AI人工智能营销涵盖人工智能全产业链。

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AI电话机器人

十年通信行业研发经验完全自主开发大平台，科大讯飞生态链扶持企业；集呼叫中心、客户CRM、AI电话机器人于一体代替人工进行呼叫外拨，快速筛出意向客户致力于帮助企业降低成本，创造更高的商业价值。真人声音，AI电话机器人采用真人真声录音加上神经网络技术，实现智能营销式会话。寒暄发问，经过不断积累，AI电话机器人内置多套真人话术模板进行营销式会话，让机器人充满真人感情色彩，快速拉近客户距离，提高营销效率。多轮会话，AI电话机器人基于上下文理解与客户进行分步式的自然语言交互沟通，通过主动发问、关键信息理解并提取，一步步聚焦客户的意向与需求，终推动营销任务的执行。意向识别，基于行业知识构建以及精准的语义分析，让机器人迅速准确理解客户意向，为后续的业务员跟进提供高效支撑。

AI电话智盒

SAAS电话机器人为核心技术，软件＋硬件模式，搭建电话机器人系统本地局域网；将话术、录音、语音交互、数据全部放在本地服务器，加载调用更快，体验度更逼真！实现本地化配置方案，管理自主，数据安全。

即：这些系统不会感到疲倦并且没有情绪，这是人为错误的常见原因，即使在客户提出问题之前，AI也可以提供主动支持，而不像人工支持更具反应性或被动性，观点：当被问到正确的问题时，当前的聊天机器人闪电般快速，特别地，像RNN这样的序列模型开始被应用于NLP作为改进的语言模型，在给定其上下文的情况下提供可能性。

这将确保您的AI获得正确的信息，使其能够准确，准确地完成工作，为什么AI聊天机器人在智能客服中很受欢迎？，观点：人工智能是城镇的话题，聊天机器人是下个重要的事情，今天的聊天机器人通过在几分钟内为客户查询提供个性化解决方案，彻底改变了客户互动，我们期望并且在某些情况下需要快速交货，快速回复，即时解决方案等等。

AI营销机器人

基于AI、大数据算法的搜索引擎关键词推广技术。根据算法，系统每天自动生成高质量推广内容，利于搜索引擎收录排名。自动匹配高权重行业站点推送，实现快速的、多平台、多种终端全覆盖。通话多轮会话，智能理解客户语义，挖掘客户意向程度和深层需求，并且根据客户意向等级分类保存。术语一键导入，企业可将不同行业不同场景的话术模板整理到系统提供的Excel模板中，轻松实现一键导入，大量的减少了话术词条录入的工作量。相似词语关联，应用深度学习技术，AI电话机器人自主学习适应各种方言口音、近义词、同声词并进入话术库自动更新维护。引导式发问，企业可根据自身需要配置常见问题进行话术引导，跟客户沟通时按照预设的问题进行引导式发问。

客户端（www，mmqai，com），【基础功能优化】机器人智商UP！UP！UP！，【话术市场】海量话术模板，键复制即刻使用，【鹰眼监控】酷炫数据大屏，任务动态实时掌控，【操作日志】自动记录操作行为，账户操作可追溯，数据信息全保护，海量话术模板，免费在线试听，您可根据具体场景需求随意挑选，键复制即刻使用。

在实验中-当应用于双麦克风系统时-他们声称他们的模型相对于使用旧方法的七麦克风系统将语音识别错误率降低了，以下是六大行业中的小部分：餐厅和零售业的聊天机器人好客和旅行中的聊天机器人健康产业的聊天机器人电子商务中的聊天机器人时尚产业的聊天机器人金融聊天机器人观点五：这里详细介绍了为什么AI聊天机器人很受欢迎，企业应该考虑它们。

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全民基本收入、全民基本服务或许是条出路，货币体系面临大变革，未来政府可能会针对信息征税，点对点的区块链网络和比特币等加密货币，可能会让货币体系彻底改变，激进的税制改革也就难以避免，客户详情与通话记录进行了合并和关联，点击「客户详情」系统就会自动弹出「客户信息」、「通话记录」部分，同时自动打开当前客户通话记录。

鹰眼监控，鹰眼重点监控数据有且不限于：当天实时外呼数据、累计意向客户趋势、通话时长分析数据、系统预警提示、客户关注点云图等，客户详情、通话记录样式优化，整个过程如行云流水，查看客户、跟进客户更方便，更高效~，意思是不再只是干巴巴地广告，而是更贴近用户内心，让消费成为种行为习惯，甚至是信仰充值的途径，对于引流，常见的做法有两种：，如果预算够，就使劲烧钱；如果预算不够，那就用创意来凑，烧钱打法，核心手段：造势，通过精准投放方式，提升流量转化；通过全流量投放的方式，提升品牌传播，创意打法，核心手段：借势，这个圈子里的人群，年满周岁，具备消费能力，购车是种必然选择，但什么时候买，在哪里买，并没有确定。

AI电话机器人采用科大讯飞、百度、阿里三家国内语音识别技术混合而成，极速响应，响应速度仅需500ms。可查看机器人对人机对话问题构成，以及机器人回答的热点问题汇总，由此了解机器人的服务情况，更精准定位客户需求。业务跟进人员可以在统计中查看热点业务问题的回答次数和频率，根据统计结果更好地调整优化话术策略。可以设置机器人在特定时间对话术库进行自动优化，对经常识别错误的问题进行自动学习，极大的节省了人工维护成本。

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