今天給各位分享電話機器人科大的知識,其中也會對電子科大機器人教育中心進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!
本文目錄一覽:
1、為什么最近兩年電話機器人如此的火爆?
2、電話機器人效果怎么樣_好不好用?
3、電話機器人?
4、那么多電話機器人,我們怎么測試誰家的好?
為什么最近兩年電話機器人如此的火爆?
何為電話機器人:電話機器人顧名思義就是一款可以代替人工打電話的軟件,就是把我們打電話最簡單的最重復的讓軟件來執(zhí)行,我們平時打電話不是不是有三樣嗎,第一話術,第二就是我們自己的聲音,第三就是打電話的名單,那現在我們現在把我們所要說的話術做進軟件里面,第二可以把自己的聲音錄進去,第三就是把我們打電話的名單有個Excel表格直接復制粘貼導入到系統(tǒng)里,讓機器人來挨個打就行了,最簡單的第一通電話篩選意向客戶的工作以后就由機器人來代替了,篩選出來的意向客戶會按照我們的標準進行分類,后續(xù)我們直接跟進意向客戶就可以了。
電話機器人的內核是AI,也就是人工智能,人工智能有兩大關鍵,第一個就是語音識別,市面上現在做語音識別的就三家公司,第一科大訊飛,第二阿里,第三百度,第二個就是圖片處理。
電話機器人能給我們帶來什么:電話機器人第一量大:一天可以打800-1000個電話,相當于幾個人工的工作量;第二電話機器人每天不停,每個月工作30天,一年不間斷不休息的工作;第三不用擔心鬧情緒,離職,交公積金社保這些,所以對于現在勞動力成本越來越高的情況下,人員流動越來越快的情況下,非常適合本階段的公司和員工的。
使用電話機器人需要注意哪些方面:電話機器人需要注意三個方面,第一就是我們打電話的話術,這個就好像人打電話一樣,有些人的話術就是能找出意向客戶,但是有些人就是不行;第二就是我們的名單也就是我們的數據,這個就好像人打電話一樣,數據越好,意向客戶越多;第三就是跟進的人,電話機器人不是讓大家吃上大鍋飯,它是讓優(yōu)秀的人更加優(yōu)秀,這就好像做銷售一樣,總是二八開,20%的人賺錢,80%的人解決溫飽,所以打鐵還需自身硬,如果自身實力不強,帶出來的客戶也不一定能搞得定的。
電話機器人效果怎么樣_好不好用?
我們公司現在給每個銷售配備了2個電話機器人。一個機器人的外呼量在800-1000通/天,有效溝通在300個左右,日產出意向客戶在8個左右,所以每個人靠機器人打出的意向客戶有15個以上。再加上其他的渠道獲客 ,單人平均月產出在5單。(我們是做百度推廣相關的toB生意的)電話機器人的主要作用其實就是篩選意向客戶。它沒法完全代替真人,但是它可以把有意向的客戶篩選出來人做跟進。這樣人機結合,效率更高。在選擇電話機器人上 我有幾點建議,可以幫你避坑。
一個電話機器人的好壞和這幾個因素相關:外呼號線、機器人的語音識別、話術制作(以及后期優(yōu)化服務)、外呼名單質量以及跟進意向客戶的人。
外呼號線決定接通率,接通率會影響到效率。最好用手機卡線路多號輪播,這種方式的接通率是最高的(平均可達35%以上)。
語音識別目前國內用的大多數都是科大訊飛的接口,但是有兩種接口:商用接口和通用接口,商用接口識別率最高。此廠商是否使用的是商用接口,看其是否能出示和科大訊飛合作合同。
話術制作的錄音人員也很重要,最好找聲音好聽且感情充沛的錄制,開場白要做的盡量簡潔明了 有吸引力,讓別人愿意聽。后續(xù)的流程也要足夠簡潔、嚴謹,這樣才能把有意向的客戶篩選出來。
外呼名單要想方法找到一些相對精準的數據,如果數據里根本就沒有可以開發(fā)出的意向客戶,即使是人工撥打也是沒有用的。所以這點很重要。
最后一點是要安排能力較強的業(yè)務人員去跟進這些機器人打出的意向客戶,一定要注意及時聯(lián)系和有效接洽??傊瑱C器人是工具 ,用的好會用的會取得事半功倍的效果,用不好的感覺“也就那樣,沒啥用”。
電話機器人?
電銷機器人是什么?就是由機器人幫助企業(yè)或者個人打電話給客戶進行銷售產品就好比傳統(tǒng)行業(yè)中的電銷,只是把真人替換成了機器人.
工作原理: 由專業(yè)的錄音師錄制好電銷過程中銷售人員和客戶一問一答的話術,當機器觸發(fā)客戶提問的關鍵詞時,機器人就會回答提前設置好的答案,非常專業(yè)非常智能,是傳統(tǒng)電銷非常得力的助手
電話機器人日撥打1000+,能夠很好的應用到電銷行業(yè)里面去。電銷機器人運用的識別系統(tǒng),由科大訊飛提供。儲存:由阿里云提供。電話線路:三大運營商提供,嘉映智能科技提供!
那么多電話機器人,我們怎么測試誰家的好?
以下是電銷機器人選型的10個重要標準:
1.語音識別
要想外呼機器人能夠準確回應客戶,首先需要將客戶的語音準確地轉化成文字,因此,語音識別(ASR)準確率是外呼機器人選型的基本指標。
目前市面上大部分的外呼機器人廠家都使用第三方的語音識別引擎,比如科大訊飛和BAT,只有像客知音、捷通華聲和靈伴等寥寥幾家企業(yè)成功開發(fā)了自己的ASR引擎.
