在日新月异的游戏行业，理解并满足玩家的需求至关重要。Boom Games 将“以客户为中心”奉为圭臬，他们深知每一次支持互动都蕴藏着宝贵的洞察。然而，传统的人工呼叫分析耗时、效率低且存在局限性。Boom Games 正在利用人工智能（AI），特别是大模型技术，深入挖掘每一次客户对话，从而优化支持、改进游戏体验，并提升整体用户体验。本文将详细解读 Boom Games 如何利用 AI 技术革新客户支持流程，并将洞察转化为实际行动。
挑战：规模化同理心与可执行洞察的提取
随着 Boom Games 用户群体的快速增长，客户支持互动也变得越来越复杂。这给 Boom Games 带来了一系列挑战：如何在不遗漏关键细节的情况下高效处理成千上万的支持电话？如何跨部门一致且客观地评估支持质量？如何以最快的速度发现重复出现的客户痛点和高价值反馈？如何将原始对话转化为能够实际改进游戏和服务的清晰洞察？如何在实现所有这些目标的同时，保持支持的深度个性化和同理心？ 为了应对这些挑战，Boom Games 构建了一个定制的、AI 驱动的呼叫分析管道。
AI 框架：一个用于全面理解的集成系统
Boom Games 的 AI 框架由多个核心组件构成，共同作用以实现对客户支持的全面理解，并将洞察高效地转化为实际行动。
精准转录：基于 Whisper 和 ElevenLabs API 的先进语音转文本技术
所有伟大的洞察都始于精准的文本转录。Boom Games 依赖于最先进的语音转文本模型，例如 OpenAI 的 Whisper 和 ElevenLabs API，以确保不会在转录过程中遗漏任何信息。
Unmatched Accuracy（无与伦比的准确性）：这些模型能够轻松处理口音、中断和背景噪音。Boom Games 使用针对速度或细节优化的版本，确保清晰地捕捉每一个字和每一次停顿。 例如，在处理印度玩家的支持电话时，即使存在浓重的口音或嘈杂的环境，Whisper 也能准确地转录对话内容，避免因转录错误而造成的洞察偏差。
Multilingual by Design（多语言设计）： Boom Games 的玩家遍布印度及其他地区，因此语言支持至关重要。该系统能够自动理解和转录印地语、马拉地语、卡纳达语、泰卢固语和英语，并在需要时自动检测语言或遵循手动提示。 这意味着，无论玩家使用哪种语言进行支持，Boom Games 都能有效地收集和分析他们的反馈，确保来自不同地区的玩家的声音都能被听到。
大模型（LLMs）：用于深度分析和质量保证
在获得清晰的文本转录和初步的自然语言处理（NLP）标记后，Boom Games 将数据传递给强大的大模型（LLMs），进行深入的分析。
Comprehensive Summarization（全面总结）： 大模型（LLMs）能够生成详细的英文摘要，无论呼叫的原始语言是什么。这些摘要包括：
- Key Actions and Outcomes（关键行动和结果）： 总结做出了哪些决定，解决了哪些问题，以及有哪些待处理事项。 例如，一个玩家报告了游戏中的一个 bug，大模型（LLMs） 会总结为“玩家报告了 bug，支持人员创建了 bug 报告并将其分配给开发团队，预计将在下个版本中修复”。
- Agent Performance Analysis（客服表现分析）： 客观地评估客服人员处理呼叫的表现，突出优势和需要改进的方面。 通过分析客服的用语、语速和处理问题的效率，大模型（LLMs）可以评估客服的专业程度、沟通技巧和解决问题的能力。例如，大模型（LLMs）可以识别出一位客服在处理客户投诉时，能够始终保持冷静和耐心，并提供清晰的解决方案，从而判断其具备良好的情绪控制能力和解决问题的能力。
- Main Topics Discussed（主要讨论主题）： 识别主要主题、重复出现的疑虑和升级点。 大模型（LLMs） 可以识别出玩家经常提到的游戏平衡性问题、新功能请求或用户界面的困惑之处。
