机器人全链路数据体系搭建:建立维护全链路数据体系,监控核心业务指标(如消耗、GMV等等)、用户体验指标(满意度等等)以及机器人能力指标(召回率等等)
定期输出分析报告,从数据中发现问题并提出优化方案
行业化解决方案沉淀 ①销冠数字化:深入挖掘电本地生活垂直行业的Top Sales对话逻辑,将其拆解为机器可执行的标准策略(SOP),沉淀数据资产
②行业知识运营:主导不同行业(如医美、教育、汽车)的通用知识库运营,by行业运营知识生产、知识质检等,对知识库知识完整性以及知识健康度负责
商家运营与生态建设: 联动行业运营,深入探查商家需求,打造标杆案例,通过数据标杆案例等策略撬动商家,提升商家对智能接待的信任度与配置活跃度
同时制定商家覆盖策略,推进智能机器人的商家覆盖,进而带动商业化消耗
Bad Case治理以及模型迭代数据闭环:对接标注团队,建立badcase标准以及自动化运营流程以及机制,提升处理效率,并反向推动产研优化
负责对话质检以及构建高质量的RLHF(人类反馈强化学习)排序数据,直接参与模型效果的评估与迭代