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INE在台灣的佔有率有2000萬的使用者、單一帳號比例有90％、查看訊息比例有78%，是目前大部分的接觸渠道上強大的工具之一，且於推播上沒有演算法的限制，只要全推就是全部都人都會收到訊息，同時也是最容易橫跨線上線下的溝通渠道。
由於LINE2.0時代來臨，若有需要同時開啟API服務（Chatbot模式）及使用客服功能，在客服推播客服給用戶時，會產生推播的費用。
因此我們透過了LIFF 2.0 （LINE Front-end Framework (LIFF)）打造了客服服務的全新體驗及應用的LINE客服機器人，而這個方式不僅讓通知的方式更方便使用，同時可以讓推播產生的費用有效降低。
客服的觸發方式有以下兩種：
D
efault：
首先談談觸發客服的方式，觸發客服的方式有透過LINE本身的對話框中，使用者隨機輸入了一段問題，這時候，若是這組關鍵字詞彙並沒有剛開始被列到預設的回應字詞中，則會自動的被我們寫入客服系統通知中，這時候我們的客戶列表中就會出現一則未讀訊息及後台會顯示一則新進客服。
R
ichmenu開啟客服：
我們的客服是使用LIFF方式作為呈現（最早於2018年啟動），因此一開啟LIFF時，就開啟了客服功能，在客服的上面你可以讓使用者輸入一個問題選擇，讓使用者選擇想要詢問的問題類型，讓後台使用者能夠更快速掌握誰來負責處理。
掌握即時上線狀態：由於本身我們所使用的即時資料庫的特性，因此我們能夠掌握使用者是否同時在線中與我們交談，若是同時都在線上狀態，則不會產生任何LINE推播費用。
輔助你的額外小工具：
1.
使用者已讀顯示：
使用過LINE官方的客服就知道，其實你可以很快的掌握使用者是否已讀了你的訊息，而我們也同時透過我們系統達成了這件事情，讓你可以輕鬆掌握使用者是否已讀你的訊息了。
2.
使用者在線通知：
當使用者在線上時，您也可以輕鬆透過小圖示掌握使用者狀態。
3.
客服個人資訊管理頁面：
整合了完整的客戶管理頁面：方便你一目了然的會員資料、會員的標籤化整合、以及相關的活動報名、表單報名、預約服務項目、觀看了什麼文章等等項目。
4.
非上班時段通知：
非上班時段時，我們機器人會自動吐出目前非上班時段，而不會只吐標準的訊息答覆，讓消費者知道目前是由機器人吐出訊息內容。
5.
Mute模式：
而推播通知的內容，還是依然會傳送到管理者的手機上，只是訊息會變成無聲的推播訊息（手機不會震動也不會彈出預覽訊息），還是會看到未讀泡泡，讓管理者還是能清楚掌握有多少使用者丟出客服訊息。
可以額外開通服務功能（微型客製化服務）及智慧客服
當然因為每個產業處理客服的方式都會略微有所差異，我們又有提供微型客製化服務項目，主要可以提供基於我們的基礎客服功能之下，做到符合每個產業的客服機制。
1.
客服指派功能
區域判斷+層級判斷：以客服指派來說，可以使用區域性指派功能，例如我們店家分布於全台灣，客服就必須以最近的店家作為處理。處理又可以分為指派給區域的主管，再分派給店家。
渠道判斷：也可以根據加入渠道作為判斷標準，例如從A門市加入的客戶，僅能被指派給A門市人員。
2.
客服排班功能
上班時間判斷：由於客服人員的編制，有可能會有排班排休或是輪班的問題，所以若是今天是休假日，則客服通知或是指派就不會被指派到，手機亦不會顯示通知。
此功能亦可以降低推播通知的次數，以及更有效率的處理客服。
3.
客服單一專線處理
客服進線一旦已經由A客服人員回覆後，則A客服人員若尚未處理完畢，則不會再收到其他客服進線，降低推播以及單一客服處理。
4.
Richmenu客服進單狀態顯示
當有客服時，則Richmenu會切換成目前有客服進線，降低推播通知費用。
如下圖左側展示，就可以讓客服人員知道目前有進線客服需要處理
7
美元是每次與客服人員互動的平均成本（包括透過電話、電子郵件或網路通話），對於企業對消費者公司來說超過七美元，而對於企業對企業公司來說是超過13美元。企業在自助服務技術方面的投資，已極為有效地把複雜度低的工作，從等待客服人員處理的清單中移除，我們研究的大多數企業表示，這類的人員接觸在過去幾年持續穩定地減少。
不僅如此，讓毫無準備的客服人員上線，應付怒氣沖天的顧客，代價很高昂。處理複雜問題較花時間，讓成本提高：每一筆人員互動服務的平均成本，從2009年的七美元，五年後攀升至將近十美元。
訓練不足，也推高人員流動率，而原已人力吃緊的勞動市場，使問題雪上加霜：客服人員流失率已從經濟大衰退（Great Recession）期間的19％，提高到今日的24％。流動率高不僅提高雇用與訓練成本，也迫使企業提高薪資，以留住現有人員，以免流失珍貴的知識與經驗。
引用自哈佛商業評論：https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0003812.html
你知道嗎？同時客服人員是商業界流動率最高的職業之一，年均流動率高達27％
其實不論任何的客服系統都要人為介入的成份很高，而大部分LINE客服都是人為處理，再進階一點會使用關鍵字觸發特定字詞，但是這些問答應該要能變成能夠累積的知識庫，並且根據客戶詢問的問題自動學習。
有感情的服務，科技做不到
我們仍偏好找人協助解決問題，因此我們的智慧客服依然會是以輔助的角色協助企業的客服人員。
我們客服核心理念是支援客服，但不妨礙客服
而提供即時客服意味著快速回覆客戶，而且通常是重複使用相同的一組回答結果，在公司發展的過程中，隨著增長的客戶群，這也意味著客服的使用量會越來越高，若要維持相同的水準的服務會變得非常困難，正因為如此我們打造了智慧客服系統Beta版。
它可以讓您輕鬆的整合人工智慧支持的客服系統，讓您可以更快的為客服提供服務支援，讓您可以減輕客服人員的負擔，並更專注讓他們關注更複雜或是敏感的工作。
而客服的工作又可區分為以下幾種情況：
- 高重覆性回覆客服：
使用者不願意尋找資料，想要直接找人服務。 - 個人化的回覆客服：
特殊需求，無法透過規格化的問題回覆。 - 高技術門檻的客服：
技術型問題，需要有較高的訓練門檻、人員素質訓練。 - 銷售型客服：
主動出擊類型客服，通常需要有行銷經驗，並且需要敏銳的察覺到使用者有可能從客服轉購買的情況下。
我們目前提供客服回覆時，可以設定標準回覆答案結果，當選擇完畢，我們會自動訓練Ai回覆系統，當您的回覆數量到達一定數量以上，我們會自動回填到回覆欄位中，每個月固定重新訓練Ai客服回覆功能。
當Ai判斷精準度可以高達99％以上，你可以從系統中選擇Ai客服系統自動回覆，也就是當Ai判斷是正確的問題時，則會自動送出，大幅降低人力的介入。