- Product and UI Feedback（产品和 UI 反馈）： 标记对设计或产品团队有用的任何信息，从明确的建议到微妙的用户沮丧。 玩家可能会在支持电话中提到 “UI 设计不直观” 或 “希望添加一个新功能”，这些反馈会被 大模型（LLMs） 标记出来，并传递给相应的团队。
Automated Agent Quality Assurance at Scale（规模化的自动化客服质量保证）： Boom Games 对卓越的支持质量有严格的要求。为了确保每一次呼叫都符合高标准，他们将大模型（LLMs）直接嵌入到质量保证（QA）流程中。 这些模型使用一个结构化的框架来评估文本转录，涵盖以下方面：
- Clarity and Accuracy（清晰度和准确性）： 客服是否清晰准确地传达了信息？
- Empathy and Rapport（同理心和融洽关系）： 客服是否表现出同理心，并与玩家建立了良好的关系？
- Problem Solving（问题解决）： 客服是否有效地解决了玩家的问题？
- Adherence to Protocol（遵守协议）： 客服是否遵守了支持流程和协议？
每个参数都会获得一个分数（数字或描述性），以及一个简洁的、AI 编写的理由。其结果是高分辨率、可扩展的质量保证，并且最大限度地减少了人工干预。 例如，如果客服在与玩家沟通时使用了不恰当的语言，大模型（LLMs） 会给出低分，并在理由中明确指出原因。
中心化智能，赋能实际影响
所有洞察——文本转录、情感评分、情绪标签、大模型（LLMs）摘要和质量保证评估——都存储在一个结构化的、中心化的系统中。这使得下游行动变得简单高效。
将洞察转化为行动：提升游戏体验与客服效率
通过中心化的智能系统，Boom Games 能够将从客户支持互动中获得的洞察转化为实际行动，从而提升游戏体验和客服效率。
Elevating Agent Training（提升客服培训）： 通过诸如 “清晰度和同理心” 或 “积极倾听” 等特征的清晰指标，主管可以进行精确的指导。如果大模型（LLMs） 发现一位客服在 “积极倾听” 方面表现不佳，主管可以针对性地提供培训，帮助其提升沟通技巧。
Refining the Game Itself（改进游戏本身）： 诸如 “UI 令人困惑” 或 “请求新功能” 等 大模型（LLMs）标记的反馈直接输入到产品流程中。当多个玩家重复相同的想法时，它会迅速获得优先处理。例如，如果多个玩家都反馈 UI 某个按钮的位置不合理，产品团队会优先考虑重新设计 UI。
Streamlining Support Operations（简化支持运营）： “保持流程” 反馈或模糊的帮助台消息中的模式有助于 Boom Games 重新设计支持流程并减少摩擦。例如，如果玩家经常抱怨等待时间过长，Boom Games 可以优化呼叫路由系统，或增加客服人员的数量。
Solving Problems Before They Scale（在问题扩大之前解决问题）： 通过尽早识别常见的谈话要点，Boom Games 可以在问题升级为更大的问题之前主动解决它们。如果大模型（LLMs） 发现多个玩家都在报告同一个 游戏 bug，Boom Games 可以迅速采取行动，修复 bug 并发布更新。
Enforcing Ethical Communication（强制执行道德沟通）： 该系统标记亵渎、偏见和不专业的语气，确保每位玩家都受到尊重。如果客服在与玩家沟通时使用了侮辱性语言，系统会立即发出警报，以便采取纠正措施。
前景展望：AI 作为人际连接的盟友
这个 AI 驱动的平台标志着 Boom Games 在理解客户方面取得了突破，但这并不是终点线。Boom Games 将不断发展该平台，以便更好地倾听、更快地行动和更智能地服务。
在 Boom Games，技术只是一种工具。任务很简单：深入倾听，果断行动，并构建一种尊重和响应每位玩家的游戏体验。通过持续优化 AI 框架，Boom Games 致力于在大模型时代构建更具个性化、更高效的客户支持体系，并最终提升用户体验，巩固其在竞争激烈的游戏市场中的领先地位。通过AI 赋能，Boom Games 不仅能解决当下客户支持的痛点，更能预测未来趋势，从而始终站在用户需求的洞察前沿。