还在为繁琐的客户服务电话焦头烂额吗?现在,你可以彻底解放自己,拥抱 AI 的力量!想象一下,一个 AI 智能客服 7x24 小时无休地为你工作,它不仅能流利地应答客户咨询,还能收集信息、更新记录,甚至自动创建 JIRA 工单,而这一切,你只需要五分钟就能搞定!本文将为你揭秘如何利用 11Labs 和 Make.com,无需任何编程基础,轻松搭建属于自己的 AI 智能客服,彻底改变你的客户服务模式,提升效率,降低成本。
AI 智能客服搭建关键点
利用 11Labs 的 Conversational AI 功能快速创建 AI 客服。
使用 Make.com 将 AI 客服与 JIRA 等平台连接,实现自动化工作流。
通过精心设计的 System Prompt,塑造 AI 客服的性格和应答风格。
上传特定领域的知识库,提升 AI 客服的专业性。
配置 Twilio 电话号码,实现 AI 客服的电话自动应答。
自定义 AI 客服的 Widget,将其嵌入网站,方便用户访问。
AI 智能客服的崛起
传统客服的痛点
在过去,客户服务往往依赖于人工客服。然而,人工客服存在诸多问题:
- 成本高昂: 招聘、培训、管理客服团队需要投入大量资金。
- 效率低下: 人工客服的响应速度和处理能力有限,高峰时段容易出现排队现象。
- 情绪波动: 客服人员的情绪会影响服务质量,有时甚至会引发客户不满。
- 重复劳动: 客服人员需要一遍又一遍地回答相同的问题,工作枯燥乏味。
这些痛点不仅影响了客户体验,也制约了企业的发展。因此,寻找一种更高效、更经济、更稳定的客户服务解决方案势在必行。
AI 智能客服的优势
AI 智能客服的出现,为解决传统客服的痛点提供了新的思路。相比人工客服,AI 智能客服具有以下显著优势:
- 7x24 小时在线: AI 智能客服可以全天候无休地工作,随时响应客户需求。
- 响应速度快: AI 智能客服可以瞬间给出答案,无需等待。
- 服务质量稳定: AI 智能客服不受情绪影响,始终保持一致的服务水平。
- 成本效益高: AI 智能客服可以大幅降低人力成本,提高运营效率。
- 可扩展性强: AI 智能客服可以轻松应对业务增长,无需担心人手不足的问题。
AI 智能客服不仅能提升客户体验,还能为企业创造更大的价值。
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11Labs:语音合成领域的佼佼者
在众多 AI 技术中,语音合成 (Text-to-Speech, TTS) 技术是构建 AI 智能客服的关键。11Labs 凭借其卓越的语音合成效果,成为了该领域的佼佼者。它能够生成高度逼真、自然流畅的语音,让 AI 客服听起来更像真人,从而提升用户的沟通体验。
- 逼真度高: 11Labs 采用先进的 AI 算法,能够模拟人类的语音特征,生成极具表现力的语音。
- 自然流畅: 11Labs 的语音合成效果非常自然,几乎听不出机器合成的痕迹。
- 多语言支持: 11Labs 支持多种语言,满足不同国家和地区用户的需求。
- 可定制性强: 用户可以根据自己的需求,定制 AI 客服的声音和风格。
11Labs 的强大功能,为 AI 智能客服的搭建奠定了坚实的基础。
Make.com:连接 AI 与世界的桥梁
有了逼真的语音合成,还需要一个强大的平台将 AI 客服与其他系统连接起来。Make.com 正是这样一个平台。它是一个强大的自动化平台,可以让你无需编写代码,就能轻松创建复杂的工作流。
- 可视化界面: Make.com 采用可视化界面,操作简单直观。
- 丰富的连接器: Make.com 提供了大量的连接器,可以与各种应用和服务集成,例如 JIRA、Google Sheets 等。
- 强大的自动化能力: Make.com 可以自动执行各种任务,例如收集数据、发送邮件、创建工单等。
- 灵活可定制: 用户可以根据自己的需求,定制各种自动化工作流。
通过 Make.com,你可以将 AI 客服与你的业务流程无缝集成,实现真正的自动化客户服务。
五分钟搭建 AI 智能客服:详细步骤
准备工作
在开始搭建之前,你需要准备以下工具和资源:
- 11Labs 账号: 注册 11Labs 账号,你可以通过文末链接获取 10,000 个免费 credits,用于语音合成。
- Make.com 账号: 注册 Make.com 账号,免费套餐足以满足基本需求。
- Twilio 账号(可选): 如果你需要 AI 客服自动接听电话,则需要注册 Twilio 账号,并购买一个电话号码。
- JIRA 账号(可选): 如果你需要 AI 客服自动创建 JIRA 工单,则需要注册 JIRA 账号。
