无法听取客户心声

 

 

海量录音和文本中包含大量客户的需求以及销售人员的优秀实践。这些语音和文本数据尚未结构化,导致产品服务与客户需求的鸿沟难以被发现和定位,即使有效线索也无法高效转化。

 

大量线索被浪费

 

 

超过95%以上的客户线索没有被转化,在数百万甚至上千万的公海池中捞取客户,耗费大量时间,但转化率极低。

 

销售和公司运营中的挑战

 

沟通过程缺乏监管

 

 

外部合规风险和监控压力加大,但内部缺乏有效监管和引导。无法及时监督销售和服务团队对公司政策的执行,销售和服务环节的客户不满与投诉时有发生。

循环智能的核心解决方案

 

基于沟通内容+业务数据的AI销售中台

实时全量全渠道监测销售客服红线,监督公司政策的执行,节约数百万人力成本。

分析客户咨询的高频问题及对应的高转化回复话术,调整沟通策略并质检销售顾问回复,提高意向客户成单率。

线索评分,提升3倍以上转化率,每月给客户增加5-10%的营收。

画像自动结构化,赋能销售正确开场白,减少重复问题,进一步提升高分线索成单率。

③ 客户转化及流失分析

① 线索打分

④ 服务质检

② 客户画像

AI赋能

1

公海客户池转化意向打分

 

 

金融,教育等行业普遍获客成本在3000-8000元不等,获取的客户线索95%以上没有转化;

 

通过基于NLP和深度学习技术的客户意愿评分模型,将客户转化意向从高到低进行打分排序,把高意向分的客户优先推荐给销售进行联系;

 

通过A/B测试实际验证,跟进通过打分模型推荐的线索,转化率比公海盲打的线索提升了3倍以上。

2

挖掘客户心声和核心关注点,提升转化:客户关心什么?有什么顾虑?

 

 

 

通过找出客户沟通中包含的高频话题,定位客户需求,以教育为例:20%的通话中学员提到了 “一对一”; 

 

针对高频话题,进行下钻,明确每个高频话题具体有哪些关心的问题。 以教育为例,学员针对“一对一”都在问什么? 通过NLP和语义聚类技术,了解客户在咨询产品过程中的关键诉求。

3

沟通内容分析:挖掘高频问题应对的实践典范

 

 

针对客户高频问题:销售不同的回答与转化率分布有明显差异;

 

通过对高频问题及对应的回复方式进行聚类, 并结合成单数据分析,能快速定位优秀实践,让销售对客户关心的高频问题“有计可施”;

 

将优秀实践转化成培训和质检点,通过机器辅助引导销售大幅采用优秀实践,提升转化。

全渠道质检:监督实践典范的执行和沟通合规

 

 

实时政策同步:监测优秀话术点执行,同时针对企业对业务人员的作业流程SOP进行质检,保障业务团队的高效执行和沟通合规;

 

全渠道质检: 座机/IP电话,手机通话录音,微信沟通文本采集,客服IM多渠道数据全覆盖质检;

 

实时质检: 高压线违规实时甄别,预警业务主管,及时提醒调整沟通话术。

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