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工作效率是人工的5倍,國內已開始引入AI營銷機

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目前人工智能已經深入到各行各業,就連企業的電話銷售也將會有機器人去替代。 當然,目前國內AI營銷機器人才剛起步,做到替代人工是不現實的,但現在可以更好地輔助人工去撥打電話,把有購買意向的客戶給篩選出來。 深圳市云之訊網絡技術有限公司(以下簡稱:云之訊)是國內最早從事AI營銷機器人的企業之一,目前已經精耕了很多行業,也積累了相關營銷話術制作的經驗。 圖:云之訊研發總監 黃富偉 云之訊研發總監黃富偉說:“現階段AI營銷機器人不是為了替代人,也不具備替代人的能力,但是它可以提高電話營銷的工作效率,目前銷售人員每天電話營銷量是200通/天,但機器人可以撥打800-1000通/天,是人工坐席撥打的4到5倍?!? 從今年3月份開始,AI營銷機器人就已經在金融、教育、房地產等領域大規模應用,現在機器人撥打電話的聲音越來越像真人,但機器人畢竟沒有情感,所以距離像“人”還很遙遠。 但國內的企業電銷團隊引入AI營銷機器人已開始。 1號機器人網記者:你們這款小云機器人的核心功能體現在哪里?目前已經應用到哪里領域開展工作了? 黃富偉:小云機器人是一款AI營銷機器人,它可以幫助企業進行電話營銷工作。它的核心功能包括:CRM客戶管理幫助客戶有效跟進(客戶信息+標簽精細化管理);多種觸達方式(AI、坐席、短信、語音消息)的通訊底層能力;開放話術制作、錄音配置、TTS變量配置等核心能力,客戶可以打磨效果最優的配套話術;BI效果分析能力,強化每個流程階段,來輔助客戶對各個流程的優化和統計;致力于構建最強運營服務營銷軟件能力平臺。 通過CRM客戶管理系統來跟進和選擇觸達方式,比如:人工撥打電話、機器人撥打電話、短信發送、語音消息發送等,通過這些觸發方式的組合進行電話營銷工作;同時我們會有針對各個環節BI效果的分析,協助客戶優化各個環境的模型,譬如:指定問題客戶的回答,對應的購買意向度是百分之多少?系統依據自定義的分類規則,會把意向客戶標注為A類、B類、C類等不同的分類。 現在我們智能營銷云-小云AI已經應用到金融、教育、房地產等十幾個主流領域,如金融領域有薩摩耶、分期樂等都已經在用我們的小云機器人進行電話營銷工作。 1號機器人網記者:在你們官網上,聽了你們小云機器人打電話的錄音,還是蠻流暢的,一般你們針對用戶定制一款AI營銷機器人需要多久的時間?需要用戶提供哪些素材? 黃富偉:這個要區分行業,我們一般是一周內完成營銷話術的制作。 我們把小云機器人劃分成5層,從數據來源、數據挖掘、CRM客戶管理系統,至通訊觸達,再到BI效果分析。 營銷話術的制作這一層面,我們已經沉淀了十幾個主流行業,每個行業細分場景,它的營銷話術都不一樣,它的專業詞匯也不一樣。系統提供給的行業細分營銷話術模板可以滿足用戶約計80%的話術自定義的需求,同時支持增加自定義話術內容,幫助企業快速、高效的完成優質話術的制作。 客戶需要提供的素材包括企業期望、意向客戶特征;產品內容優勢介紹、挽回話術、期待用戶的回答等要素。話術制作的前提有兩點:第一是企業用戶的期望,期望小云機器人為企業現有業務流程做什么事情;第二是企業客戶期待觸達的人群,如老年人、中年人、大學生、00后等,針對不同的受眾,我們抽取的特征、用詞、風格會不一樣。依據企業期望和意向用戶畫像特征來針對希望推廣的內容進行包裝和骨架的構思。 