- 知识库: 准备好你的知识库,可以是文档、URL 或纯文本,用于训练 AI 客服。
有了这些准备,我们就可以开始搭建 AI 智能客服了。
步骤一:创建 11Labs AI Agent
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登录 11Labs 账号: 前往 11Labs 官网,登录你的账号。[t:1:56]
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进入 Conversational AI: 在左侧导航栏点击 “Conversational AI”。
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选择 Agent 类型: 你可以选择使用模板,也可以从零开始创建 Agent。这里我们选择从零开始。
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配置 Agent 语言: 选择 Agent 的主要语言,11Labs 支持 30 多种语言。[t:2:10]
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设置 First Message: 这是 Agent 的开场白,例如 “您好,我是 AI 助理,有什么可以帮您?”。[t:2:21]
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编写 System Prompt: 这是最关键的一步,你需要详细描述 Agent 的性格、风格和行为准则。例如:
你是一个友好且专业的客户服务 AI 助理。你的工作是引导用户逐步解决问题,使用清晰、简洁的语言,避免使用专业术语。首先通过提问来理解问题,然后逐步提供解决方案,始终等待用户的回应后再进行下一步。如果问题无法解决,收集相关信息并升级到支持团队。保持耐心、支持性和以解决方案为中心的态度。
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选择 LLM: 选择 Agent 使用的 AI 模型,推荐使用 GPT-4o,它具有更强的理解和生成能力。[t:3:04]
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上传 Knowledge Base: 上传你的知识库,可以是文档、URL 或纯文本。为了获得更好的效果,建议使用结构化的知识库,例如 FAQ 列表或流程图。[t:3:14]
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添加 Tools: 工具是让 AI Agent 连接到其他平台和进行自动操作的关键。在本例中,我们将添加一个工具用于创建JIRA ticket。自定义webhook。 [t:3:39]
步骤二:配置 Make.com Webhook
- 创建 Make.com Scenario: 登录 Make.com 账号,点击 “Create a new scenario”。[t:4:20]
- 添加 Webhooks 模块: 点击 “+” 号,搜索 “Webhooks”,选择 “Custom webhook”。
- 复制 Webhook URL: Make.com 会生成一个 Webhook URL,复制它。
-
配置 11Labs Tool: 回到 11Labs,在 Agent 的 “Tools” 选项中,添加一个 “Custom Tool”。
- 名称: 为 Tool 命名,例如 “Create JIRA Ticket”。
- 描述: 简要描述 Tool 的功能。
- Method: 选择 “POST”。
- URL: 粘贴你从 Make.com 复制的 Webhook URL。
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Body Parameters: 启用 Body Parameters,并添加以下属性,用于从对话记录中提取信息:
-
name:数据类型为 String,标识符为 “name”,描述为 “用户的姓名”。 -
email:数据类型为 String,标识符为 “email”,描述为 “用户的邮箱”。 -
description:数据类型为 String,标识符为 “description”,描述为 “问题的详细描述”。
-
[t:4:30]
