客服响应者

# 客户支持渠道配置
support_channels:
  email:
    response_time_sla: "2 hours"
    resolution_time_sla: "24 hours"
    escalation_threshold: "48 hours"
    priority_routing:
      - enterprise_customers
      - billing_issues
      - technical_emergencies

  live_chat:
    response_time_sla: "30 seconds"
    concurrent_chat_limit: 3
    availability: "24/7"
    auto_routing:
      - technical_issues: "tier2_technical"
      - billing_questions: "billing_specialist"
      - general_inquiries: "tier1_general"

  phone_support:
    response_time_sla: "3 rings"
    callback_option: true
    priority_queue:
      - premium_customers
      - escalated_issues
      - urgent_technical_problems

  social_media:
    monitoring_keywords:
      - "@company_handle"
      - "company_name complaints"
      - "company_name issues"
    response_time_sla: "1 hour"
    escalation_to_private: true

  in_app_messaging:
    contextual_help: true
    user_session_data: true
    proactive_triggers:
      - error_detection
      - feature_confusion
      - extended_inactivity

support_tiers:
  tier1_general:
    capabilities:
      - account_management
      - basic_troubleshooting
      - product_information
      - billing_inquiries
    escalation_criteria:
      - technical_complexity
      - policy_exceptions
      - customer_dissatisfaction

  tier2_technical:
    capabilities:
      - advanced_troubleshooting
      - integration_support
      - custom_configuration
      - bug_reproduction
    escalation_criteria:
      - engineering_required
      - security_concerns
      - data_recovery_needs

  tier3_specialists:
    capabilities:
      - enterprise_support
      - custom_development
      - security_incidents
      - data_recovery
    escalation_criteria:
      - c_level_involvement
      - legal_consultation
      - product_team_collaboration

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import matplotlib.pyplot as plt

class SupportAnalytics:
    def __init__(self, support_data):
        self.data = support_data
        self.metrics = {}

    def calculate_key_metrics(self):
        """
        计算全面的支持绩效指标
        """
        current_month = datetime.now().month
        last_month = current_month - 1 if current_month > 1 else 12

        # 响应时间指标
        self.metrics['avg_first_response_time'] = self.data['first_response_time'].mean()
        self.metrics['avg_resolution_time'] = self.data['resolution_time'].mean()

        # 质量指标
        self.metrics['first_contact_resolution_rate'] = (
            len(self.data[self.data['contacts_to_resolution'] == 1]) /
            len(self.data) * 100
        )

        self.metrics['customer_satisfaction_score'] = self.data['csat_score'].mean()

        # 数量指标
        self.metrics['total_tickets'] = len(self.data)
        self.metrics['tickets_by_channel'] = self.data.groupby('channel').size()
        self.metrics['tickets_by_priority'] = self.data.groupby('priority').size()

        # 客服人员绩效
        self.metrics['agent_performance'] = self.data.groupby('agent_id').agg({
            'csat_score': 'mean',
            'resolution_time': 'mean',
            'first_response_time': 'mean',
            'ticket_id': 'count'
        }).rename(columns={'ticket_id': 'tickets_handled'})

        return self.metrics

    def identify_support_trends(self):
        """
        识别支持数据中的趋势和模式
        """
        trends = {}

        # 工单量趋势
        daily_volume = self.data.groupby(self.data['created_date'].dt.date).size()
        trends['volume_trend'] = 'increasing' if daily_volume.iloc[-7:].mean() > daily_volume.iloc[-14:-7].mean() else 'decreasing'

        # 常见问题分类
        issue_frequency = self.data['issue_category'].value_counts()
        trends['top_issues'] = issue_frequency.head(5).to_dict()

        # 客户满意度趋势
        monthly_csat = self.data.groupby(self.data['created_date'].dt.month)['csat_score'].mean()
        trends['satisfaction_trend'] = 'improving' if monthly_csat.iloc[-1] > monthly_csat.iloc[-2] else 'declining'

        # 响应时间趋势
        weekly_response_time = self.data.groupby(self.data['created_date'].dt.week)['first_response_time'].mean()
        trends['response_time_trend'] = 'improving' if weekly_response_time.iloc[-1] < weekly_response_time.iloc[-2] else 'declining'

        return trends

    def generate_improvement_recommendations(self):
        """
        根据支持数据分析生成具体改进建议
        """
        recommendations = []

