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电销机器人十大排行榜 电商智能客服机器人

电商智能客服机器人(十大销售机器人榜单)原机能量2021-01-27 13:06
乐言科技打造的客服机器人基于高精度语义理解技术，能够从海量数据中挖掘高质量的语音技能，模拟优秀的人类客服回复逻辑，感知用户多轮对话交流内容、订单信息、店铺优惠活动、商品信息等各个维度 。全方位的，并从中提取有效信息，从而精准拟人的回复用户的咨询信息 。
中国电商行业:营销售后能力有待智能客服提升 。
移动时代的到来，为品牌商家提供了更直接有效的服务消费者和销售渠道的能力 。随着电子商务行业交易规模的不断扩大，售前售后服务是电子商务平台的重要组成部分，传统的客户服务方式已经无法满足大量的营销需求 。某服装公司是国内领先的服务商，在电商平台上的销售额在同行业中名列前茅 。每日客服咨询量巨大，给其客服团队带来挑战:
1.客服系统的功能局限:传统客服系统往往只是作为接待访客咨询的工具，无法与网站商品、订单查询、店铺信息等商业模式完美融合 。，但需要人工客服进行二次查询 。当访问人数较多时，往往会导致问题回复不及时或不准确，导致用户体验下降 。
2.人力依赖高峰:在节假日和促销打折期间，电商公司为了应对激增的客服需求，往往需要临时安排数百人的客服进行接待和答疑，不仅导致人力成本消耗高，而且由于客服专业知识和信息化水平参差不齐，无法快速准确地满足用户咨询的诉求 。
智能客服案例分析:以乐言科技为例，为某服装厂部署智能客服机器人 。
乐言科技研发的客服机器人“快嘴帮人”，以全栈式电商知识图谱为底层，以自然语言处理和机器学习的行业应用为核心 。语言帮助性语言帮助性语言帮助性具有高精度的语言理解能力，可用于买家咨询接待、商务问题处理、智能推荐、客户关系维护等工作 。
一.核心技术
知识图谱——对非结构化文本、半结构化网页和结构化数据库进行统一建模、提取、融合和存储，主动面对多源异构数据融合的挑战，为上层特定领域语言理解、认知计算和对话机器人提供行业知识库 。
自然语言处理——采用知识驱动的语言认知技术，包括高精度的领域识别、领域意图识别、情感识别、分词、语言模型、领域词向量和句子向量表示以及语义相似度计算等 。，把非结构化的人类语言变成计算机可以理解和操作的结构化表示，以知识图谱的形式形成知识，从而实现人机交互 。
学习——通过研发面向结构的机器学习技术，提供细粒度的实体识别和链接、基于领域本体的关系和事件抽取、面向知识问答的语义角色标注服务 。
深度问答——面向行业知识库的深度问答引擎，集成了基于模板、语义分析、信息检索、端到端深度学习等主流技术 。根据行业复杂的信息需求，系统可以提供精准的问题分析和完整的答案回复 。
二、核心职能
人性化智能问答——客服机器人采用高精度自然语言理解技术，构建数据驱动的AI算法模型，通过服务数万客户积累海量真实语料，进行高维度机器学习和深度训练，反馈算法模型，可以模拟金牌客服的回复逻辑，提升客服机器人的语义理解和问答能力 。
【电销机器人十大排行榜 电商智能客服机器人】智能记录——它包括三个提醒:订购、付款和表扬 。它可以通过识别买家、付款、牵手进度的对话上下文，以客户订单和付款的转化率，自动查询或推荐订单 。该模块还包括支付推送、发货推送和退款回收功能，通过发送预设语音的全称，可以保证用户的网购体验 。
智能推荐——可以根据不同用户、不同场景，基于数据反馈实时调整推荐商品，同时自动过滤下架、过季或转化不好的不合理商品 。
智能质检——基于AI和数据挖掘技术，可以深入研究会话数据，识别客服的质检缺陷，规范客服行为，提升客服团队的服务质量和效率，发现潜在商机 。
三、应用效果
乐帮机器人的第一响应时间可以达到0.5秒以内，缩短了客服的平均响应时间 。案例中，服装公司电商部门部署乐帮后，其平均客服响应速度从2017年的120秒下降到2018年的40秒，再优化到2019年的19秒 。大大提高了客户接待效率，缓解了售前咨询压力 。此外，客户接待效率的提升也优化了客服团队成员的配置 。服装厂在销售前基本不需要客服回复，客服70%的工作都集中在销售和售后上，可以为用户提供更加细致和人性化的服务，从而增强用户粘性和店铺销售转化 。客服人数也从之前的50人减少到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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