- 测试 Webhook: 在 Make.com 中点击 “Run once”,然后在 11Labs 中调用 Agent,并要求它创建一个 JIRA 工单。检查 Make.com 是否成功接收到数据。
步骤三:连接 Make.com 与 JIRA
- 添加 JIRA 模块: 在 Make.com 中,点击 Webhooks 模块旁边的 “+” 号,搜索 “JIRA”,选择 “Create an issue”。
- 配置 JIRA 连接: 连接你的 JIRA 账号,并选择要创建工单的项目。
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映射 JIRA 字段: 将 JIRA 的字段与 Webhooks 模块中提取的属性进行映射:
-
Summary:映射到 “Summary”。 -
Description:映射到 “Description”。 -
Reporter:映射到 “Email” 等。[t:5:20]
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- 测试 Scenario: 点击 Make.com 的 “Run once”,测试整个 Scenario 是否能够成功创建 JIRA 工单。
- 启用 Scenario: 确认一切正常后,启用 Make.com 的 Scenario。
步骤四:自定义 AI Agent
- 修改 Voice: 在 11Labs 中,你可以选择 Agent 使用的声音。你可以选择 11Labs 提供的各种声音,甚至可以克隆自己的声音。[t:5:45]
- 配置 Widget: 在 11Labs 中,你可以自定义 Agent 的 Widget,例如修改颜色、文本和添加条款。[t:6:15]
- 分享 Agent: 你可以通过电话号码、URL 或嵌入代码等方式,将 Agent 分享给你的用户。
如何使用11Labs + Make.com 搭建的AI 智能客服
配置知识库
知识库是AI智能客服的核心,直接影响到客服的回答质量。因此,配置高质量的知识库非常重要。以下是配置知识库的一些建议:
- 结构化知识: 将知识整理成结构化的形式,例如FAQ、流程图等,方便AI进行理解和检索。结构化的知识可以帮助 AI 客服更准确、更高效地回答问题。例如,您可以创建一个包含常见问题和对应答案的 FAQ 列表。
- 领域特定知识: 知识库应侧重于特定领域的知识,避免包含过多通用信息。针对特定业务或行业,构建专业的知识库,可以显著提升 AI 客服的专业性。这使得 AI 客服能够准确地处理特定业务问题。
- 定期更新: 定期更新知识库,确保信息的准确性和时效性。知识是动态的,需要不断地更新和维护。定期审查和更新知识库,确保 AI 客服能够提供最新的、准确的信息。
通过构建结构化、领域特定且定期更新的知识库,您可以极大地提升 AI 客服的回答质量,从而更好地服务客户。
优化系统提示词
系统提示词 (System Prompt) 用于定义 AI 客服的角色、行为准则和对话风格。优化系统提示词,可以塑造 AI 客服的性格,让它更符合你的品牌形象。以下是一些建议:
- 明确角色: 明确 AI 客服的角色,例如 “你是一名专业的客户服务 AI 助理”。明确的角色设定,有助于 AI 客服更好地理解其职责。
- 设定风格: 设定 AI 客服的对话风格,例如 “使用清晰、简洁的语言,避免使用专业术语”。风格设定,可以确保 AI 客服的回答风格与品牌形象一致。
- 定义行为准则: 定义 AI 客服的行为准则,例如 “首先通过提问来理解问题,然后逐步提供解决方案,始终等待用户的回应后再进行下一步”。行为准则设定,可以规范 AI 客服的行为,避免出现不当言论。
通过优化系统提示词,您可以有效地控制 AI 客服的行为,从而塑造符合品牌形象的 AI 助手。
监控与改进
AI 智能客服并非一蹴而就,需要持续的监控和改进。以下是一些建议:
- 分析对话记录: 定期分析 AI 客服的对话记录,了解用户常问的问题和 AI 客服的回答情况。对话记录分析,可以帮助您发现知识库的不足和系统提示词的缺陷。
- 收集用户反馈: 收集用户对 AI 客服的反馈,了解用户的满意度和改进意见。用户反馈是改进 AI 客服的重要依据。主动收集用户反馈,并认真对待用户的意见。
- 定期更新知识库: 根据对话记录和用户反馈,定期更新知识库,提升 AI 客服的专业性。知识库的定期更新,可以确保 AI 客服始终提供高质量的回答。
- 优化系统提示词: 根据对话记录和用户反馈,优化系统提示词,提升 AI 客服的沟通能力。系统提示词的优化,可以使 AI 客服更流畅、更自然地与用户进行交流。
