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快商通智能客服,领跑行业智能化营销化发展趋势
发布时间:2020-07-09 09:06:45 来源:互联网

伴随AI、5G等新技术带来的变革,客户服务场景发生了多元的变化,千亿级别的企业客服市场正迎来新挑战与新变革。传统客服向智能客服升级转型是必然趋势,如何为企业降本提效,如何开拓新的增量市场,将是未来客服市场最为关切的问题。

一、智能客服行业飞速发展

一场突如其来的疫情让我们看到了智能客服身上的无限可能性。

在人工接待、办公场景暂时停摆的“黑暗”时期,线上咨询却出现“井喷式”增长,如何解决咨询量激增的压力?

专门针对疫情问询的智能客服系统提出了解决方案。

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疫情期间,快商通第一时间上线智能肺炎咨询机器人,免费赠予有需要的医院与企业,结合智能客服云平台,帮助中小微企业迅速搭建线上营销体系,降低疫情损失。

快商通智能肺炎资讯机器人通过链接多种渠道,如公众号、APP、网站等,为线上咨询的市民提供科普知识、热门问题、定点医院信息等信息。同时智能客服通过机器人深度学习技术,实现每日更新各大权威机构的疫情防护指南,做到智能问答,对疑似病患提问进行分析解答。

通过问询和交互,智能客服起到了减轻初诊量压力,辅助防控的作用。

然而智能客服的发展并不是一蹴而就的,各时期的相关技术对客服软件的发展起到了极大的催化作用。

在2000年以前,互联网尚未普及,彼时主要以电话沟通为主;

在2000-2010年,随着互联网的普及,出现了传统客服软件+PC端在线客服,多渠道客服并存;

2010年发展至今,基于SaaS的云呼叫中心和云客服软件的出现,智能客服进入商业化应用阶段;

尤其在近几年,智能客服更是飞速发展。

在我国加速推动数字化转型的利好环境下,智能客服依托于云、AI和5G等创新技术来寻求发展新“基遇”。其中,云计算的海量算力、AI 的应用智能和5G的可靠网络为智能客服系统的技术革新,产业升级,商业场景规模化落地提供了强大技术保障。

目前,我国拥有整体规模高达4000亿人民币的客服市场,其中智能客服市场将达到500亿~800亿元。

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随着智能客服的飞速发展,未来这部分存量市场将为企业带来增效,降本的巨大价值。

二、智能落地,不再只是“客服”

智能客服商业化应用的主要价值是通过部分替代客户服务过程中的重复性工作,并辅助人工客服,缓解服务压力,降低后台管理成本。

随着企业需求的发展,“智能客服”的价值也不仅仅只是提供“客服”功能,同时也承担着部分企业营销转化与运营管理的需求。

为满足企业不断增加的营销管理需求,快商通选择将营销智能化作为产品核心价值,构建了包括智能营销客服系统、仿真营销客服机器人、智能问答机器人、网页电话回拨系统、工单系统等产品在内的【智能客服云平台】,帮助客户打通【营销投放→售前接待→销售转化→客户管理→售后服务】等营销闭环管理解决方案。

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其智能客服系统拥有营销数据分析、内置CRM系统、API接口将前端咨询数据与后端客户管理系统数据串联打通等高效管理工具,利于管理人员对客户资源进行高效分配与追溯管理。

同时借助智能客服数字化优势,快商通亦可对数据进行深度分析与运用,提升企业线索孵化、销售转化、留存复购的效率。

三、无限智能的未来趋势

随着智能客服能力展现,未来的多场景、多行业探索将成为主基调,其发展趋势也逐步显示出来。

01多维化数据、智能营销成未来企业主需求

在企业需求方面,智能营销是业务增值的有效手段。而建立智能化营销需要对数据进行深入分析、应用、诊断。

在这方面率先“吃螃蟹”的如快商通智能客服系统,采用“服务+营销”的产品策略。通过对多维度数据分析,基于每日运营数据AI智能分析解读,自动生成优化策略辅助调整,同时提供智能客服机器人,以营销获联为任务驱动,可独立自主营销,与人工客服相互协作带来新的业务增长突破口。

而这仅仅是智能营销的冰山一角。

数据将是未来企业进行营销增效的重要法门。具备大数据收集、储存、分析、运用等处理能力的智能客服系统可为企业节省人力成本和数据分析时间,同时在数据运用,营销战略制定也提供了重要依据。

02机器人智能化深度学习

以往机器人客服以自然语言处理与搜索技术为主,是一种关键词匹配的对话模式。

2012年前后,深度学习算法的突破,为智能客服带来了技术上的革新。基于深度学习的知识图谱推理模型,使智能客服可以跳出“匹配类”对话的限制,模仿人类大脑神经元之间的传递,进行更为精准的信息处理。

以快商通为例,其已拥有民营医疗、教育领域最大规模知识库,基于知识图谱的深度学习模型,通过知识推理精准识别客户意图,比关键词识别技术的准确性增加25%,对专业知识的回答满意度可达人工客服的85%。

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未来,随着技术的发展,智能客服将建立更深度的场景理解以满足不同行业的多场景应用。

结语

依托于新基建的技术支撑,未来智能客服的演化应该是“千人千面”,智能拟人,深度应用于企业服务各环节。

实现前端能沟通客户,在终端能协助人工,在后端能为营销决策提供数据支撑,将服务衍生至管理、营销、销售等等重要的企业经营场景。

而现在,一切才刚刚开始。

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