话摘要还会列出需要纠正的错

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例如，我们使用 Ringostat AI Supervisor。以下数据用于训练人工智能： 针对不同情况与客户对话的场景； 对话分为的阶段列表； 管理者在每个阶段的强制行为； 具体错误的列表。 因此，甚至不必完整阅读对话文本。人工智能不仅会分阶段总结对误。 以下是咨询公司经理在与客户交谈时应提出的强制性问题的示例。它们专门指潜在客户没有销售部门并希望从头开始订购其产品的情况。

对于销售部门已经存在的情况，顾问会提出完全不 山东省手机号码列表 同的问题。主管 AI 从对话的上下文中了解正在讨论的服务，并替换必要的评估标准。 识别需求 你还可以关注谈话的情绪、经理和客户，这也是由人工智能记录的。您可以仅分析那些买家感到不安或顾问不专心的对话，并消除问题的原因。 改进脚本和处理异议的见解 判断对话脚本是否有效的最佳方法是查看客户对其的反应。人工智能将再次有助于尽可能方便地对其进行分析。

操作方法如下： 教人工智能了解对话是否以对你来说重要的事件结束——开具发票、达成交易等； 过滤没有这样结尾的对话； 看看在谈话的哪个阶段出了问题——假设客户突然对你的产品或产品“冷淡”； 分析它是在哪些线索之后发生的； 考虑如何改变谈话的脚本，以免失去客户； 反之亦然——寻找经理人通常能促成交易的成功方法。 这种方法对于正确处理异议特别有用。