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電銷機器人它們能夠自動撥打電話，號碼一鍵導(dǎo)入，自由控制，自動撥打電話。由于設(shè)計它們的程序員預(yù)先已經(jīng)植入了相關(guān)數(shù)據(jù)，所以，電銷機器人能夠相對準(zhǔn)確地反映出顧客的需求，對于顧客的要求也能夠很快地作出解釋和應(yīng)答。電銷機器人好用嗎?對于這個問題的回答人各有異，并不相同，但是，不可否認(rèn)的就是電銷機器人的出現(xiàn)的的確確給電話銷售行業(yè)帶來了諸多便利，人們可以有更多時間去干其他更需要他們的工作。

忠仆1號電話機器人不需要崗前、崗中與技能培訓(xùn)、而且忠仆1號電話機器人本身的價格就比人工要低的多，也不需要吸引人的薪酬和激勵機制、這樣就節(jié)省了很多成本。一個忠仆1號電話機器人就是一位優(yōu)秀的銷售，批量擁有高技能的電銷人員。人工只需要跟進(jìn)機器人打出來的意向客戶，節(jié)省大量的時間精力，也減輕壓力。

電銷機器人真的會好用嗎？

電銷機器人這兩年確實見到的比較多，而且現(xiàn)在越來越智能，目前也有很多企業(yè)在推出應(yīng)用，你可以貨比三家以及根據(jù)自己的情況來定制你的話術(shù)

；當(dāng)然為了更好的效果建議你一定要根據(jù)一段時間的情況來選擇性購買，不要一次性購買時間太長，這樣你可以根據(jù)用戶的數(shù)據(jù)反饋和效果再來決定，因為這個產(chǎn)品并不一定適合所有行業(yè)，而且也并不一定能gat所有的用戶群體！

好用不好用，這個方面就會有廠家給專門培訓(xùn)，這個問題，我想應(yīng)該不大的！

作為篩選客戶長沙電銷機器人穩(wěn)定嗎，機器人效率是比較高長沙電銷機器人穩(wěn)定嗎的，但是機器人也只能作為篩選客戶，篩選出意向客戶后還是需要人工進(jìn)行撥打電話，建議人工撥打電話的話使用外呼系統(tǒng)，通過中間號的方式撥打電話，因為直接用手機卡打電話的話被封的幾率是很高的。

電銷機器人還是很好用的，但是現(xiàn)在電銷面臨的應(yīng)該不是這個提高外呼量的問題，而是封卡問題吧，高頻外呼分分鐘就被封卡了，如果用機器人的話， 要準(zhǔn)備多少電話卡才夠用呢

我這邊是解決外呼封卡問題的，轉(zhuǎn)換線路，把主叫轉(zhuǎn)換為被叫，這樣就不會因為高頻呼出封卡了。我所接觸的很多企業(yè)，在合作之前都在用機器人，但是現(xiàn)在政策下來了，封卡很嚴(yán)重，所以用不了，只能想辦法解決封卡問題，之前沒有電話封卡這個舉動的時候，電銷機器人確實是能提高很多的電話量

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，新型渠道的服務(wù)能力也有進(jìn)一步的提升。基于人工智能的智能客服幫助各類企業(yè)解決了以往需要人工參與才能完成的部分服務(wù)工作，進(jìn)一步解放了企業(yè)的人力成本，是目前新型客服方式的典型代表。

目前智能客服的應(yīng)用方式有三種：在線智能客服、熱線端智能客服、實體客服機器人。熱線端智能客服、實體客服機器人兩種方式比在線智能客服多了語音處理的一步，雖然目前語音識別技術(shù)發(fā)展相對成熟，但各類方言和口音問題還是會給語音內(nèi)容識別的準(zhǔn)確率帶來一定影響，而在線智能客服多數(shù)直接文字輸入，目前應(yīng)用相對廣泛，因此以下探討的內(nèi)容主要以文字輸入的智能客服方式為基礎(chǔ)。

雖然智能客服應(yīng)用比較火熱，很多大型企業(yè)也已經(jīng)搭建或正在嘗試搭建智能客服應(yīng)用體系，但通過一些企業(yè)用戶的反饋，我們也發(fā)現(xiàn)目前仍存在一些問題。

