AI人工智能營銷涵蓋人工智能全產業鏈。

AI電話機器人

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。

AI電話智盒

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。

這將確保您的AI獲得正確的信息，使其能夠準確，準確地完成工作，為什么AI聊天機器人在智能客服中很受歡迎？，觀點：人工智能是城鎮的話題，聊天機器人是下個重要的事情，今天的聊天機器人通過在幾分鐘內為客戶查詢提供個性化解決方案，徹底改變了客戶互動，我們期望并且在某些情況下需要快速交貨，快速回復，即時解決方案等等。

AI營銷機器人

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。

客戶端（www，mmqai，com），【基礎功能優化】機器人智商UP！UP！UP！，【話術市場】海量話術模板，鍵復制即刻使用，【鷹眼監控】酷炫數據大屏，任務動態實時掌控，【操作日志】自動記錄操作行為，賬戶操作可追溯，數據信息全保護，海量話術模板，免費在線試聽，您可根據具體場景需求隨意挑選，鍵復制即刻使用。

在實驗中-當應用于雙麥克風系統時-他們聲稱他們的模型相對于使用舊方法的七麥克風系統將語音識別錯誤率降低了，以下是六大行業中的小部分：餐廳和零售業的聊天機器人好客和旅行中的聊天機器人健康產業的聊天機器人電子商務中的聊天機器人時尚產業的聊天機器人金融聊天機器人觀點五：這里詳細介紹了為什么AI聊天機器人很受歡迎，企業應該考慮它們。

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全民基本收入、全民基本服務或許是條出路，貨幣體系面臨大變革，未來政府可能會針對信息征稅，點對點的區塊鏈網絡和比特幣等加密貨幣，可能會讓貨幣體系徹底改變，激進的稅制改革也就難以避免，客戶詳情與通話記錄進行了合并和關聯，點擊「客戶詳情」系統就會自動彈出「客戶信息」、「通話記錄」部分，同時自動打開當前客戶通話記錄。

鷹眼監控，鷹眼重點監控數據有且不限于：當天實時外呼數據、累計意向客戶趨勢、通話時長分析數據、系統預警提示、客戶關注點云圖等，客戶詳情、通話記錄樣式優化，整個過程如行云流水，查看客戶、跟進客戶更方便，更高效~，意思是不再只是干巴巴地廣告，而是更貼近用戶內心，讓消費成為種行為習慣，甚至是信仰充值的途徑，對于引流，常見的做法有兩種：，如果預算夠，就使勁燒錢；如果預算不夠，那就用創意來湊，燒錢打法，核心手段：造勢，通過精準投放方式，提升流量轉化；通過全流量投放的方式，提升品牌傳播，創意打法，核心手段：借勢，這個圈子里的人群，年滿周歲，具備消費能力，購車是種必然選擇，但什么時候買，在哪里買，并沒有確定。

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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