在「客服与支持」类工具里，Tidio Lyro 的定位是：Tidio 的 AI 客服机器人。

单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合：Tidio Lyro + MinerU

MinerU 的定位是：开源的 PDF 高精度解析工具，常用于中文文档入库。两者分工可以是：Tidio Lyro 负责「回复草稿」这一步，MinerU 负责检索资料、核对来源或管理知识库。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准，例如：没有超出政策的承诺。
  2. 准备输入：一张客户投诉工单，先去掉敏感信息。
  3. 在 Tidio Lyro 中执行核心步骤（提示词见下文）
  4. 把结果交给 MinerU 做下一步处理，或从 MinerU 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。

回复草稿

输入：一张客户投诉工单。

为这张工单起草回复：先确认客户遇到的问题，说明我们会怎么处理和时间预期，不承诺政策以外的补偿，语气诚恳。

交付前确认：没有超出政策的承诺。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
  • 权限分散：两边的账号和分享范围分别检查。

如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 Crisp 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。

延伸练习

机器人转人工规则

输入：现有机器人对话记录。

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。

验收标准：规则可直接配置。

质检抽查

输入：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。

验收标准：打分有具体依据。

满意度分析

准备材料：一批满意度评价和留言。

把评价留言归类为主要原因，统计各类数量，摘录有代表性的原话，并给出 3 条改进建议。

检查点：原话被准确摘录。

常见问题：机器人承诺了无法兑现的事

限制回答范围，涉及退款赔偿的问题强制转人工。

常见问题：机器人答非所问

检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。

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：意图识别

判断用户想办什么事，决定后续回复流程。

概念补充：转人工

机器人无法处理或用户要求时切换给真人客服。

适合人群：行政与助理

行政与助理可以用 Lyro 处理会议安排与纪要、通知公告等工作。需要注意：员工个人信息与内部文件按权限管理。

适合人群：新媒体运营

新媒体运营可以用 Lyro 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。

适合人群：小店老板

小店老板可以用 Lyro 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。

注意事项

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。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Tidio Lyro 的数据处理条款，再决定能否使用。

延伸阅读