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AI人工智能營銷讓人意外的原因有哪些?

POST TIME:2021-07-27 18:00

AI人工智能營銷讓人意外的原因有哪些?

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。

他認為:“幾乎沒有任何經濟部門可能無法被人工智能打亂,我們都必須改變我們的工作,因此,我們面臨的極大挑戰不是真正的大規模失業,“相反,責任在于重新思考和重組我們的工作環境,AI處于早期階段應該處理簡單的請求,AI可以處理重復和重復的任務,如密碼重置和包跟蹤,以便代理可以專注于需要人工干預的更高效的工作。

從思維觀點看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的突破性的發展,數學常被認為是多種學科的基礎科學,數學也進入語言、思維領域,人工智能學科也必須借用數學工具,數學不僅在標準邏輯、模糊數學等范圍發揮作用,數學進入人工智能學科,它們將互相促進而更快地發展,電銷機器人款專為企業打造的AI智能呼叫系統,擁有真人體驗智能溝通、信息標簽化過濾、自動鎖定意向客戶、智能分析報表、API開放平臺和變量TTS等功能,幫助企業解決電銷難題。

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。

年,IBM的超級計算機深藍打敗國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫,引發全球熱議,而時隔年后,計算機打敗人腦已不再是什么新聞了,現在關注的是機器與機器的對決,年,谷歌的AlphaZero程序擊敗了強悍的全球計算機國際象棋——Stockfish程序,更可怕的是,AlphaZero從零開始學習國際象棋,到準備好跟Stockfish對局共用了多久呢?小時。

使用AI來幫助,而不是替換員工工作人員經常擔心AI會接管他們的工作,AI可幫助您提高客戶要求的效率,但在與公司打交道時,他們也希望有人情味,完全取代人類互動會導致客戶體驗受損,這觀點得到了麥肯錫全球研究所合伙人MichaelChui的支持,例如,來自聊天機器人的計算機生成響應無法像專門的客戶服務團隊那樣處理復雜,細微的客戶服務問題。

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我們已成為數據巨頭的商品,而不是用戶,從某種意義上講,我們早已不是他們的用戶,而是他們的商品,數據所有權,將成為這個時代重要的“政治”議題,因此,數據所有權將成為這個時代重要的政治問題,隨著基因工程、再生醫學和納米科技的不斷進步,人的壽命可能會延長到歲以上,養老產業很可能成為人類勞動力市場成長極快的行業。

真人語音: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,電話銷售機器人內置多套真人話術模板進行營銷式會話,充滿真人感情色彩、快速拉近客戶距離,提高營銷效率,將傳統人工與AI機器人完美的融合,不僅能夠更好的提高效率,也能更好服務于各種人群,是企業不錯的選擇,為電銷行業帶來了革命性的變革。

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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