的内容。

02 · WORKFLOW

第二个工作流:客户情绪状况复杂,遇到差评/投诉/发火的客户,写安抚回复时很费神费力

现有工作场景存在的痛点:

遇到不满、投诉、差评的客户,客服要反复斟酌措辞,撰写安抚回复内容很费时间,新人客服很容易因为回复不到位,进一步激化客户的矛盾。

WorkBuddy能够优化提升的解决方案:

1.将客户原始抱怨、投诉或者差评原文粘贴到WorkBuddy上。

2.调用客户情绪处理相关Skill,设定我们的客服规则立场,输出2‑3版不同强硬程度的回复内容。

3.挑选合适的内容版本,人工二次小幅修改后发送给客户。

客户情绪安抚回复内容生成提示词模板举例:

你是专业的电商客服,目前遇到客户情绪不满,原文:{{客户差评 / 投诉原文}}。请调用参考XXX Skill,生成2版回复内容,一版温和妥协,一版有理有据,贴合我们店铺的规则立场口吻,不要过度承诺。

相关Skill举例:

如上图所示,WorkBuddy的SkillHub中,有两个涉及到客户情绪安抚方面的Skill,你可以安装后,作为参考Skill进行调用。

但这两个Skill还不是太垂直,太适用于专门的客户情绪管理。老马的建议是公司内部自己制作这样的Skill。

不要觉得自己去做一个Skill是一件很困难,很麻烦的事情。说白了,就是让公司里面有经验的客服同事,或者客服主管,把处理客户情绪问题的流程,写出来。

就有点类似于写议论文,第一点是什么,第二点是什么,第三点是什么。而这中间可以参考的回复内容,就是以前我们在面对客户情绪问题时,所回复的那些内容。

把这些历史的回复记录,作为标准的回复内容模板。让Skill在按流程一步步执行的过程中,参考这些模板,重新去生成新的2-3版不同的回复内容。

最后你告诉WorkBuddy,我的流程就是这样的流程,我们公司的立场和规则是这样的,然后给你的标准回复内容模板是这样,你帮我生成一个客户情绪安抚回复内容生成的Skill。

03 · WORKFLOW

第三个工作流:多个客服渠道的消息混杂,与客户的对话十分零散,需要快速提炼客户的诉求与工单摘要

现有工作场景存在的痛点:

客服消息分别来自抖音、淘宝、微信等多个渠道,聊天记录很长,需要人工去提炼客户诉求、问题类型,登记工单,手动总结十分耗费时间。

WorkBuddy能够优化提升的解决方案:

1.复制整段客户聊天记录粘贴进Workbuddy的聊天对话窗口,或者整理成文档上传也行。

2.调用对话摘要的相关Skill,自动提取客户是谁、核心诉求、矛盾点、需要处理动作等关键节点内容。

3.直接复制输出结果作为内部工单的备注信息。

客服聊天记录工单摘要生成提示词模板举例:

对下面客服聊天记录做工单摘要,调用XXX Skill,输出格式:客户诉求|问题类型|待执行处理动作,简洁扼要。聊天记录:{{粘贴你的聊天记录}}

相关Skill举例:

这段提示词里面也涉及到了对话摘要的Skill调用,老马在WorkBuddy的SkillHub里面找了一下,发现合适的也不多,如上图所示的两个大家可以先安装去使用体验一下。

还有一点要说明的是,像那个”蚂蚁社保客服多轮对话摘要”Skill,它面向的场景是社保,但其实整体框架还是通用的。你完全可以安装之后,让WorkBuddy帮你修改成,你的工作场景。

比如,改成XXX电商客服多轮对话摘要Skill,重新保存成新的Skill就行,原来的蚂蚁社保那份可以删除掉。这样,你经过调整后的新Skill,就成了自己专属的。

04 · WORKFLOW

第四个工作流:售后场景比较多,退换货、补发、拒退等场景,缺少成套的标准化话术库

现有工作场景存在的痛点:

客服团队如果没有沉淀完整的话术库,遇到退换货拒绝、补发、差价、拒赔等特殊场景,每次都得临时想话术,回复的口径就会不一致。

WorkBuddy能够优化提升的解决方案:

1.在WorkBuddy的对话框中,提示词内容先写上你的主营品类、店铺处理售后的规则底线。

2.然后调用客服话术相关的Skill,一次性批量生成适合全场景的话术内容。

3.输出保存为话术文档,日常遇到对应场景时直接调取使用,但记住得人工二次微调。

客服话术库内容生成提示词模板举例:

我是中小电商商家,主营【产品品类】,请调用XXX skill,帮我生成一套客服话术库,包含:同意退换货、拒绝非质量问题退货、安排补发、解释差价、超时发货道歉这5个场景,每个场景生成1‑2 条简短的话术即可。

相关Skill举例:

客服话术相关的Skill还是蛮多蛮齐全的,这个就没必要自己重复造轮子,再去做什么专属的Skill了,大部分情况下是够用的。

再者,同一个Skill,你用差的模型跑出来的结果,跟好的模型跑出来的结果,都会有较大的区别。所以老马是推荐是使用Deepseek-V4-Pro模型,尽量少用HY3混元3模型。

05 · WORKFLOW

第五个工作流:咨询结束后,需要快速识别潜在的意向客户,简单进行客户标签的标注

现有工作场景存在的痛点:

客服沟通完需要手动标记客户,比如需要打上意向高、仅咨询、要售后、已成交等标签,如果客户的数量一多,手动打标签的效率就很低。

WorkBuddy能够优化提升的解决方案:

1.在WorkBuddy的对话框中粘贴完整的对话记录,调用意图识别相关Skill,自动输出客户需要打上的标签。

2.复制标签结果,录入到CRM系统或者登记表格完成客户标记。

客户意向标记生成提示词模板举例:

阅读下面的客服对话,调用XXX Skill,给客户打上标签,可选标签:高意向购买、普通咨询、售后投诉、已成交,只输出标签 + 简短理由。对话记录:{{粘贴你的聊天记录}}

相关Skill举例:

∞ · POSTSCRIPT

写在最后

WorkBuddy的意图识别相关Skill同样不少,主要通用型的,还是那句话,先装上挨个测试,合适的留下,不合适的删除。

现在我们用提示词结合Skill去处理工作任务的操作是比较多,比较普遍的。原因还是这套组合,是学习路径最短,上手难度最低的。

小白用户先不要纠结,你能跑通这套组合,就已经算成功入门。至于AI处理工作任务,肯定是百分百不如人工来得那么圆滑,那么知道客服的一些边界问题。

AI目前本身就无法理解人类的情绪问题,但对于一些比较理性的意图识别还是到位的,目前很多电商平台也会用到AI来识别用户的意图,精准推送相关商品。

所以先把WorkBuddy用起来,有啥解决不了的需求,就在评论区留言,或许这又能给老马一些灵感,后续可以针对性地分享解决方案。

好了,以上就是今天的分享。欢迎关注、点赞、转发一键三连。有任何问题和需求,请在评论区留言,回见!

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