本文目錄一覽：

• 1、請問電銷機器人真的好用嗎？用過的來
• 2、電銷機器人真的會好用嗎？
• 3、電銷機器人的效果怎么樣，效果好不好？
• 4、電銷機器人有效果嗎？效果如何？
• 5、電銷機器人效果怎么樣???
• 6、電銷機器人效果如何？

電銷機器人還是很好用的，但是現(xiàn)在電銷面臨的應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， 要準備多少電話卡才夠用呢

我這邊是解決外呼封卡問題的，轉換線路，把主叫轉換為被叫，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

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云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎，而且現(xiàn)在越來越智能云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎，目前也有很多企業(yè)在推出應用云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎，你可以貨比三家以及根據(jù)自己的情況來定制你的話術

；當然為云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎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所有的用戶群體云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎！

好用不好用，這個方面就會有廠家給專門培訓，這個問題，我想應該不大的！

電銷機器人它們能夠自動撥打電話，號碼一鍵導入，自由控制，自動撥打電話。由于設計它們的程序員預先已經(jīng)植入了相關數(shù)據(jù)，所以，電銷機器人能夠相對準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、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。

AI機器人只能說輔助業(yè)務員完成最基本云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎的80%的工作云南電銷機器人穩(wěn)定嗎嗎，最核心最有效的還是得我們業(yè)務員自己去跟進，所以一開始不要對AI機器人抱特別高的期望；只能起一個篩選作用，當做一個輔助還是可以的。好用和不好用取決于話術的流程配置，有的機器人聽起來就很死板，有的就很靈活；還有人糾結識別能力，聽說好像現(xiàn)在機器人用的都是第三方的識別引擎，比如科大阿里騰訊百度，所以識別能力也是差不多的。我現(xiàn)在用了快一個星期，大的問題沒有，只是需要我自己去完善話術庫，據(jù)說是為了讓AI更靈活，我也懵逼。總的來說成本是降下來了，不像以前管員工那么累。人輕松

作為篩選客戶，機器人效率是比較高的，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。

隨著人工智能技術的發(fā)展，新型渠道的服務能力也有進一步的提升。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工作，進一步解放了企業(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發(fā)展相對成熟，但各類方言和口音問題還是會給語音內容識別的準確率帶來一定影響，而在線智能客服多數(shù)直接文字輸入，目前應用相對廣泛，因此以下探討的內容主要以文字輸入的智能客服方式為基礎。

雖然智能客服應用比較火熱，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確度。

目前企業(yè)所用的智能客服系統(tǒng)普遍用于業(yè)務解答，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慣。對于普通客戶而言，發(fā)問一般以相對口語化的方式進行，而系統(tǒng)則一般以結構化的語言去讀取，在客戶自然語言和計算機結構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，客戶提問的內容一旦比較復雜或表達不完整，系統(tǒng)就無法完整、正確識別客戶問題，導致目前一些智能客服應用在實際使用過程中推薦答案的準確率并不高，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注的業(yè)務內容，如果多次都得不到需求滿足，久而久之就會放棄這種服務模式，那么企業(yè)實現(xiàn)服務分流的初衷也會達不到預想的目標。

2、 單一服務模式

人工服務的最大優(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，結合客戶的變化來改變服務策略，在良好的互動中完成更多的工作任務。而據(jù)我們了解，當前的智能客服應用都只關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)、產品需求甚至是對服務的評價態(tài)度，但現(xiàn)有的智能客服應用大多數(shù)都沒有去關注客戶提問的內容以外的其他信息，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)自我學習和進步的缺乏

系統(tǒng)自學習包括業(yè)務上的學習和技術上的學習。在業(yè)務的自學習方面，隨著業(yè)務和客戶需求的變化，客戶關注的內容也會更新變化。前面提到當前的智能客服系統(tǒng)基本以企業(yè)知識庫為基礎來開發(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)務需求非常明確的情況下才會做進一步梳理和更新，管理流程比較復雜，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)就無法給出準確的答案。由于客戶對于新業(yè)務的感知卻往往要比企業(yè)內部的管理流程走得更快，了解的期望也會更加迫切，如果當客戶已經(jīng)在廣泛關注新產品新業(yè)務的問題時企業(yè)無法及時獲得信息和更新，可能會導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)務關注點、及時提醒管理人員及時更新業(yè)務知識或給予一定的業(yè)務引導，將能夠更好地提高用戶的服務體驗。技術上的學習主要跟系統(tǒng)的推薦算法相關，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行實現(xiàn)系統(tǒng)自身算法參數(shù)上的調整以便及時優(yōu)化自身推薦機制、提高推薦準確率。

上述問題是我們目前對于智能客服應用發(fā)展的一些看法，綜合國內目前技術的發(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用的優(yōu)化建設，更好地落實智能客服在企業(yè)的應用價值。

1、 在技術層面，完善系統(tǒng)技術應用，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、關鍵字搜索、匹配，這樣的方式遠遠談不上智能。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、計算機科學、語言學等多門學科的綜合應用，而所謂的智能應該是能讓機器主動去認知和學習，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。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的各種數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習的算法研究上，這才是體現(xiàn)智能的核心技術。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。

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)是否能夠適應客戶提問方式的隨意性。智能服務的基礎核心技術是自然語言處理，它通過對自然語言進行分詞、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的意圖并準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中如語義分析、情感分析、上下文關聯(lián)等技術而不單只是切詞匹配，這樣在應對客戶多樣化的提問時才能更加準確地判斷客戶需求并提供最佳答案。

（2） 實現(xiàn)系統(tǒng)的自我學習是智能客服的發(fā)展趨勢

機器學習、深度學習等相關技術目前已經(jīng)不是實驗室理論，不少領域都有一些應用的探索和研究，難度只在于如何跟實際的業(yè)務關聯(lián)起來并可以投入實際生產使用。企業(yè)在建設智能客服的過程中可以多投入精力和技術資源在這方面的研究，讓系統(tǒng)實現(xiàn)自我學習和優(yōu)化，才能真正體現(xiàn)智能客服的意義。

2、在業(yè)務層面上，要提高與業(yè)務的結合度

這體現(xiàn)在三個方面，一個是能基于業(yè)務流程、業(yè)務特點等來調整系統(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，提高推薦精準度。

第二個是業(yè)務知識的積累。業(yè)務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基礎，專業(yè)詞典則是影響智能客戶認知的因素之一。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合上述提到的自學習機制來及時獲取新業(yè)務關注點，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)務知識點的關鍵因素，因此同樣需要及時更新維護，這不僅要靠系統(tǒng)的自學習提醒，同時也要依賴人工維護。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，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)務分析成果，提高智能客服系統(tǒng)的綜合業(yè)務能力。實際上對數(shù)據(jù)的重視和應用已經(jīng)成為不同領域和行業(yè)的默契，很多企業(yè)都已經(jīng)開始了結合業(yè)務需求的數(shù)據(jù)挖掘分析工作，類似建立精準營銷識別、客戶服務滿意度預測、客戶投訴傾向判斷等應用模型。這些模型成果目前在客服方面應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過程中結合不同客戶標簽采取不同服務模式；或者結合產品精準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用現(xiàn)有分析成果，而是要融合當前的對話內容去提供實時分析，如果企業(yè)本身或服務的廠商在數(shù)據(jù)挖掘分析領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用方向，人工成本的不斷高漲以及對服務效率和質量要求的提高只會推動這種服務模式更加智能化和多功能化，隨著語音識別、圖像識別、機器人應用等上下端技術的日趨成熟，相信智能客服會在服務領域真正地大放異彩。

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