## 🧠 工作原理
这个工作流通过AI自动化评估Intercom客服对话质量：
– 通过webhook触发conversation.admin.closed事件
– 使用Intercom API获取完整对话数据
– 将对话结构化和总结为可读的文本记录
– 使用GPT评估：
– 响应时间
– 回答清晰度
– 语气和行为
– 紧急情况处理
– 责任感和解决方案
– 在Google Sheets中记录结构化的QA评分
– 如果评分低于3分，提供教练式反馈
## ⚙️ 设置步骤
– 🔐 在n8n中配置Intercom和OpenAI凭据
– 📩 在Intercom中设置webhook，在对话关闭时发送数据
– 🧠 为基于GPT的节点使用您的OpenAI API密钥
– 🗃️ 连接您的Google Sheet（或替换为其他数据存储）
– ✅ 如果需要，添加您自己的垃圾邮件/推广工单过滤逻辑
注意：此工作流包含便签，用于在n8n画布中解释每个步骤。
## 🔧 技术实现细节
### 核心节点组成
– **Webhook节点**：监听Intercom对话关闭事件
– **HTTP Request节点**：调用Intercom API获取对话详情
– **If节点**：过滤垃圾邮件和推广类对话
– **Split Out节点**：提取对话部分数据
– **Code节点**：处理对话数据格式化和分析
– **AI Agent节点**：使用GPT-4o进行对话质量评估
– **Google Sheets节点**：将评估结果记录到电子表格
– **OpenAI Chat Model节点**：提供AI模型支持
### 评估指标体系
工作流从6个维度评估客服表现：
– 响应时间（快速/正常/缓慢）
– 回答清晰度（清晰/混乱/不完整）
– 语气和行为（礼貌/机械化/粗鲁）
– 紧急情况处理（处理良好/忽略/未察觉）
– 责任感和问责（强/弱/回避）
– 问题解决情况（是/部分/否）
### 智能反馈机制
当总体评分≤3分时，系统自动生成教练式反馈：
– 指出具体问题语句
– 提供改进建议
– 分析客户可能的感受
– 给出实用的改进建议
## 💡 应用价值
这个工作流帮助企业：
– 自动化客服质量评估流程
– 提供客观的AI驱动评分
– 生成个性化的教练反馈
– 持续改进客服团队表现
– 提升客户满意度和服务质量
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