当客户明确投诉或取消时

[tanaakhktnntrihmh@]

传统方法：手动审查一小部分通话记录样本以确保质量。
AI/ML 增强： AI 驱动的语音分析工具可转录并分析 100% 的通话内容。它们能够识别关键词（例如，竞争对手提及、常见异议、情绪指标、合规风险），分析通话与聆听比率，并评估座席的语气和同理心。
影响：提供关于通话绩效、客户情绪和新兴趋势的客观、可扩展的洞察。促进高度针对性的座席培训，识别成功的脚本，并揭示新的市场洞察。
使用的数据：通话录音（音频转换为文本）、CRM 通话记录、结果代码。
实时代理协助和动态脚本：

传统方法：静态脚本、依赖内存或手动查找的代理。
AI/ML 增强：在实时通话中，AI 会实时分析对话（通过语音转文本），并为客服人员提供 投资者数据库 即时的、上下文相关的信息。这些信息可以是针对异议的建议回复、相关产品信息、定价详情，甚至可以根据潜在客户之前的陈述提示下一个最佳问题。
影响：提升座席信心和效率，尤其适用于新员工或复杂产品。确保信息传递的一致性，并提升客户体验。
使用的数据：实时通话音频、产品知识库、异议处理手册、当前潜在客户的 CRM 数据。
客户流失预测和主动保留：

传统方法：，采取被动的保留措施。
AI/ML 增强： ML 模型分析客户行为（使用模式、支持票证历史、调查回复、购买历史）以预测哪些客户面临流失风险。
影响：电话营销可以主动联系有风险的客户，在他们决定离开之前提供解决方案、解决问题或提供激励，从而显著提高保留率。
使用的数据： CRM 数据、产品使用数据、客户支持日志、调查回复、账单数据。
三、构建人工智能驱动的电话营销策略：实施步骤

清理并集成您的数据： AI/ML 模型的优劣取决于其所输入的数据。优先考虑数据卫生，并确保您的 CRM、拨号器、营销自动化以及任何产品使用平台之间的无缝集成。