临沂电销机器人,为企业助力业绩提成300%

2020-10-28 17:05:40

 

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探意机器人呼叫行业智能化升级最优解决方案

探意机器人是基于NLP技术自主研发的首个应用产品,致力于将探意打造成呼叫行业智能化升级的最优解决方案。

为什么是呼叫行业?对呼叫行业稍有了解的人都会知道,这是一个人力成本极重,人员合理利用率极低,人力缺口极大的行业。

 

试想一下,除人员管理、培训等成本外,二线城市电话销售、客服的平均薪资就在2000-5000元不等。照此计算,对于企业来说,不算其他额外支出,1名客服一年就需支出24000-60000元的薪资成本。甚至对一些24小时客服来说,1个电话坐席需要2-3名客服人员支持,其薪资成本可想而知。同时,从业人员多数时间总在接听或拨打简单、繁复、无效的电话,仅有少部分呼叫真正需要人工进行深入处理。

假如大部分简单、繁复、无效的电话,由智能机器人替代人工来接听或拨打;假如1个智能机器人就能替代1个人工坐席;假如一个机器人的年均使用及维护成本仅人工的20%-40%;假如......

探意实现的就是AI + CallCenter,通过人工智能技术,让这些假如变成现实。

探意是如何让假如变成现实的

围绕语音识别、自然语言理解、用户画像识别等AI技术,结合呼叫中心的VOIP技术,探意能够如同真人一般与用户进行对话交流。

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自主设置对话树,海量真人语音库

模拟人与人的聊天机制,设计了树状话术流程,用户可自主定义聊天内容,灵活设置探意对于客户回答后做出的反应,比如介绍客户关心的业务问题、进入挂机流程、发送介绍短信等。

 

话术设计页面

 

同时探意还支持对话过程中特殊流程的处理。如意向较强客户可设置为白名单用户,采用免打扰政策;客户对于多个业务问题感兴趣时,机器人直接挂机,由人工客户经理接手,保证商机不溜走。

 

为了保证千人千面的效果,探意支持在话术设计中插入变量,满足定制化业务需求。为了保证客户接起电话听到或温柔或甜美或专业的介绍声音,探意采用真人语音为主,结合TTS合成变量技术打造机器人外呼语音,给客户最自然的对话感受。

 

 

2

精准客户筛选,多方实时推送

数据挖掘结合频繁模式、属性关联和相关性建模,探意从海量客户及通话数据中进行深度挖掘,精准识别客户关注点,提取出行业关注的客户属性,并依据行业大数据生成意向等级分类器,识别每个接听电话的客户等级,后续人工只需跟进意向强烈客户,便能提高业务转化效率。

 

查看联系历史

 

探意内置CRM系统,能以客户数据管理为核心,让用户多维度筛选客户,查看客户完整画像,跟进客户联系过程,有序推进商机,助力企业提高客户留存率。

当出现线路故障、客户接听率低、意向率低等异常情况时,探意将实时推送预警消息,方便用户及时调整外呼策略。

同时,探意还支持设置意向客户推送策略,将会推送全部意向客户的详细信息、客户关注点、外呼过程文本和录音,辅助用户全面了解意向客户各方面信息,并可在移动端直接联系客户,紧抓商机。

探意监控管理模块,将帮助管理人员获取全面运营数据报表,辅助决策。

 

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多轮对话应用,支持灵活打断

语义理解方面,探意采用融合深度神经网络算法与启发式规则匹配意图理解模型,以及自主研发的口语分析和语义纠错技术,对用户的表达进一步分析与抽象,准确捕捉用户多样的需求表述和语言表达习惯。

通过系统内置的交互式理解学习能力,探意能够像人一样在对话中理解与自我学习,从而轻而易举地在少量训练数据下实现意图泛化识别能力。同时,通过构建行业定制化的知识图谱技术,机器人不再是单纯的检索式问答,而是拥有了知识推理与逻辑判断能力,实现多轮对话。

在语音识别方面,探意采用了流式语音识别技术。在与用户交流的同时,探意ASR引擎将进行同步识别,并对用户意图做出预测,从而达到毫秒级的响应效果。

 

在采用阿里云ASR技术的同时,探意还通过自主研发的语义纠错模型对阿里云等公司的语音识别返回结果进行语义上的纠错,进一步提高语音识别精准度,并使其更适用于呼叫行业。同时也将长期致力于研发语音识别技术,并以将自研ASR技术应用于产品为目标。

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多元化接入方式,部署灵活可变

探意提供了多种接入与部署方式,为中小型企业提供云端部署与接入方式,直接使用SaaS平台管理业务;为大型企业提供私有云部署服务,也可提供API对接方式,赋能企业CRM系统。在未来半年内,探意还将实现完全自主的技术闭环,完成本地化部署。

 

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