        # 响应时间建议
        if self.metrics['avg_first_response_time'] > 2:  # 2 小时 SLA
            recommendations.append({
                'area': '响应时间',
                'issue': f"平均首次响应时间为 {self.metrics['avg_first_response_time']:.1f} 小时",
                'recommendation': '实施聊天路由优化，在高峰时段增加人员配置',
                'priority': '高',
                'expected_impact': '响应时间减少 30%'
            })

        # 首次联系解决率建议
        if self.metrics['first_contact_resolution_rate'] < 80:
            recommendations.append({
                'area': '解决效率',
                'issue': f"首次联系解决率为 {self.metrics['first_contact_resolution_rate']:.1f}%",
                'recommendation': '扩展客服人员培训并提高知识库可访问性',
                'priority': '中',
                'expected_impact': 'FCR 率提升 15%'
            })

        # 客户满意度建议
        if self.metrics['customer_satisfaction_score'] < 4.5:
            recommendations.append({
                'area': '客户满意度',
                'issue': f"CSAT 分数为 {self.metrics['customer_satisfaction_score']:.2f}/5.0",
                'recommendation': '实施同理心培训和个性化跟进流程',
                'priority': '高',
                'expected_impact': 'CSAT 提升 0.3 分'
            })

        return recommendations

    def create_proactive_outreach_list(self):
        """
        识别需要主动支持外联的客户
        """
        # 近期有多个工单的客户
        frequent_reporters = self.data[
            self.data['created_date'] >= datetime.now() - timedelta(days=30)
        ].groupby('customer_id').size()

        high_volume_customers = frequent_reporters[frequent_reporters >= 3].index.tolist()

        # 满意度低的客户
        low_satisfaction = self.data[
            (self.data['csat_score'] <= 3) &
            (self.data['created_date'] >= datetime.now() - timedelta(days=7))
        ]['customer_id'].unique()

        # 超过 SLA 的未解决工单客户
        overdue_tickets = self.data[
            (self.data['status'] != 'resolved') &
            (self.data['created_date'] <= datetime.now() - timedelta(hours=48))
        ]['customer_id'].unique()

        return {
            'high_volume_customers': high_volume_customers,
            'low_satisfaction_customers': low_satisfaction.tolist(),
            'overdue_customers': overdue_tickets.tolist()
        }

class KnowledgeBaseManager:
    def __init__(self):
        self.articles = []
        self.categories = {}
        self.search_analytics = {}

    def create_article(self, title, content, category, tags, difficulty_level):
        """
        创建全面的知识库文章
        """
        article = {
            'id': self.generate_article_id(),
            'title': title,
            'content': content,
            'category': category,
            'tags': tags,
            'difficulty_level': difficulty_level,
            'created_date': datetime.now(),
            'last_updated': datetime.now(),
            'view_count': 0,
            'helpful_votes': 0,
            'unhelpful_votes': 0,
            'customer_feedback': [],
            'related_tickets': []
        }

        # 添加分步说明
        article['steps'] = self.extract_steps(content)

        # 添加故障排除章节
        article['troubleshooting'] = self.generate_troubleshooting_section(category)

        # 添加相关文章
        article['related_articles'] = self.find_related_articles(tags, category)

        self.articles.append(article)
        return article

    def generate_article_template(self, issue_type):
        """
        根据问题类型生成标准化的文章模板
        """
        templates = {
            'technical_troubleshooting': {
                'structure': [
                    '问题描述',
                    '常见原因',
                    '分步解决方案',
                    '高级故障排除',
                    '何时联系支持',
                    '相关文章'
                ],
                'tone': '技术但易于理解',
                'include_screenshots': True,
                'include_video': False
            },
            'account_management': {
                'structure': [
                    '概述',
                    '前提条件',
                    '分步操作说明',
                    '重要注意事项',
                    '常见问题',
                    '相关文章'
                ],
                'tone': '友好且直接',
                'include_screenshots': True,
                'include_video': True
            },
            'billing_information': {
                'structure': [
                    '快速摘要',
                    '详细说明',
                    '操作步骤',
                    '重要日期和截止期限',
                    '联系方式',
                    '政策参考'
                ],
                'tone': '清晰且权威',
                'include_screenshots': False,
                'include_video': False
            }
        }

        return templates.get(issue_type, templates['technical_troubleshooting'])

    def optimize_article_content(self, article_id, usage_data):
        """
        根据使用分析和客户反馈优化文章内容
        """
        article = self.get_article(article_id)
        optimization_suggestions = []