通过持续的监控和改进,您可以不断提升 AI 智能客服的服务质量,更好地满足用户需求。
11Labs 和 Make.com 的定价
11Labs 定价
11Labs 提供多种定价方案,以满足不同用户的需求:
- Free: 免费套餐,每月提供 10,000 个字符,适合个人用户和小型项目。
- Starter: 起步套餐,每月 5 美元,提供 30,000 个字符,适合初创企业。
- Creator: 创作者套餐,每月 22 美元,提供 100,000 个字符,适合内容创作者。
- Independent Publisher: 独立发布商套餐,每月 99 美元,提供 500,000 个字符,适合中型企业。
- Growing Business: 成长企业套餐,每月 330 美元,提供 2,000,000 个字符,适合大型企业。
你可以根据你的实际需求选择合适的套餐。
Make.com 定价
Make.com 也提供多种定价方案:
- Free: 免费套餐,每月提供 1,000 次操作,适合个人用户和小型项目。
- Core: 核心套餐,每月 9 美元,提供 10,000 次操作,适合初创企业。
- Pro: 专业套餐,每月 16 美元,提供 40,000 次操作,适合中小型企业。
- Teams: 团队套餐,每月 29 美元,提供 100,000 次操作,适合团队协作。
- Enterprise: 企业套餐,价格面议,提供定制化服务,适合大型企业。
同样,你可以根据你的实际需求选择合适的套餐。
11Labs + Make.com 搭建 AI 智能客服的优缺点
? Pros无需编程: 使用 11Labs 和 Make.com 搭建 AI 智能客服,无需编写任何代码,降低了技术门槛。
快速部署: 整个搭建过程只需要五分钟,大大缩短了部署时间。
成本效益高: AI 智能客服可以大幅降低人力成本,提高运营效率。
可定制性强: 用户可以根据自己的需求,定制 AI 客服的性格、风格和功能。
易于维护: 11Labs 和 Make.com 都提供了友好的管理界面,方便用户进行维护和升级。
多语言支持: 能够处理来自不同国家客户的请求,实现全球化的客户支持。
? Cons知识库的准确性: AI 智能客服的回答质量取决于知识库的准确性和完整性,需要定期维护和更新。
复杂问题的处理能力: AI 智能客服在处理复杂问题时可能存在局限性,需要人工客服介入。
情感理解能力: AI 智能客服缺乏人类的情感理解能力,可能无法很好地处理用户的情绪问题。
依赖第三方服务: 依赖 11Labs 和 Make.com 等第三方服务,存在一定的风险。
一定学习成本:虽然无需代码,但需要熟悉 11Labs 和 Make.com 的操作界面。
11Labs Conversational AI 核心功能
Conversational AI Agent主要功能
11Labs Conversational AI 的核心功能包括:
- 自然语音理解 (NLU): 能够理解用户的自然语言输入,识别用户的意图。
- 语音合成 (TTS): 能够将文本转换为自然流畅的语音。
- 对话管理: 能够管理多轮对话,保持对话的上下文。
- 知识库集成: 能够与知识库集成,提供专业的回答。
- API 接口: 提供 API 接口,方便开发者集成到自己的应用中。
- 多语言支持: 支持多种语言,满足不同国家和地区用户的需求。
这些功能共同构成了 11Labs Conversational AI 的强大能力,使其能够胜任各种客户服务场景。
AI 智能客服的应用场景
电商客服
AI 智能客服可以用于电商平台的售前咨询和售后服务。
- 售前咨询: 回答商品信息、促销活动、物流信息等问题,引导用户下单。
- 售后服务: 处理退换货申请、查询订单状态、解答使用问题等,提升用户满意度。
在线教育
AI 智能客服可以用于在线教育平台的学习辅导和答疑解惑。
- 学习辅导: 解答课程内容、作业问题、考试安排等,辅助学生学习。
- 答疑解惑: 收集学生的问题,并及时反馈给老师,提升教学质量。
金融服务
AI 智能客服可以用于金融机构的业务咨询和风险提示。
- 业务咨询: 回答贷款利率、理财产品、账户信息等问题,引导用户办理业务。
- 风险提示: 提醒用户注意投资风险、防范电信诈骗等,保护用户资金安全。
IT 服务
AI 智能客服可以用于 IT 公司的技术支持和故障排除。
- 技术支持: 回答软件使用、硬件配置、网络连接等问题,帮助用户解决技术难题。
- 故障排除: 收集用户反馈的故障信息,并提供相应的解决方案,缩短故障处理时间。
常见问题解答
我需要懂编程才能搭建 AI 智能客服吗?
