Crisp 老手才知道的用法
Crisp AI 是一款在线服务：在线客服系统 Crisp 的 AI 回复与知识库。
这些技巧适合已经会基本操作、想进一步提效的用户。
8 条进阶用法
- 先要大纲或计划，再要全文，复杂任务分两到三步完成。
- 要求输出「不确定清单」，把需要人工核实的地方单独列出。
- 敏感信息用代号替换，交付前再换回。
- 长材料分段处理，每段完成后再要一份汇总。
- 把固定的背景和规则保存为预设或模板，避免每次重复输入。
- 把「意图识别」等关键设置弄清楚再调参。
- 给一个你满意的样例，让它模仿结构而不是复制内容。
- 同一任务准备 5 份测试材料，改设置后统一复测。
示例：分步完成的写法
知识库补全
准备材料：最近一个月的工单记录。
分析这些工单，找出知识库中没有覆盖的 10 个高频问题，为每个问题起草一篇帮助文章草稿：问题描述、原因、解决步骤。
检查点：覆盖了真实高频问题。
补充练习
质检抽查
准备材料：一批客服对话。
按「问题是否解决 / 态度 / 信息准确 / 流程合规」四项对这些对话打分，列出典型问题和改进话术。
交付前确认：打分有具体依据。
机器人转人工规则
适用情况：手头有现有机器人对话记录时。
分析这些对话，总结机器人应该转人工的 6 种情况，并写成可配置的规则和触发话术。
交付前确认：规则可直接配置。
工单分类
输入：一批未分类的工单。
按「账号 / 支付 / 物流 / 产品故障 / 建议」分类这些工单，标出情绪激烈需要优先处理的，以及可能是同一故障的集中反馈。
验收标准：识别出集中反馈。
常见问题：回复语气生硬
提供优秀人工回复样例作为风格参考。
常见问题：知识库过时
建立更新责任人和定期复查机制。
常见问题：客户反感机器人
开场说明是 AI 助手，并提供随时转人工的入口。
概念补充：知识库
客服与机器人回答问题的依据，需要持续维护。
概念补充：工单
记录客户问题与处理过程的单据。
适合人群：销售
销售可以用 Crisp 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。
适合人群：小店老板
小店老板可以用 Crisp 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。
适合人群：数据分析师
数据分析师可以用 Crisp 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
注意事项
本文基于 Crisp AI 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。
所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。