舉個簡單的例子,如金融領域:機器人撥打電話前三句很重要,如果前三句客戶不感興趣,那基本上就掛電話了。 所以前三句話術設置非常關鍵,第一句肯定是“您好!”禮貌用語;第二句介紹自己,要簡短,一般控制在20字以內;第三句介紹活動,要有吸引力,而且簡練,這樣用戶不會感到厭煩;開場白非常關鍵,剩下就是通過詢問用戶的需求,如果確認對方感興趣,再一步步展開引導。 1號機器人網記者:為用戶定制一款AI營銷機器人,最核心的部分是哪些? 黃富偉:AI營銷機器人最核心的部分是營銷話術。營銷話術包含兩部分,一部分是客戶話術流程的合理性,另一部分是針對用戶回答匹配的精準性,即終端用戶回答的意圖匹配。 如果機器人要做到像人一樣打電話,那是需要花費很大的功夫去做的,因為它相當于“大腦”。無論是話術邏輯制作,還是意圖匹配。 舉個例子來講,同一個問題,不同客戶問法會不同,如公司位置的意圖:“‘你們公司在哪?’、‘你們公司怎么去?’、‘你們公司離我們這里遠不遠?’、‘我怎么去你公司?’”類似這種問法所表達的客戶意圖是一樣的,但對機器人而言,轉變詞語就不一定能明白意圖,所以這里涉及到精準匹配客戶意圖的問題。 從話術邏輯到意圖匹配,我們積累了大量的經驗,我們分析每個行業后,發現每個行業細分場景83%的內容是可以復用的,那我們可以把相似性的領域歸為一類,比如:房地產回訪、小額貸款、保險催繳、教育回訪等。 很多垂直領域的專業話術是相通的,如二手樓盤,客戶經常會問:“你們是筍盤嗎?”這是房地產領域的專業用語,類似這種專業的話術,我們就不需要再去一一編輯,我們的營銷團隊每天都在為各個行業編輯話術,把相似性的意圖都進行歸類編輯。 所以,當我們為同一領域的客戶編輯營銷話術時,不是從零開始,而是從行業目前累積的話術庫基礎上再去提升,因此,小云機器人的智商是在不斷提升的,且隨著行業庫的豐富和提升,每個原先使用云之訊服務的企業機器人的智商亦會同步提升。 1號機器人網記者:從你們目前應用反饋來看,現在的AI營銷機器人識音準確率有多高?應用過程中,會不會存在客戶問與答,經常錯位的現象? 黃富偉:對AI營銷機器人而言,只能夠匹配關鍵的意圖,通過自然語言處理以及自動糾錯等語言理解來容錯和冗余來規避ASR識別率帶來的問題。 現階段撥打電話受制約的因素很多,在理想的情況下,比如規避掉方言、口語語氣詞、專業話術、噪音等,語音識別率是可以達到84%。 云之訊針對每個機器人進行行業場景的細分,如金融的客戶就會調用金融的ASR識別引擎對應的語言包,做到每個客戶都是VIP服務,從話術制作、話術邏輯跳轉、意圖匹配、ASR識別,全流程為最佳行業經驗累積,即每一個購買云之訊服務的客戶,都是站在行業的高度來體驗我們的服務。 目前在撥打電話的過程中,有一種現象是無法識別的,比如當客戶在講普通話的時候,突然來一句粵語;或者在客戶與機器人聊天的過程中,經常穿插英語詞匯,這種情況下,機器人是無法識別的,機器人要么只能識別粵語,要么只能識別普通話,如果是混合語種,基本上是無法識別。 所以我們也是通過各種方法去規避這些問題,在機器人與客戶的溝通中,我們會設置一種是可被打斷的術語;另一種是不可被打斷的術語。 某些特色場景,我們設置機器人在關鍵的術語上,是不可被打斷的,這也是客戶的要求,它會很強勢;當然在另一種場景下,如炒股的場景下,會顯得很理性,語氣會比較溫和,允許被打斷。 而且我們也會過濾掉“嗯、啊、哦、呃”等語氣詞,在噪音的處理上,我們會有一個閾值,達不到這個閾值的情況下,都會被當做噪音處理掉。 目前,我們在機器人打電話的問題上做了很多技術處理,如臟話、未識別、未匹配直走、是否允許打斷、防搶話、公共問題、多輪對話分支流程等等邏輯,來豐富對話過程的邏輯處理,做到容錯識別率84%現狀的處理。 