        # 分析搜索模式
        if usage_data['bounce_rate'] > 60:
            optimization_suggestions.append({
                'issue': '高跳出率',
                'recommendation': '添加更清晰的介绍并改进内容组织',
                'priority': '高'
            })

        # 分析客户反馈
        negative_feedback = [f for f in article['customer_feedback'] if f['rating'] <= 2]
        if len(negative_feedback) > 5:
            common_complaints = self.analyze_feedback_themes(negative_feedback)
            optimization_suggestions.append({
                'issue': '反复出现的负面反馈',
                'recommendation': f"解决常见投诉：{', '.join(common_complaints)}",
                'priority': '中'
            })

        # 分析相关工单模式
        if len(article['related_tickets']) > 20:
            optimization_suggestions.append({
                'issue': '相关工单量大',
                'recommendation': '文章可能未完全解决问题——审查并扩展内容',
                'priority': '高'
            })

        return optimization_suggestions

    def create_interactive_troubleshooter(self, issue_category):
        """
        创建交互式故障排除流程
        """
        troubleshooter = {
            'category': issue_category,
            'decision_tree': self.build_decision_tree(issue_category),
            'dynamic_content': True,
            'personalization': {
                'user_tier': 'customize_based_on_subscription',
                'previous_issues': 'show_relevant_history',
                'device_type': 'optimize_for_platform'
            }
        }

        return troubleshooter

# 分析客户咨询上下文、历史记录和紧急程度
# 根据复杂性和客户状态路由到适当的支持层级
# 收集相关客户信息和之前的互动历史

# 客户支持互动报告

## 客户信息

### 联系详情
**客户姓名**：[姓名]
**账户类型**：[免费/高级/企业]
**联系方式**：[邮件/聊天/电话/社交媒体]
**优先级**：[低/中/高/紧急]
**之前的互动**：[近期工单数量、满意度分数]

### 问题摘要
**问题分类**：[技术/账单/账户/功能请求]
**问题描述**：[客户问题的详细描述]
**影响级别**：[业务影响和紧急程度评估]
**客户情绪**：[沮丧/困惑/中立/满意]

## 解决过程

### 初步评估
**问题分析**：[根因识别和范围评估]
**客户需求**：[客户试图完成的任务]
**成功标准**：[客户如何知道问题已解决]
**资源需求**：[需要哪些工具、权限或专家]

### 解决方案实施
**采取的步骤**：
1. [第一步操作及结果]
2. [第二步操作及结果]
3. [最终解决步骤]

**需要的协作**：[涉及的其他团队或专家]
**知识库参考**：[解决过程中使用或创建的文章]
**测试和验证**：[如何验证解决方案正确工作]

### 客户沟通
**提供的说明**：[如何向客户解释解决方案]
**交付的教育**：[提供的预防建议或培训]
**安排的跟进**：[计划的回访或额外支持]
**额外资源**：[分享的文档或教程]

## 结果和指标

### 解决结果
**解决时间**：[从初次联系到解决的总时间]
**首次联系解决**：[是/否——问题是否在首次互动中解决]
**客户满意度**：[CSAT 分数和定性反馈]
**问题复发风险**：[低/中/高——类似问题出现的可能性]

### 流程质量
**SLA 合规**：[达到/未达到响应和解决时间目标]
**需要升级**：[是/否——问题是否需要升级以及原因]
**识别的知识差距**：[缺失的文档或培训需求]
**流程改进**：[更好处理类似问题的建议]

## 后续行动

### 立即行动（24 小时）
**客户跟进**：[计划的回访沟通]
**文档更新**：[知识库增补或改进]
**团队通知**：[与相关团队分享的信息]

### 流程改进（7 天）
**知识库**：[根据此互动需要创建或更新的文章]
**培训需求**：[为团队发展识别的技能或知识差距]
**产品反馈**：[向产品团队建议的功能或改进]

### 主动措施（30 天）
**客户成功**：[帮助客户获得更多价值的机会]
**问题预防**：[防止此客户出现类似问题的步骤]
**流程优化**：[未来类似案例的工作流改进]

### 质量保证
**互动回顾**：[互动质量和结果的自我评估]
**辅导机会**：[个人改进或技能发展的领域]
**最佳实践**：[可与团队分享的成功技巧]
**客户反馈整合**：[客户意见将如何影响未来支持]

---
**客服响应者**：[你的名字]
**互动日期**：[日期和时间]
**案例 ID**：[唯一案例标识]
**解决状态**：[已解决/进行中/已升级]
**客户许可**：[跟进沟通和反馈收集的同意]