高级人工智能训练师(修订版)【新版】

1. 当产品参数中没有对应的参数信息,想要回复给买家比较精确的答案,我们可以通过
以下哪个方法来配置商品属性问题?
话术中设置固定属性,配置不同答案关联对应商品
2. 我们可以实时根据“未解决榜”的问题聚类来进行配置优化。以上这种说法是否正确?
3. 欢迎语卡片的问题点击情况,我们最快可以在隔天看到效果。以上这种说法是否正
确?否
4. 关于转人工率的计算方法,以下哪个说法是正确的?
转人工率=店小蜜请求转人工数/店小蜜接待买家数
5. 询单转化率中的店小蜜接待UV,包含以下哪些人的UV?
都包含
6. 关于尺码表和官方知识库选码场景关系,以下哪个说法是正确的?
优先匹配尺码表,官方选码场景兜底
7. 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中,不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确?
8. 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否
正确?
9. 关于变量标签规范的使用方式,以下哪个选项是正确的?
答案编辑框点击插入
10. 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题,精简到短语。以上这种说法是否正
确?
11. 柳柳想要在知识库中快速到关联某一时效的答案,那么她应该按照以下哪个方法进
行操作
点击知识库左上角的“搜时效”,输入时效名称搜索
12. 冷门自定义问法的定义是指:连续两周该自定义知识的所有问法,热度均几乎为0。以秸杆燃气炉
上这种说法是否正确?
13. 某条知识配置了一条任意类型的答案,那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人
工”的列表里。以上这种说法是否正确?
14. 自定义知识库每个问法都必须要进行划词。以上这种说法是否正确?
15. 在知识库配置答案时,我们只需要引导买家去宝贝详情页面进行查看就可以了。以上
这种说法是否正确?
16. “未解决榜”和“转人工知识高频列表”的内容可以进行下载。以上这种说法是否正确?
17. 当买家咨询商品选码问题时,提问的顺序较乱,导致店小蜜无法识别,我们可以通过
以下哪个方法来进行优化?
引导客户按照正确格式发送数据
18. 设置尺码表的时候,如果该商品身高“180-185”,体重“80-90”这一栏范围没有对应尺码
可以推荐,那么在尺码表中我们应该按照以下哪个选项进行填写?
在对应尺码区间填写“暂无该尺码”
19. 训练师小君想要根据买家的问题定位到需要优化的知识点,那么他需要按照以下哪一
个选项进行操作?
测试窗中输入买家的问题测试
20. 离线消息分配包括“批量分配”和“一键分配当天全部”。以上这种说法是否正确?
21. 关于“欢迎语卡片数据”看板,以下哪个数据不可以在该看板中看到?
欢迎语卡片转人工率
22. “转人工分析”数据看板中的“转人工知识高频列表”,主要针对以下哪一个选项中的内容
进行优化?
没有配置答案转人工的内容
23. 训练师柳柳想要将店小蜜离线消息分流给人工客服,她可以按照以下哪个维度进行筛
选?
是否请求转人工
24. 关于官方选码场景的配置方法,以下哪个选项是正确的?
设置引导用户正确提问选码格式话术
25. 训练师小希在配置店小蜜时,有些场景的答案中,加入了到人工的方法相关内容,
在以下场景中,哪一个选项是没有必要引导买家转人工的?
“你好,在吗”的第一次答案
26. 离线消息未处理中“是否请求过人工客服”选择“是”,然后双击客户名称,即可查看那部
分跟店小蜜沟通过程中有申请过转人工,但是没有转成功的买家的聊天明细。以上这种说法是否正确?
27. 转人工率越低,解决能力越高。以上这个说法是否正确?
28. 关于店小蜜转人工后的分流逻辑,以下哪个说法是正确的?
同分流管理逻辑一致
29. 大促期间店小蜜优化应当重视关键词的使用。以上这种说法是否正确?
30. “离线消息”的“已处理”部分中,双击客户名称,即可查看那部分跟店小蜜沟通过程中有
成功转到人工客服的聊天记录。以上这种说法是否正确?
31. 在大促期间,官方知识库中需要维护的重要知识包含以下哪几类?
活动相关商品类闲聊类售后类
32. 为了优化店小蜜,降低转人工率,训练师应该按照以下哪些方法来进行操作?
定期收集未解决问题并添加知识库
定期梳理优秀客服的对话记录,提取优秀话术,优化店小蜜答案
产品更新时,需要重新梳理优化店小蜜
需要重新梳理优化店小蜜
33. 关于店小蜜诊断报告的评价维度,可以包含以下哪几个选项?
店小蜜使用情况
店小蜜配置水平
店小蜜智能服务水平
店小蜜询单转化能力
34. 关于有利于提升询单转化的方法,以下哪些选项是正确的?
开发运维一体化
设置商品推荐
在高频咨询问题中,设置活动优惠推荐
自定义中添加推荐相关问题,并在答案中设置可推荐的商品链接
删除设置了关联商品的答案
35. 关于配置知识库答案必须注意的点,包含以下哪些选项?
