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電商智能客服機器人(十大銷售機器人榜單)原機能量2021-01-27 13:06
樂言科技打造的客服機器人基于高精度語義理解技術,能夠從海量數據中挖掘高質量的語音技能,模擬優(yōu)秀的人類客服回復邏輯,感知用戶多輪對話交流內容、訂單信息、店鋪優(yōu)惠活動、商品信息等各個維度。全方位的,并從中提取有效信息,從而精準擬人的回復用戶的咨詢信息。
中國電商行業(yè):營銷售后能力有待智能客服提升。
移動時代的到來,為品牌商家提供了更直接有效的服務消費者和銷售渠道的能力。隨著電子商務行業(yè)交易規(guī)模的不斷擴大,售前售后服務是電子商務平臺的重要組成部分,傳統的客戶服務方式已經無法滿足大量的營銷需求。某服裝公司是國內領先的服務商,在電商平臺上的銷售額在同行業(yè)中名列前茅。每日客服咨詢量巨大,給其客服團隊帶來挑戰(zhàn):
客服系統的功能局限:傳統客服系統往往只是作為接待訪客咨詢的工具,無法與網站商品、訂單查詢、店鋪信息等商業(yè)模式完美融合。,但需要人工客服進行二次查詢。當訪問人數較多時,往往會導致問題回復不及時或不準確,導致用戶體驗下降。
人力依賴高峰:在節(jié)假日和促銷打折期間,電商公司為了應對激增的客服需求,往往需要臨時安排數百人的客服進行接待和答疑,不僅導致人力成本消耗高,而且由于客服專業(yè)知識和信息化水平參差不齊,無法快速準確地滿足用戶咨詢的訴求。
智能客服案例分析:以樂言科技為例,為某服裝廠部署智能客服機器人。
樂言科技研發(fā)的客服機器人“快嘴幫人”,以全棧式電商知識圖譜為底層,以自然語言處理和機器學習的行業(yè)應用為核心。語言幫助性語言幫助性語言幫助性具有高精度的語言理解能力,可用于買家咨詢接待、商務問題處理、智能推薦、客戶關系維護等工作。
一.核心技術
知識圖譜——對非結構化文本、半結構化網頁和結構化數據庫進行統一建模、提取、融合和存儲,主動面對多源異構數據融合的挑戰(zhàn),為上層特定領域語言理解、認知計算和對話機器人提供行業(yè)知識庫。
自然語言處理——采用知識驅動的語言認知技術,包括高精度的領域識別、領域意圖識別、情感識別、分詞、語言模型、領域詞向量和句子向量表示以及語義相似度計算等。,把非結構化的人類語言變成計算機可以理解和操作的結構化表示,以知識圖譜的形式形成知識,從而實現人機交互。
學習——通過研發(fā)面向結構的機器學習技術,提供細粒度的實體識別和鏈接、基于領域本體的關系和事件抽取、面向知識問答的語義角色標注服務。
深度問答——面向行業(yè)知識庫的深度問答引擎,集成了基于模板、語義解析、信息檢索、端到端深度學習等主流技術。根據行業(yè)復雜的信息需求,系統可以提供精準的問題分析和完整的答案回復。
二、核心職能
人性化智能問答——客服機器人采用高精度自然語言理解技術,構建數據驅動的AI算法模型,通過服務數萬客戶積累海量真實語料,進行高維度機器學習和深度訓練,反饋算法模型,可以模擬金牌客服的回復邏輯,提升客服機器人的語義理解和問答能力。
智能記錄——它包括三個提醒:訂購、付款和表揚。它可以通過識別買家、付款、牽手進度的對話上下文,以客戶訂單和付款的轉化率,自動查詢或推薦訂單。該模塊還包括支付推送、發(fā)貨推送和退款回收功能,通過發(fā)送預設語音的全稱,可以保證用戶的網購體驗。
智能推薦——可以根據不同用戶、不同場景,基于數據反饋實時調整推薦商品,同時自動過濾下架、過季或轉化不好的不合理商品。
智能質檢——基于AI和數據挖掘技術,可以深度學習談話數據,識別客服的質檢缺陷,幫助商家規(guī)范客服行為,提升客服團隊的服務質量和效率,幫助發(fā)掘潛在商機。
三、應用效果
樂幫機器人的第一響應時間可以達到0.5秒以內,縮短了客服的平均響應時間。案例中,服裝公司電商部門部署樂幫后,其平均客服響應速度從2017年的120秒下降到2018年的40秒,再優(yōu)化到2019年的19秒。大大提高了客戶接待效率,緩解了售前咨詢壓力。此外,客戶接待效率的提升也優(yōu)化了客服團隊成員的配置。服裝廠在銷售前基本不需要客服回復,客服70%的工作都集中在銷售和售后上,可以為用戶提供更加細致和人性化的服務,從而增強用戶粘性和店鋪銷售轉化??头藬狄矎闹暗?0人減少到18人,其中白班12人左右,平均每人每天接待1700-1800人,取得了良好的降本增效效果。
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目前上述的內容應該能夠為大家解答出大家對于電商智能客服機器人(電銷機器人十大排行榜)的疑惑了,所以如果大家還想要了解更多的知識內容,也可以關注本站其他文章進行了解哦。
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