客知音：用智能電話機器人和銷冠AI教練為企業(yè)賦能！

時間：2023-02-11 09:12:02 | 來源：電子商務

時間：2023-02-11 09:12:02 來源：電子商務

導語

智能營銷新時代:人工智能和大數(shù)據(jù)教你提高銷售轉(zhuǎn)化率

銷售中的語音對話從來都是一個“黑匣子”—— 怎么說能夠提高業(yè)績?說什么可以增加訂單?這些似乎只能是廣大銷售們自己說不清道不明的經(jīng)驗之談。然而事實上,由于個人判斷的局限性,每個銷售所謂的“經(jīng)驗套路”很有可能并沒有達到很好的效果,其實業(yè)績還有很大的提升空間。

而人工智能和大數(shù)據(jù)恰恰能夠為我們打開這個“黑匣子”:通過分析龐大的數(shù)據(jù)庫得到針對不同領域、不同情境下轉(zhuǎn)化率更佳的銷售套路,真正做到人工智能為人類賦能。

客知音CEO孫思明在2018第十四屆呼叫中心產(chǎn)業(yè)國際領航者峰會首次分享了智能營銷這樣一個新興的話題,全場嘉賓深受啟發(fā)。

下面就是詳細演講分享和現(xiàn)場照片精選!

銷售中的數(shù)據(jù)科學

所謂的“銷售中的數(shù)據(jù)科學”并不僅僅是我們對結(jié)果的考量,比如電話接通率、排隊率、服務率等。而是利用數(shù)據(jù)告訴我們,針對什么樣的客戶采用什么樣的對話內(nèi)容或方式是最容易轉(zhuǎn)化,最有價值的。

1.銷售轉(zhuǎn)化率提升后帶來巨大價值

目前我們的重點是希望提高我們銷售團隊的銷售轉(zhuǎn)化率。因為銷售轉(zhuǎn)化率決定著企業(yè)最終的銷售額度。

這里有一個簡單的數(shù)據(jù),我們一個客戶的電銷團隊年銷售額有5億元,目前有效的銷售轉(zhuǎn)化率是16%。

如果銷售轉(zhuǎn)化率提高一個百分點到17%,那他這一年可以在所有的廣告投放不變的情況下、人員不增加的情況下,年銷售額能提高3125萬元。提高兩個百分點,那就是6250萬元了。所以對我們的呼叫中心來說,在成本不變的情況下提高效率,給我們帶來的產(chǎn)值是非常巨大的。

2.銷售轉(zhuǎn)化率的分析預測模型

那我們是如何得到數(shù)據(jù)的呢?

首先,利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術提取對話特征。

“特征”是在機器學習里的一個概念,是指和我們結(jié)果相關的各個因素。比如在CRM中客戶的標簽、銷售的對話語速、聽說比例等各種可能會影響銷售轉(zhuǎn)化率的因素。

這邊有個互聯(lián)網(wǎng)教育的案例,我們基于30萬條教育銷售的對話錄音,共提取了3大類、56項和155個領域特征。然后建立模型,計算了各項特征的分布和轉(zhuǎn)化相關性。

在實際場景中,我們找到可改進項48項,在條件允許下改變銷售話術,預測轉(zhuǎn)化率會提升8%,相當于原來5億的年銷售額可以提高到5.4億!

3.提升銷售轉(zhuǎn)化率的兩大核心

一、向最有可能購買的人銷售。

基于30萬通電話錄音,我們通過語意理解自動從對話中提取出特征字段和客戶標簽,可以從數(shù)據(jù)中清楚地了解到什么樣的用戶更容易轉(zhuǎn)化,因而可以投入更多的精力在他們身上,有的放矢,提高效率。

二、做最有可能轉(zhuǎn)化的事。

大數(shù)據(jù)更是明確了一些人們從來不會去具體量化的指標。比如語速在4.2~5.7字每秒對應的銷售轉(zhuǎn)化率更高,這樣說話過快或過慢的客服可以利用這個標準去聯(lián)系改進。

除此以外,數(shù)據(jù)也告訴我們更具體的銷售套路:

針對客戶不同的問題應該怎樣回答?

和客戶可以聊起什么樣的話題?

運用哪一種銷售話術?

如何一步一步正確引導客戶?