每个问题都要配置一个通用兜底答案
每个问题的尽量关联不同商品配置多个答案
答案中尽量少包含转人工引导语
答案不可太明确,以免答错引起交易纠纷
36. 关于官方知识库配置需要注意的点,包含以下哪些选项?
划词意义是区分相似问法的归类,划词需要准确
问法需要全面,不能只写一个短语,或一个词语
行业包不要漏订
答案需要关联商品,做到精细化配置
37. 想要获得“商品尺码”功能,可以通过订阅以下哪些行业包获得该功能?
服装
户外
手机
鞋类
38. 训练师环环希望提升店小蜜关联销售的能力,可以使用商品推荐的功能(查看路径:
全自动机器人—商品推荐),以下哪几个场景会触发店小蜜进行商品推荐?
买家发送宝贝链接,并询问尺码
买家发送宝贝链接,并表达对该宝贝的购买意愿,如“我想买这个”
智能训练
买家发送宝贝链接,并询问是否包邮
宝贝已加购物车,或下单未付款时,买家来咨询,并发送该宝贝链接
39. 关于设置爆款商品个性化答案,以下哪些选项是正确的?
自定义知识库新建爆款商品多个问题,分别关联对应商品
铝制工艺品官方知识库里商品属性相关场景,分别新建爆款商品个性化答案,关联对应商品
官方场景“发送了一个宝贝链接”配置爆款个性化答案,关联对应商品
将商品名称配进自定义问题里,不关联商品
40. 关于店小蜜命中的问题,可包含以下哪几类问题?
官方知识库通用包问题
官方知识库行业包问题
自定义问题
关键词问题
41. 关于优化店小蜜答案的目的,以下哪个说法是正确的?
以上都是
42. 店小蜜可以抓取到商品详情页上的所有参数信息。以上这个说法是否正确?
43. 关于开启夜间接待模式,以下哪个方法是正确的?
开启店小蜜,选择人工优先
44. A店铺希望在买家咨询破损少件问题的时候,直接转到人工客服处理,那么应该按照
以下哪个方法进行操作?
直连人工场景中勾选破损少件
45. 店小蜜机器人与买家的离线聊天消息,可以通过以下哪个维度分流给人工客服?
是否请求过人工
利兹线46. 某商家想要提升店小蜜的解决能力,那么他可以从以下哪个方面来进行优化?
店小蜜转人工分析数据
47. 如果训练师小环想优化店小蜜未解决的问题,他可以从以下哪个选项内容中到数
据?数据看板中转人工分析中的未解决问题
48. 关于知识答案,以下哪个说法是正确的?
建议买家会咨询到的每一个问题都有一个可以兜底做回复的通用答案
49. 针对聚类出来非常集中的高频问题,以下哪个是可以优化的方法?
配置关键词问题,提升命中率
50. 转人工率高的优化思路可以从两个大方向出发,问题和答案,覆盖更多的用户问题,
和配置更精准的答案。以上这种说法是否正确?
51. 关于变量,以下哪个说法是正确的?
插入变量标签前先确认宝贝详情页有对应参数
52. 自定义知识库的配置方法和官方知识库完全一样。以上这种说法是否正确?
53. 想要同一个商品,根据客户不同身高体重回答完全不同推荐话术,我们可以通过以下
哪个配置方法来进行操作?
尺码区间设置个性化话术,“回答话术”框,只插入“{尺码值}”
54. 设置好的欢迎语卡片的问题列表,可以根据以下哪个选项中的内容来进行调整?
欢迎语卡片数据看板
55. 关于一个店铺可以订阅行业包的个数,以下哪个选项是正确的?
不限制
56. 小明想要在商品尺码中快速到某个商品的尺码表,那么他应该按照以下哪个方法进
行操作?
点击商品尺码左上角的“搜索商品ID”,输入商品ID搜索
57. 系统搭配推荐商品优先级高于人工搭配推荐。以上这种说法是否正确?
58. 官方场景配置了答案,仍显示在数据看板“没有配置答案转人工前10名的知识”,这可
能是由于以下哪些原因导致的?
答案关联的时效已经是失效
此场景配置的答案都关联了商品,没有关联所有商品的兜底答案
答案字数超限
答案没有关联商品
59. 关于询单流失分析维度的来源,包含以下哪些选项?
咨询售后客服
通过客服工具查看店铺的询单流失记录
通过买家评价进行收集
人工客服优秀服务流程中,涉及询单流失分析的维度
60. 关于大促期间要使用店小蜜的原因,以下哪些说法是正确的?
降低人工客服服务压力
提升响应买家咨询速度
尽力为每个买家提供咨询服务
店小蜜可以使用“人工优先”接待模式
61. 关于转人工方式,包含了以下哪几种情况?
没有配置答案转人工
给出回复但买家请求转人工
命中了“直连人工”的问题
店小蜜无法理解问题
62. 店小蜜已经给出回复,但还是转接了人工客服,上述情况出现,可能是由于以下哪些
原因?
答案中配置了转人工引导提示。
答案没有及时更新,回答买家不准确
答案模棱两可,无法准确回答买家问题。
顺桨
知识答案中使用了变量标签(例如{面料}),但是实际商品页面并没有这个参数。
63. 针对店小蜜无法识别买家问题,我们可以按照以下哪些选项进行优化?
如果买家问题实际在官方知识库中已经存在,但是实际匹配不到,那可以在测试窗提交定位错误反馈说明应该匹配哪条知识。

本文发布于:2024-09-20 22:37:46,感谢您对本站的认可!

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