但自主研發(fā)的語音識別引擎能夠根據客戶具體需求,提供領域優(yōu)化的服務,優(yōu)化后準確率會比通用語音識別引擎更高,適合預算充足的大客戶。
2.語意理解
有了文字之后,下一步機器人要做的事情就是準確判斷出一句話里面客戶的意圖,這就需要用到語義理解技術了。
今天絕大部分的外呼機器人都是通過檢測關鍵詞的方式來進行對話控制。這是一種最基礎和最簡單的方式,在實際使用中會產生很多問題。比如說把“不行”設為用戶表達否定意思的關鍵詞的話,“也不是不行”就會產生理解錯誤。
正則表達式則更為高級,它可以制定更細更靈活的規(guī)則,比如可以設定“不行”這個詞只有在句首出現的時候才表示否定。
還有少部分公司會利用機器學習技術來做對話分析,長期來看這種方法效果最好。雖然目前人和人之間同樣話題的對話數據太少,大量的標注和專業(yè)建模導致成本太高,但這是外呼機器人廠家未來語義理解技術發(fā)展的大趨勢。
3.對話延遲
人和人之間的對話延遲一般在1-1.5秒之間,太慢或者太快都會讓人覺得別扭。
在選購機器人時,除了需要留意對話是否有明顯的延遲,還可以試著說一段長句子,看看系統(tǒng)的處理時間是否仍然在合理的范圍內。
4.支持打斷
機器人說話的時候,被人打斷是很常見的現象。很多采購方因為缺乏相關的產品經驗,經常會把話術設計的特別長,邏輯也不夠清晰,這樣客戶的打斷率就更高了。時間寶貴,如果外呼機器人不能直接跳到客戶感興趣的內容的話,被直接掛斷是無法避免的了。
客戶在進行產品測試中,可以模擬實際打斷場景,鑒別機器人反應效果。
5.線路穩(wěn)定
很多客戶自己沒有固定的電話線路,需要外呼機器人的廠家提供,這個時候號碼的質量就是影響接通率的重要因素了。
質量差的號碼可能會被客戶手機上的APP攔截,也有可能被通信運營商攔截,無法觸達最終的用戶。
需要外呼機器人提供線路的客戶可以在測試階段統(tǒng)計一下各家線路的接通率,上線之后仍然持續(xù)保持關注,如果有下降的情況盡快聯(lián)系供應商更換線路。
6.頁面交互
擁有方便高效的用戶交互頁面也是選擇外呼機器人的標準之一。
采購方可以考察比對UI界面是否簡潔明了,方便操作;
是否可以方便高效地進行話術管理;
是否提供CRM全路徑銷售管理以及CRM數據可視化效果;
是否可以方便地管理外呼任務,查看報表和每一通的對話記錄。
7.問題學習
不管供應商在項目啟動前花多大的代價去設計規(guī)則或者建模,在實際使用中,總會遇到無法有效識別客戶意圖的情況。
因此,采購方須留意系統(tǒng)是否支持人工或者自動地從問題中學習,這樣才能不斷迭代,提高系統(tǒng)的準確率。
8.意向評級
外呼機器人的意向判斷能力(對通話內容實時分析,標注客戶特征信息并根據客戶意向強弱進行智能分類)也是提高工作效率和銷售效果的關鍵節(jié)點。
在營銷類電話中,自動進行客戶意向評級可以從電話中過濾出高意向的客戶。一般是根據在掛斷時候,對話的所在階段來判斷,更加復雜的情況也包括識別客戶畫像信息,考慮到上下文,特別是客戶的回答內容來綜合性的分析。
9.語音合成
目前在動態(tài)內容生成方面,主要有兩種做法。
一種是錄音拼接,即將部分錄好的詞句拼接起來,但這種方法體驗很差,聽上去生硬死板,人們一下子就能知道是機讀的,從而會產生抵觸情緒。
另一種方式是語音合成。目前由于技術和成本上的問題,語音合成還無法做到全部內容動態(tài)合成,能騙過人耳的情況(Google新出的demo也只是從千萬通電話中跳出一通表現最好的,不能代表平均水平)。
另外,目前語音合成還不能做到任意改變音色,這可能會造成說話人音色前后不一致的情況。
10.話術優(yōu)化
很多采購方沒有外呼機器人的產品使用經驗,忽略了語音對話和文字聊天機器人之間的差別,話術常常沒有重點,過于冗長,客戶因而容易失去耐心,在重點銷售話術出現前就掛斷電話。
而不恰當的話術設計給電銷效果帶來的負面影響往往不易被察覺,浪費了時間和資源不說,更嚴重的是可能會給潛在客戶留下壞印象而失去往后的合作機會
因此,選擇能夠提供相應的話術優(yōu)化方案的服務商,一定會給企業(yè)帶來很多技術之外的價值!
外呼機器人是一種終極的產品形態(tài),對話系統(tǒng)是人工智能皇冠上的明珠,體現了人類的終極智慧。雖然行業(yè)目前在起步階段,但也已經有了較為成熟的產品。
例如客知音,他擁有自主研發(fā)的語音識別引擎,外呼機器人已被多家呼叫中心系統(tǒng)采用,也被評為2018年“呼叫中心行業(yè)十大推薦品牌”之一。
關于電話機器人科大和電子科大機器人教育中心的介紹到此就結束了,不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ?如果你還想了解更多這方面的信息,記得收藏關注本站。