1、 對客戶需求理解的準(zhǔn)確度。

目前企業(yè)所用的智能客服系統(tǒng)普遍用于業(yè)務(wù)解答，系統(tǒng)的開發(fā)模式主要基于企業(yè)的知識庫，采用關(guān)鍵字匹配來推薦答案，這種方式雖然直接，但其實沒有很好地考慮到客戶的提問習(xí)慣。對于普通客戶而言，發(fā)問一般以相對口語化的方式進(jìn)行，而系統(tǒng)則一般以結(jié)構(gòu)化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機結(jié)構(gòu)化語言之間必然需要一定的機制去做好翻譯工作，例如客戶的口語化提問方式、上下文智能關(guān)聯(lián)等，但目前大多數(shù)智能客服處理這類問題的能力并不強，客戶提問的內(nèi)容一旦比較復(fù)雜或表達(dá)不完整，系統(tǒng)就無法完整、正確識別客戶問題，導(dǎo)致目前一些智能客服應(yīng)用在實際使用過程中推薦答案的準(zhǔn)確率并不高，從而影響客戶的使用體驗。客戶采用在線問答的模式無非是希望盡可能簡便地獲取自身關(guān)注的業(yè)務(wù)內(nèi)容，如果多次都得不到需求滿足，久而久之就會放棄這種服務(wù)模式，那么企業(yè)實現(xiàn)服務(wù)分流的初衷也會達(dá)不到預(yù)想的目標(biāo)。

2、 單一服務(wù)模式

人工服務(wù)的最大優(yōu)點就是靈活和具備思考能力，不僅能解決客戶的基本需求，還能推動挖掘客戶的潛在需求，結(jié)合客戶的變化來改變服務(wù)策略，在良好的互動中完成更多的工作任務(wù)。而據(jù)我們了解，當(dāng)前的智能客服應(yīng)用都只關(guān)注解決客戶的提問需求，幾乎沒有考慮到如何主動去了解、分析和發(fā)掘客戶的潛在需求。實際上在對話過程中，從客戶文字信息可以反映出客戶的某些情緒表現(xiàn)、產(chǎn)品需求甚至是對服務(wù)的評價態(tài)度，但現(xiàn)有的智能客服應(yīng)用大多數(shù)都沒有去關(guān)注客戶提問的內(nèi)容以外的其他信息，沒有真正做到智能地收集客戶信息并做出合適的判斷和推薦。

3、 系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)和進(jìn)步的缺乏

系統(tǒng)自學(xué)習(xí)包括業(yè)務(wù)上的學(xué)習(xí)和技術(shù)上的學(xué)習(xí)。在業(yè)務(wù)的自學(xué)習(xí)方面，隨著業(yè)務(wù)和客戶需求的變化，客戶關(guān)注的內(nèi)容也會更新變化。前面提到當(dāng)前的智能客服系統(tǒng)基本以企業(yè)知識庫為基礎(chǔ)來開發(fā)，這可能會存在兩個問題，一是企業(yè)知識的補充或更新一般都是在新政策新業(yè)務(wù)需求非常明確的情況下才會做進(jìn)一步梳理和更新，管理流程比較復(fù)雜，操作周期較長；另外一個就是客戶的問題有可能會超過知識庫回答的范圍，此時系統(tǒng)就無法給出準(zhǔn)確的答案。由于客戶對于新業(yè)務(wù)的感知卻往往要比企業(yè)內(nèi)部的管理流程走得更快，了解的期望也會更加迫切，如果當(dāng)客戶已經(jīng)在廣泛關(guān)注新產(chǎn)品新業(yè)務(wù)的問題時企業(yè)無法及時獲得信息和更新，可能會導(dǎo)致一些營銷機會的流失，這時如果智能客服系統(tǒng)能及時捕捉新的業(yè)務(wù)關(guān)注點、及時提醒管理人員及時更新業(yè)務(wù)知識或給予一定的業(yè)務(wù)引導(dǎo)，將能夠更好地提高用戶的服務(wù)體驗。技術(shù)上的學(xué)習(xí)主要跟系統(tǒng)的推薦算法相關(guān)，作為智能客服系統(tǒng)的核心算法，目前大多數(shù)智能客服系統(tǒng)在算法的優(yōu)化更新方面的速度非常緩慢，有些甚至幾乎就不更新，根本沒有考慮到隨著需求變化去進(jìn)行實現(xiàn)系統(tǒng)自身算法參數(shù)上的調(diào)整以便及時優(yōu)化自身推薦機制、提高推薦準(zhǔn)確率。

上述問題是我們目前對于智能客服應(yīng)用發(fā)展的一些看法，綜合國內(nèi)目前技術(shù)的發(fā)展趨勢以及我們的研究和經(jīng)驗，建議可以考慮從以下幾個方面來推動智能客服應(yīng)用的優(yōu)化建設(shè)，更好地落實智能客服在企業(yè)的應(yīng)用價值。

1、 在技術(shù)層面，完善系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用，讓系統(tǒng)更智能

建立智能客服系統(tǒng)不單單只是IT建設(shè)的問題，如果還停留在用傳統(tǒng)IT的思維模式去做機械化的分詞、關(guān)鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上智能。IT只是實現(xiàn)系統(tǒng)的一種手段，真正的智能客服是集合人工智能學(xué)、計算機科學(xué)、語言學(xué)等多門學(xué)科的綜合應(yīng)用，而所謂的智能應(yīng)該是能讓機器主動去認(rèn)知和學(xué)習(xí)，不斷強化行為模式，提高思考能力，從而更加靈活地完成各項工作任務(wù)。從這個層面上來說，企業(yè)如果要投入做智能客服，還是要把更多的精力放在人工智能相關(guān)的各種數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法研究上，這才是體現(xiàn)智能的核心技術(shù)。如何去做，可以從以下兩個方面考慮。

