智能调度
一.让好用户遇到好客服
1.根据客户意图路由
2.根据模型最优匹配
3.数据赋能客服
a.智能辅助咨询解答(方寸)
解决方案无需记忆,用户数据无需翻找
b.智能辅助工单处理(瓦力)
系统通过机器学习客服处理工单,自动学习工单判定规则,输出判定结果
算法代替人工配置规则
c.仿真培训机器人(黄冈密卷)
利用用户分层模型和客服能力模型进行最佳匹配
二.阿里客服系统的特点
1.用户视角
2.解放50%以上人力资源
3.服务万人如一
4.数据驱动
5.弹性服务,从容应对双11
6.功能组件化,快速接入
三.阿里客服工作台
来电弹屏、在线服务、工单中心、方寸、统计分析、坐席管理、仿真培训(黄冈密卷)
四.永恒的挑战
消费者(用户体验)-客服(成长/成就)—平台(效率/成本)
五.系统演进
ORM+MVC->RPC->MSA->DT
All-In-One CRM NG
六.调度问题
输入:M个智体(客服|资源|...),N个任务(任务|作业|...)
输出:将N个任务指定匹配至M个智体
七.单机基于业务技能组分配
准实时,没有并发问题
调度策略静态,忙闲不均
性能:调度会成为性能瓶颈
八.分布式分片调度
分布式动态扩展
基于静态业务分配
独立的RPC服务
九.按业务部门分布式分片
支持横向动态扩容
可用性保障
分配策略还是hardcode
十.传统模式的痛点
用户:被安排,缺少人文关怀;技能不对常被转交,多次解释;长尾个性化诉求无法被满足
客服:小二能力固化;干好干坏一个样;没有榜样
平台:粗粒度(技能组);重运营,基于经验配置;弱弹性;服务多样性被束缚
十一.弹性人力云
用户:减少等待;精准推荐;个性化服务体验
客服:全技能学习成长;服务主动性、积极性;用户问题和服务水平区分
平台:细粒度(多维特征);轻运营,基于机器学习;强弹性,灵活调度;服务多样性自由扩展;FCR、AHT、SAT提升
十二.策略中心+算法
微服务拆分,和单一业务解耦
模型抽象、可扩展
算法结合
十三.客服画像
推荐最匹配小二
十四.系统是解决问题中迭代抽象出来的
围绕领域模型有:商业机会、快速反应、增加、混乱增加\放缓、重构
基于React的插件化SPA设计
一.什么是SPA
二.插件化的SPA
技术:为平台型系统而生
业务:平台业务要支持垂直领域
什么是插件化?为什么要做插件化?
信息架构、规范化、总控管理、赋能
三.插件动态加载
过去:本地打包,React Component、import、webpack
现在:线上动态引入,React Component、AMD
如何加载:Webpack->AMD(requirejs)
插件独立:版本管理&开发调试,libraryTarget
四.共享代码:Webpack loader
JS:require.config & Webpack externals
CSS:style loader
五.组件能力
跳转其它页面gotoPage
离开当前页面leavehook
是否处在当前页面isCurrentPage
组件之间通信
高阶函数(HOC)
六.皮肤
方案1:CSS使用预编译语言(Less)、使用{color}.variable.less
不足:线上统一编译,本地同步主题文件
方案2:使用class(btn-primary、btn-info、hightlight...)
不足:class较多,记忆困难
七.代码
AMD Module & React Component
Redux store & reducer & actionCreator
样式污染、z-index规范
统一类库及版本
性能:Component Diff、Stateless Component
八.工具
语法解析器:eslinter、postcss->lesshint
九.总控管理
插件异常隔离(try catch)
全局站点 监控(window.onerror crossorigin)
请求异常(hook XMLHTTPRequest)
国际化(react-intl)
...
十.总结
SPA让前端开发人员拥有页面架构更多的主动权
可利用IESM(信息架构、规范化、总控管理、赋能),架构插件化的SPA
插件化SPA,让开发者之间的协作更加容易,让系统有能力支持不同的业务场景
智能UI自动化测试系统
一.UI自动化你会想到什么?
技术:selenium、webdriver、css/xpath、关键字驱动、数据驱动...
问题:业务更新快,脚本维护成本高;脚本不稳定;项目周期短,没有时间投入...
挑战:页面不停变化,如何维护我们的脚本;关键问题是如何定位页面元素;无法解决适配&样式等问题
二.目前行业的通用解决方案
测试脚本->测试API&Step&场景->数据驱动(excel、xml)->页面元素(对象库)->页面
问题:复杂度较高;仍然无法规避页面元素调整带来的问题;适配,样式等问题仍然无法解决
三.目前行业的“智能”解决方案
原始页面、测试页面->“智能识别”(1.个性特征对比(白屏、空窗);2.图片相似度对比(ORB、SIFT))->测试结果
四.智能UI测试方案主要特征
智能识别:可以识别未见过的错误;业务变更不受影响
低成本:对现有脚本改动小;业务变更不受影响
可进化:随着使用越来越智能;可以定制出特定的错误
五.智能UI测试方案介绍-系统架构
六.实现过程
多层神经网络
七.脚本编写
八.智能UI测试方案介绍-测试结果处理
脚本执行->模型判断->结果分析->后续处理
脚本运行&记录日志->日志监控&badcase更新->增量训练&优化模型
九.后续展望
更智能:识别更多类型的错误
更个性:识别特定类型的错误
更明确:识别准确的错误类型
复杂业务流程管控架构演变
逆向交易服务系统系统演变:
ORM:RULE ENGINE
MVC:CASE TASK ACTION
RPC:WORKFLOW
SOA:DDD EDA多终端
MicroService:DevOps敏捷开发快速部署
重要的状态变更发送事件
标准化事件格式
提供异步、同步消费方式
集成了重试机制
一致性
重试队列
并发加锁
异步监听
可用性
拆分
超时逻辑优化
客户端缓存
可靠性
服务分组
过载保护
规则缓存
思维决定软件设计,设计决定系统
产品需求->竟品分析(京东、亚马逊、其它真实用户体验)->业务语义阶段(用最贴近客观规律的方式去思考)->领域建模(沙盘演练)->工业标准(团队分工)
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