摘要:
客服工作中經(jīng)常需要用到機器人來代替人工客服完成接待服務(wù),快速找到市面上支進(jìn)行自動回復(fù)的機器人客服系統(tǒng)非常關(guān)鍵,本文將為大家推薦快商通這款包含仿真營銷客服機器人和智能問答機器人的客服系統(tǒng)。

機器人客服系統(tǒng)
什么是機器人客服系統(tǒng)
機器人客服系統(tǒng)是指一套在原有客服功能的基礎(chǔ)上添加了支持自動回復(fù)客服機器人功能的在線客服系統(tǒng),能夠同一時間接待大量訪客咨詢,解決了夜間無人值守的問題,工作效率相較于人工客服有成倍的提升。
機器人客服系統(tǒng)推薦
快商通是一款以機器人功能為主,偏向企業(yè)營銷的客服系統(tǒng),支持接入全網(wǎng)多渠道,能夠?qū)⒋罅靠蛻糇稍兘y(tǒng)一由機器人進(jìn)行服務(wù)接待和轉(zhuǎn)化引導(dǎo),尤其能夠幫助一些玩矩陣營銷的公司低成本快速進(jìn)行客戶聯(lián)系方式獲取,下面將詳細(xì)介紹快商通客服系統(tǒng)中兩款不同類型的客服機器人。
1、仿真營銷智能客服機器人
仿真營銷智能客服機器人是主打售前營銷套電功能的產(chǎn)品,借助長時間累積的海量知識圖譜以及NLP技術(shù),能夠識別客戶咨詢提問意圖并準(zhǔn)確給出相應(yīng)回復(fù),于此同時在適當(dāng)時機發(fā)出獲取客戶聯(lián)系方式的語言邀請,自動完成解答引導(dǎo)和獲聯(lián)的完整步驟。
可能有些朋友不知道NLP技術(shù)是什么,有多厲害,在這給大家稍微做個解釋。NLP,全稱 nature language processing,翻譯過來就是自然語言處理了。主要做的工作就是想盡辦法讓機器能夠理解人類的語言。由于芯片和算法以及設(shè)備的升級已經(jīng)能夠讓機器通過學(xué)習(xí)的方式從一定程度上理解了人類的語言了,大家用到的,天貓精靈、小愛同學(xué)、Siri等等都是NLP的產(chǎn)物。

人工智能客服機器人
在能夠代替人工客服進(jìn)行咨詢接待的基礎(chǔ)上,仿真營銷客服機器人能夠同時間接待來自企業(yè)投放在全網(wǎng)多渠道的推廣內(nèi)容獲取的訪客咨詢,解答并獲取到客戶聯(lián)系電話后以工單的形式自動發(fā)送到相關(guān)負(fù)責(zé)人的微信中,并支持將數(shù)據(jù)同步到CRM用戶管理中心。
也就是說,快商通機器人客服系統(tǒng)是一款能夠自主營銷,自主接待獲客的產(chǎn)品,相當(dāng)于一個口吻和業(yè)務(wù)回答能力完全等同于真人的客服不知疲倦的快速對接來自全網(wǎng)的客戶,能夠產(chǎn)生的價值和其效率可想而知,目前客單價高的醫(yī)療、教育、財稅、裝修、房產(chǎn)等行業(yè)正在大量使用快商通的機器人客服系統(tǒng)。
2、智能問答客服機器人
智能問答機器人是快商通的機器人客服系統(tǒng)中的另一款產(chǎn)品,同樣運用仿真營銷機器人的算法內(nèi)核,只是在知識庫體量上有所差別。同樣能夠做到根據(jù)訪客提問來回答問題,相較于關(guān)鍵詞匹配的那種自動回復(fù)機器人準(zhǔn)確率提高25%。
智能問答機器人較多運用在售后場景,能夠更加智能的識別用戶意圖,在準(zhǔn)確率、響應(yīng)速度、穩(wěn)定性多個方面都要優(yōu)于市面上單純的關(guān)鍵詞判斷回復(fù)的機器人。并且能夠跟仿真營銷機器人一起被運用在同一套客服系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程中。

客服機器人
機器人在客服系統(tǒng)中的運用
1、無效對話過濾
在機器人足夠智能的情況下,客服系統(tǒng)能夠借助機器人的判斷能力實現(xiàn)無效對話自動過濾的功能。所有訪客進(jìn)入到在線客服進(jìn)行對話咨詢的時候先由機器人接待,判斷出為有真實業(yè)務(wù)咨詢需求后再自動轉(zhuǎn)人工,能夠為企業(yè)過濾掉大量騷擾、惡意刷對話的訪客。
2、引導(dǎo)訪客開口
于此同時,對于一些帶著真實需求進(jìn)入到對話但由于隱私、信任等問題不方便開口的客戶,機器人能夠圍繞其搜索關(guān)鍵詞進(jìn)行一輪相關(guān)問題的解答,為網(wǎng)站訪客解除部分疑惑,促使訪客愿意開始提出自己的顧慮問題。
總結(jié):
搭載的仿真營銷智能機器人和智能問答機器人的快商通是完全以營銷獲客為主的機器人客服系統(tǒng),能夠滿足企業(yè)在售前、售中、售后多場景的不同需求,利用機器人一對多的特性同時接待全網(wǎng)多渠道客戶,在低于傳統(tǒng)人工客服成本的情況下獲取到更多的用戶資源和機會。
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