（1） 讓系統(tǒng)聽懂人話是智能客服的基礎(chǔ)。

要做到讓客戶感覺與智能客服的對話跟人工客服沒有差異并不容易，這取決于系統(tǒng)是否能夠適應(yīng)客戶提問方式的隨意性。智能服務(wù)的基礎(chǔ)核心技術(shù)是自然語言處理，它通過對自然語言進(jìn)行分詞、分析、抽取、檢索、變換、翻譯等工作而讓計算機快速理解自然語言表達(dá)的意圖并準(zhǔn)確地反饋用戶所需信息，因此如果要提高的系統(tǒng)的理解能力，還是要更加充分地利用自然語言處理技術(shù)中如語義分析、情感分析、上下文關(guān)聯(lián)等技術(shù)而不單只是切詞匹配，這樣在應(yīng)對客戶多樣化的提問時才能更加準(zhǔn)確地判斷客戶需求并提供最佳答案。

（2） 實現(xiàn)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)是智能客服的發(fā)展趨勢

機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)目前已經(jīng)不是實驗室理論，不少領(lǐng)域都有一些應(yīng)用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)起來并可以投入實際生產(chǎn)使用。企業(yè)在建設(shè)智能客服的過程中可以多投入精力和技術(shù)資源在這方面的研究，讓系統(tǒng)實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，才能真正體現(xiàn)智能客服的意義。

2、在業(yè)務(wù)層面上，要提高與業(yè)務(wù)的結(jié)合度

這體現(xiàn)在三個方面，一個是能基于業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)特點等來調(diào)整系統(tǒng)的計算流程和算法，讓系統(tǒng)更加契合不同企業(yè)的特點，提高推薦精準(zhǔn)度。

第二個是業(yè)務(wù)知識的積累。業(yè)務(wù)知識包括知識庫和行業(yè)的專業(yè)詞典，知識庫是智能客服的服務(wù)基礎(chǔ)，專業(yè)詞典則是影響智能客戶認(rèn)知的因素之一。由于不同企業(yè)知識庫的管理流程并不相同，更新完善的周期也不一樣，所以在這方面主要還是考慮如何結(jié)合上述提到的自學(xué)習(xí)機制來及時獲取新業(yè)務(wù)關(guān)注點，提醒企業(yè)管理人員更新知識庫信息。而在專業(yè)詞典方面因為是系統(tǒng)識別業(yè)務(wù)知識點的關(guān)鍵因素，因此同樣需要及時更新維護(hù)，這不僅要靠系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)提醒，同時也要依賴人工維護(hù)。傳統(tǒng)的智能客服系統(tǒng)對于詞典的管理都是“黑盒管理”模式，一般都是企業(yè)提出需求，系統(tǒng)的開發(fā)廠商去維護(hù)更新，這樣的流程比較繁瑣，如果可以直接提供可視化的詞典管理界面，由企業(yè)用戶自己去維護(hù)，知識的更新效率會更高。

最后一個就是要更多地去融合企業(yè)的業(yè)務(wù)分析成果，提高智能客服系統(tǒng)的綜合業(yè)務(wù)能力。實際上對數(shù)據(jù)的重視和應(yīng)用已經(jīng)成為不同領(lǐng)域和行業(yè)的默契，很多企業(yè)都已經(jīng)開始了結(jié)合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)挖掘分析工作，類似建立精準(zhǔn)營銷識別、客戶服務(wù)滿意度預(yù)測、客戶投訴傾向判斷等應(yīng)用模型。這些模型成果目前在客服方面應(yīng)用較多的模式就是推薦給熱線客服，作為提醒客服的信息。同樣的，這種方式放在智能客服的應(yīng)用上也同樣適用，例如可以利用企業(yè)的客戶畫像體系在服務(wù)過程中結(jié)合不同客戶標(biāo)簽采取不同服務(wù)模式；或者結(jié)合產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷模型嵌入到智能客服系統(tǒng)，在交互過程中及時捕捉客戶意向、把握營銷機會。當(dāng)然，這種模式的真正開展并非十分容易，畢竟不是簡單地直接應(yīng)用現(xiàn)有分析成果，而是要融合當(dāng)前的對話內(nèi)容去提供實時分析，如果企業(yè)本身或服務(wù)的廠商在數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的積累不是特別深的話，也很難取得比較好的效果。

智能客服不會是一時興起會快速幻滅的應(yīng)用方向，人工成本的不斷高漲以及對服務(wù)效率和質(zhì)量要求的提高只會推動這種服務(wù)模式更加智能化和多功能化，隨著語音識別、圖像識別、機器人應(yīng)用等上下端技術(shù)的日趨成熟，相信智能客服會在服務(wù)領(lǐng)域真正地大放異彩。

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