洛阳智能外呼软件

百应CRM 2018年9月*3次更新说明，百应河南运营中心-郑州风之语智能科技
一通电话，一次拜访能够拿下的客户多吗？
NO！据统计，销售的成功95%是在不断跟进中实现的。
跟进客户的前提，是对客户的真实意向，进行准确判断和分类。然后，再针对不同的意向采取不同的跟进方法，步步为营，稳扎稳打。
新版客户意向分类器，针对每套话术，给机器人设置一套判断规则，机器人根据这个规则结合与客户实际通话内容，给客户打上不同的意向标签。
相较于老版和其他分类系统，有以下几个明显优势：
1.系统默认的分类规则更加多元化
多一个维度，对客户意向就多一层把握。
【A~F】 6类意向标签，默认设置了14条规则，划分维度包括通话状态（占线、未接、停机、空号等）、通话时长、客户通话内容（讲话次数、肯定、拒绝等）、话术流程完成度等。系统默认分类规则，经过大规模实战验证有效的，是适用于所有应用场景的通用型标准。
2.支持自定义，可以结合自己的实战经验，调整意向判定规则参数
可以在默认分类规则的基础上，修改规则数量（添加或删除）、顺序（鼠标自由拖动）、逻辑关系。
支持个性化自定义分类，在默认的通用型标准上，融入自己沉淀的实战经验，可以提高客户意向判断的准确度，更有利于精准跟进，精准营销。
3.紧贴应用场景，每一套话术都可以设置不同的意向判定规则
意向分类规则的设置入口下放到每一套具体的话术。
不同的场景，面向不同的客户群体，采用不同的话术，匹配不同的意向分类规则。
4.闭环反馈机制，不断完善意向分类规则
默认分类规则效果如何？需不需要自定义？自定义的规则效果如何？
系统自动显示每一条规则的匹配次数，根据实际跟进效果，结合匹配次数，来判断该条规则的内容或顺序是否合适。
例如：我们设置B类客户的意向标签：
1.通话时长>50s
2.拒绝次数<=1命中业务问题>=1
使用几天后，一共推送了100个B类客户，但是质量并不高，查看意向标签后台数据，显示【通话时长>50s】匹配了80次。
也就是说80%的客户，是由这个标签判定来的，说明这个标签判定的意向并不准确，需要进一步优化。
详细操作说明
1.设置入口：【话术管理】
2.添加规则：
3.调整顺序：
4.删除规则
5.恢复默认设置
温馨提示：规则不宜设置的太过严苛。在一定存量的客户公海中，找出哪些是意向客户，不仅要找的准，还要找的全。规则制定的太过严苛，可能推送到手机上的全都是高质量的意向客户，但是也可能会误伤一部分意向客户，因为稍微偏差，就白白流失掉了。
2.话术数据化运营
数据驱动话术优化，打动更多客户
话术，是销量的首要利器。
美国“**级销售大王”弗兰克·贝特格说过：“交易的成功，往往是口才的产物。”
那么，什么才算是好的话术呢？
好的话术，体现在数据上。
百应新推出的“话术数据化运营”功能，就是用精准数据来评价话术，从而驱动话术优化。
具体地，这个“数据化运营”通过流程、知识库、多轮会话三个层面详细记录话术的到达率来实现。
【流程】层面，好的话术逻辑，能够引导客户走在你所设置的主流程中，从而提高邀约成功率等。
点开【数据统计】，就可以看到该套话术在主流程上的到达情况。
话术数据化运营
如果外呼电话电话全部接通，那么到达开场白（介绍）这程的到达率就是**；
开场白话术设置的好，那么到达*二个流程（位置介绍）的到达率就是**；
如果位置介绍这程的到达率仅为10%，绝大多数客户在开场白阶段就挂断了电话，说明开场白话术设置存在问题，需要去优化。
开场白具体哪里需要去优化呢？
同样地，开场白话术节点的每一个分支、跳转知识库也都有数据记录，根据实际数据，调整优化话术。数据统计自近14天的实际通话情况，点击每一话术节点右上角的曲线，可以查看话术分支到达率变化曲线，话术优化前后的效果对比一览无余。
话术分支到达率变化曲线
知识库数据统计
整个数据化运营体系，就像提供了一套详尽的评分标准，来告诉你哪里话术需要优化，更重要的是，这个评分标准是完全来自客户的真实反馈，根据这个真实反馈数据，一方面可以发现我们的话术缺陷，另一方面也可以猜透客户心思，知道什么话能打动更多客户。
有人会问，机器人的话术是人为设置的，直接找个良好销售设计一套话术不就可以了，为什么需要“数据化运营”？
，因为利益排他性，一个良好销售掌握的话术技巧，不会倾囊相授。
*二，机器人强大的学习速度和效率远**人类。
对于人来讲，提高话术技巧，除了一点点天赋和运气，要靠在实战中一点点积累经验、不断进取、再加一点悟性而习得。
对于机器人来讲呢，也是同样的道理。不同的是，机器学习的速度和效率是远**人类的。
一套AI话术可以设置多个机器人同时进行外呼，而每一个机器人一天可以拨打800~1200通电话，是人工的4-6倍。我们假设一套金融贷款的话术，设置了10个AI坐席进行外呼。一天的拨打量是8000-12000通，也就是进行了8000-12000次实战训练，这个训练量需要人工连续工作40-80天的才有可能达到。
“话术数据化运营”功能，就是利用机器人强大的学习和计算能力，在机器人与客户大量的沟通实践中，详细记录话术数据，量化话术中每一个细节的能效，并基于这些数据不断调整优化话术，终使机器人的话术能力达到甚至**过人类中的“**级销售大王”。
另外，非常值得一提的是，由于机器人的可复制性，只要优化好一套话术，就相当于拥有了一个“**级销售军团”，这而且个军团的数量完全由你指挥掌控。
百应河南运营中心-郑州风之语智能科技诚邀更多全省眼光的伙伴，在的时代，抓住机遇，合作共赢。


智能外呼机器人涉及原理：智能语音外呼机器人通过应用行业良好的语音识别(ASR)、语义理解(NLU)、语音合成(TTS)技术。
语言识别（ASR）：
语音识别方法主要是模式匹配法。
在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。
在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度者作为识别结果输出。
语义理解（NLU）
语义具有领域性特征，不属于任何领域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同领域中理解的不同。对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。
语言合成（TTS）
语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。TTS技术（又称文语转换技术）隶属于语音合成，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。