……

可能會有人懷疑它的準確性,但統(tǒng)計機器學習模型中,重要因素會隨著數(shù)據(jù)量增大而逐漸顯露出來,因此對于結(jié)果的判斷是相當準確的。

但是在一通對話中涉及到的因素非常多,當所有因素參雜在一起時,很難分辨具體哪個因素對銷售轉(zhuǎn)化率起到多大作用。綜合來看,根據(jù)所占權(quán)重大小我們得到前十個最相關的正向因素和負向因素。銷售客服們可以以此來改進話術,提高轉(zhuǎn)化率。

銷冠AI教練

那如何把這樣的數(shù)據(jù)科學真正帶到實際的銷售場景中呢?

銷冠AI教練便是針對人類自身局限性,為銷售代表提供人工智能解決方案的典范。      

1.CRM數(shù)據(jù)準確和完整錄入

用戶畫像,即CRM系統(tǒng),是智能營銷的基礎。之后做的產(chǎn)品內(nèi)容推薦、廣告投放、客戶關懷等,客戶畫像都是數(shù)據(jù)支撐。

但CRM突出的問題是我們的數(shù)據(jù)質(zhì)量不過關。我想我們都有這樣的經(jīng)驗:如果一個字段是選填的,人們很有可能不填;如果一個字段是必填的,有時就會瞎填。這很正常,也是人性使然,因為我們沒有一個很好的機制去監(jiān)督人們準確完整地填寫信息。

而我們給出的解決方案是,只要對話中提到了客戶畫像的字段,銷冠AI教練通過自動語音轉(zhuǎn)文字,把重要的信息提取出來,保證CRM數(shù)據(jù)準確完整。

2.實時質(zhì)檢把問題扼殺在搖籃

今天所有的呼叫中心都有離線的質(zhì)檢模塊。但離線質(zhì)檢的問題是其滯后性,錯誤已經(jīng)釀成,客戶很有可能已經(jīng)離開了我們。

所以我們給出的解決方案是,在實時打電話過程中,問題剛露出一點苗頭的時候,界面自動提醒銷售人員,把錯誤扼殺在搖籃里,或者實時地通知呼叫中心管理人員,避免問題的擴大化。

3.思路導航防止無效混亂的對話

真實的場景中,銷售代表打電話時可能發(fā)現(xiàn)和客戶聊了很多卻沒有把握關鍵的點,或者思維跳轉(zhuǎn)太快而顯得生硬,對話不流暢。

銷冠AI教練的屏幕上會提供思路導航,即聊天的話題順序。所以每聊到一個話題的時候,我們會通過NLP語意理解的引擎在任務列表中自動劃掉。這樣沒有說到的點也會一目了然,有效地解決了說話思路混亂的問題。

4.客戶購買意愿計算準確超過真人

實時計算的客戶購買意愿不但能提示銷售代表采取什么樣的話術,也是后期客戶分類的重要數(shù)據(jù)指標。

這是怎么算出來的呢?我們會利用大數(shù)據(jù)分析數(shù)百萬通的歷史電話錄音和是否購買的記錄。同時分析通話的時長、聽說比例、對話的內(nèi)容,通過語意理解,我們?nèi)プ鲆粋€大數(shù)據(jù)模型。最后算出來的購買意愿在統(tǒng)計意義上,比真人銷售代表的評測更加準確。

5.實時檢測提醒并推薦更佳話術

除了實時的質(zhì)檢模塊提供銷售代表注意他的語速、無意義詞頻和聽說比例以外,銷冠AI教練還能自動提供正確的回答,免去了不斷翻找資料的手忙腳亂,也縮短了新人熟悉業(yè)務的培訓時間。

但更為重要的是,我們利用AI和大數(shù)據(jù)技術提供智能營銷戰(zhàn)略。依靠數(shù)據(jù)來支撐經(jīng)驗,銷冠AI教練會根據(jù)上下文,比如客戶提到了某個問題,或是聊天聊到了某個階段,自動給出最有利于轉(zhuǎn)化的話術,同時還貼心地把答案分成小點,給予客服更清楚的提示。

客知音作為國內(nèi)領先的企業(yè)語音智能平臺,推出國內(nèi)專業(yè)的銷售對話智能分析系統(tǒng),擁有來自美國Google的核心技術和自主研發(fā)的語音識別引擎?？椭裟壳胺盏目蛻糁饕獊碜越逃?、金融、電商、汽車、物流及企業(yè)服務等行業(yè)。我們和國內(nèi)的多家呼叫中心系統(tǒng)和CRM廠商開展了不同層面的合作,協(xié)力為銷售客戶提供最完整的人工智能解決方案。