1號機器人網記者:從企業的使用效率來看,目前AI營銷機器人多大程度上可以提高企業的工作效率?現階段它可以替代人工嗎? 黃富偉:現階段AI營銷機器人的出現不是為了替換人,只是起到輔助人工的工作。 比如:200個電話里面,其中近190個是拒絕電話,如果是人去撥打,可需要巨大的心理承受能力,所以電話營銷崗位的流動性是非常大的。 現在AI營銷機器人的出現,可由機器人去完成這部分工作,機器人不會受情緒的影響,機器人撥打電話把拒絕你的客戶都過濾掉了,留下有購買意向的客戶給你。 從工作效率上去講,電話營銷一個人的每天電話撥通量是在200通,一臺機器人每天可撥打800-1000通,相當于人工的4-5倍。接下來機器人的電話撥通量還會上升至1200-1500通,這是人工所不能比擬的。 1號機器人網記者:從業務拓展的角度去講,現在AI營銷機器人拓展過程中,面臨最大的阻力是什么?一般用戶會提哪些要求? 黃富偉:現在AI營銷機器人畢竟是起步階段,整個行業興起是從2018年3月份開始,市場突然有一個小爆發,大量的大客戶開始涌現,但到了6月份市場開始冷卻,現在客戶對AI營銷機器人逐漸回歸理性。 目前AI營銷機器人推廣最大的阻力還是在于用戶的期望,我們只能對外講,現階段客戶不能對AI營銷機器人期望過高,希望直接替代人工,但AI營銷機器人是企業電話營銷的發展方向,可以大幅提高工作效率。現階段它只能輔助人工撥打電話,不能完全替代人工去工作。 對我們而言,我們是希望客戶有電銷團隊,這樣在話術的制作中會更有針對性,如果客戶沒有電銷團隊,那基本上是云之訊運營團隊在幫著制作營銷話術。 不同企業,需求是不一樣的,對于大型國企或大企業而言,每年都有固定的研發費用,他們了解人工智能的發展現狀的前提下,同時積極擁抱AI能力;但對民營企業而言,對民營企業來講則是效果、效率優先。 所以從我們的角度去講,還是從機器人電話營銷的效果分析、CRM客戶管理系統、結果分析等,從這方面去做營銷的功課。 1號機器人網記者:最后一個問題,小云機器人下一步的技術規劃方向,你們是如何布局? 黃富偉:我們AI營銷機器人已經經營了一年多,下一步我們會做AI營銷機器人效果指標的量化。 從CRM客戶管理系統開始到營銷話術制作,到觸達方式,再到BI分析,我們會對每一個環節進行效果分析,有了這一套分析系統后,電話營銷各個環節就像有了一面鏡子,客戶可以針對每一個環節進行自主優化處理,提高整個營銷過程的RIO。 從明年開始,我們會拓展全渠道客服接入的能力,如:微信、小程序、APP、微博、QQ、網頁等等,進入客服接入場景,幫助目標客戶完成智慧營銷、智慧企業、智慧運營等運營模式的轉變。 在該系統和數據采集的基礎上,我們就能更好地幫客戶實現信息碎片化的管理,舉個例子來講,比如一個大商場,采用我們的小云機器人之后,只要有人購買產品就會記錄相應的過程,當客戶買了兩本書,一本是物理類的書籍,一本是哲學類的書籍,系統都會有相應的記錄,我們再進入深度的數據挖掘,特征標簽提取。 例如這本哲學類的書籍被購買了100本,有1000人咨詢過這本書,將會有多少意向客戶等,這些數據會完全展示給客戶看,通過這些碎片化的信息梳理,更加有針對性的幫客戶完成數據信息的業務轉化率。這就是我們接下來要完成的技術工作。 最終期待的效果:從營銷方案、客戶服務過程、客戶回訪、營銷外呼管理,整個客戶擴展過程指標化、數據化呈現出來;讓整個環節科學的run起來,通過ROI評估每個環節的效益比,提升企業服務效率,降低獲客成本、服務成本。

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