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AI智能營銷工智能的到來,看看自己的工作會被代替嗎?

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十年通信行業研發經驗完全自主開發大平臺,科大訊飛生態鏈扶持企業;集呼叫中心、客戶CRM、AI電話機器人于一體代替人工進行呼叫外撥,快速篩出意向客戶致力于幫助企業降低成本,創造更高的商業價值。真人聲音,AI電話機器人采用真人真聲錄音加上神經網絡技術,實現智能營銷式會話。寒暄發問,經過不斷積累,AI電話機器人內置多套真人話術模板進行營銷式會話,讓機器人充滿真人感情色彩,快速拉近客戶距離,提高營銷效率。多輪會話,AI電話機器人基于上下文理解與客戶進行分步式的自然語言交互溝通,通過主動發問、關鍵信息理解并提取,一步步聚焦客戶的意向與需求,終推動營銷任務的執行。意向識別,基于行業知識構建以及精準的語義分析,讓機器人迅速準確理解客戶意向,為后續的業務員跟進提供高效支撐。

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SAAS電話機器人為核心技術,軟件+硬件模式,搭建電話機器人系統本地局域網;將話術、錄音、語音交互、數據全部放在本地服務器,加載調用更快,體驗度更逼真!實現本地化配置方案,管理自主,數據安全。

即:這些系統不會感到疲倦并且沒有情緒,這是人為錯誤的常見原因,即使在客戶提出問題之前,AI也可以提供主動支持,而不像人工支持更具反應性或被動性,觀點:當被問到正確的問題時,當前的聊天機器人閃電般快速,特別地,像RNN這樣的序列模型開始被應用于NLP作為改進的語言模型,在給定其上下文的情況下提供可能性。

AI如何加強客戶服務流程?,發布時間:--作者:jason,觀點:根據Zendesk現在的項目研究,在經歷了良好的客戶服務之后,多達%的BC客戶對購買更感興趣,憑借其智能,他們可以使訪問者在您的網站上停留更長時間并影響他們的購買決策客戶不必像傳統的呼叫中心服務那樣等待很長時間,因為聊天機器人的可用性,同樣的研究還聲稱,由于單令人失望的客戶支持互動,%的人停止了購買,毫無疑問,前瞻性思考者認為人工智能技術是種解決方案,可為客戶服務平臺打開實時自助服務的大門,但與此同時,人工智能可以做很多事情來削減所有參與者的成本(想象下,如果你不必等待CS代表,你可以完成多少工作!),并且承擔無聊和重復的事情。

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基于AI、大數據算法的搜索引擎關鍵詞推廣技術。根據算法,系統每天自動生成高質量推廣內容,利于搜索引擎收錄排名。自動匹配高權重行業站點推送,實現快速的、多平臺、多種終端全覆蓋。通話多輪會話,智能理解客戶語義,挖掘客戶意向程度和深層需求,并且根據客戶意向等級分類保存。術語一鍵導入,企業可將不同行業不同場景的話術模板整理到系統提供的Excel模板中,輕松實現一鍵導入,大量的減少了話術詞條錄入的工作量。相似詞語關聯,應用深度學習技術,AI電話機器人自主學習適應各種方言口音、近義詞、同聲詞并進入話術庫自動更新維護。引導式發問,企業可根據自身需要配置常見問題進行話術引導,跟客戶溝通時按照預設的問題進行引導式發問。

例如,未來的交易可能多半不需要再使用本國貨幣甚至任何貨幣,將不可能再針對貨幣所得來收稅,因此,政府可能需要推出全新的收稅方式,例如可能針對信息來收稅,我們正在進入個“后真相”時代,你知道的比你想象的少,雖然每個人其實懂得很少,但我們以為自己懂得很多,而原因就在于我們把存在于他人腦中的知識也看做自己的知識。

從警務到銀行等各個領域,“人類+人工智能”的表現都能超越單純的人類或單純的計算機,幸福社會的目標是,滿足人類對意義和社群的追求,未來,當機器替代人類做了大部分工作,我們正在進入個“后工作時代”,等到谷歌、亞馬遜等數據巨頭掌握了你的大腦數據,他們“黑進”你的生物操作系統,可以輕松按下按鈕,操控你的行為。

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AI集成系統將捕獲無限的在線數據,以便:識別客戶問題處理并從收集的信息中學習定義客戶行為模式確定他們經常做出的決定和偏好回應解決方案和合適的產品提示主動警報消息建議個性化優惠和折扣提供實時支持(常見問題解答,幫助博客,報告)在問題到達之前解決問題很大限度地降低客戶放棄率和投訴憑借如此廣泛的智能協助和先發制人的建議,公司將留下豐富的客戶體驗。

AI還可以促進更有效,更安全的通信,根據個人偏好定制交互,例如,您可以讓客戶使用指紋和面部識別來訪問他們的帳戶并下訂單,語音檢測和自然語言處理技術將使他們能夠與自動客戶支持聊天,結果是更高的品牌參與度,更高的客戶忠誠度和更高的滿意度,強調安全性以減輕客戶的顧慮您應明智地主動解決與人工智能的某些方面相關的安全風險,例如語音識別。

AI電話機器人采用科大訊飛、百度、阿里三家國內語音識別技術混合而成,極速響應,響應速度僅需500ms。可查看機器人對人機對話問題構成,以及機器人回答的熱點問題匯總,由此了解機器人的服務情況,更精準定位客戶需求。業務跟進人員可以在統計中查看熱點業務問題的回答次數和頻率,根據統計結果更好地調整優化話術策略。可以設置機器人在特定時間對話術庫進行自動優化,對經常識別錯誤的問題進行自動學習,極大的節省了人工維護成本。

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