完全不需要!本文介绍的方法基于 11Labs 和 Make.com,无需编写任何代码,只需简单配置即可。
搭建 AI 智能客服需要花费很多钱吗?
11Labs 和 Make.com 都提供免费套餐,你可以先使用免费套餐体验,如果需要更多功能,再升级到付费套餐。
AI 智能客服可以完全取代人工客服吗?
AI 智能客服可以解决大部分常见问题,但对于复杂问题,仍然需要人工客服介入。
如何提升 AI 智能客服的回答质量?
构建结构化、领域特定且定期更新的知识库,并优化系统提示词。
搭建AI智能客服是否需要特定的知识储备
当然要!虽然搭建AI智能客服本身不需要代码基础,但要让AI真正帮到你,你还是需要一定的知识储备: 业务知识: 你必须非常清楚你的业务流程,用户通常会问什么问题,以及如何解决这些问题。这是AI能够准确回答问题的前提。 产品知识: 你需要对你的产品有深入的了解,包括产品的功能、特性、使用方法等等。这样才能帮助AI更好地理解用户的问题。 行业知识: 了解行业内的最新动态和趋势,可以让AI在回答问题时更具专业性和前瞻性。 沟通技巧: 你需要能够清晰、简洁地表达自己的意思,并能够理解用户的需求。这可以帮助你更好地设计系统提示词,引导AI进行有效的对话。 持续学习: AI技术在不断发展,你需要保持学习的热情,及时掌握最新的AI技术和应用。
相关问题
除了 11Labs 和 Make.com,还有哪些工具可以用于搭建 AI 智能客服?
除了 11Labs 和 Make.com,还有许多其他工具可以用于搭建 AI 智能客服: Dialogflow: 谷歌提供的 AI 对话平台,功能强大,但需要一定的编程基础。 Amazon Lex: 亚马逊提供的 AI 对话服务,与 AWS 生态系统集成良好。 Microsoft Bot Framework: 微软提供的 AI 机器人框架,支持多种渠道。 Rasa: 开源的 AI 对话平台,灵活性高,但需要一定的技术能力。 选择哪个工具取决于你的具体需求和技术能力。
如何将 AI 智能客服与我的网站集成?
将 AI 智能客服与网站集成的方式取决于你使用的工具。以下是一些常见的集成方式: 嵌入代码: 11Labs 和 Dialogflow 等平台都提供了嵌入代码,你可以将代码复制到你的网站中,从而将 AI 客服嵌入到网页中。 API 接口: 如果你使用的是 API 接口,则需要编写代码将 AI 客服与你的网站连接起来。这需要一定的编程基础。 插件: 一些网站平台提供了 AI 客服插件,你可以直接安装插件,从而将 AI 客服添加到你的网站中。 无论使用哪种方式,都需要进行测试,确保 AI 客服能够正常工作。
AI 智能客服的未来发展趋势是什么?
AI 智能客服的未来发展趋势主要体现在以下几个方面: 更强的自然语言处理能力: AI 智能客服将能够更好地理解用户的意图,提供更准确的回答。 更丰富的情感理解能力: AI 智能客服将能够识别用户的情绪,并提供更贴心的服务。 更强大的知识库: AI 智能客服将能够访问更广泛的知识库,提供更全面的信息。 更智能的对话管理: AI 智能客服将能够更好地管理多轮对话,提供更流畅的体验。 更个性化的服务: AI 智能客服将能够根据用户的个人信息,提供更个性化的服务。 总而言之,AI 智能客服将变得越来越智能、越来越人性化,为用户提供更好的服务体验。











