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語音人工智慧將改變汽車營銷?

最近我在研究大數據和人工智慧技術在汽車、保險、金融行業的應用,和技術公司、需求方溝通下來,再聽投資人論壇上的各種吹牛就覺得比較小兒科了。這篇文章我重點聊聊語音人工智慧技術在汽車營銷領域的應用前景,歡迎各種需求方和創業團隊勾搭。

我認為語音人工智慧最大的作用就是作為銷售和客服機器人,幫助車企、保險公司、汽車金融公司完成電話和網路銷售,接聽客戶服務電話。這個枯燥的工作牽涉大量人力物力,但人力客服的效率並不高。用人工智慧機器監督人力客服,進而取代人力客服,這是大勢所趨。

關於這個話題,我們還是從個位小夥伴都知道的明星公司聊起來。科大訊飛的語音識別和輸入法比較神奇,但目前識別率應該還達不到99%的引爆點。在這種情況下,訊飛的語音開放平台上,能夠體驗到的AI語音客服只能回答簡單問題,毫無疑問,這類簡單問題並不足以幫助汽車行業解決營銷問題,我也不相信有誰真願意和這樣的機器人溝通售後問題。

對於訊飛而言,它需要應用場景來解決垂立領域運營人工智慧應用的問題,所以它歡迎用戶提出需求,但從實際需求到解決方案,這將是漫長的需求甄選、商務溝通和模型訓練、生產場景解決問題的過程。期待訊飛儘快拿出語音人工智慧在汽車客戶服務上的優秀案例!

說完訊飛我們說手百度,在百度大腦的頁面上,我們可以看到語音識別和自然語言處理兩個類別的服務,毫無疑問,這是按照人工智慧學術進行的分類,目前外部信息還看不到百度在垂直領域的人工智慧語音解決方案。

事實上,不僅訊飛和百度的語音識別距離垂直領域應用較遠,即使是三星剛剛推出的Bixby,號稱比蘋果Siri要智能,但真要在手機里幹個複雜的事情,也照樣搞不定。基於語音識別技術的語音助理和語音人工智慧還是兩個層次的技術。目前看,無論訊飛、百度還是三星,都還停留在語音助手這個層次,要實現語音人工智慧,不僅要在語音識別率取得更大的突破,還得在自然語言處理和分析的人工智慧領域取得更大突破。目前看,要弄個機器人取代人類電話客服,技術還不成熟。既然技術不成熟,各大公司就別吹牛要搞AI客服了,先解決人工智慧服務人類客服的問題再說吧。在這個問題上,至少汽車行業國內還找不到合適的解決方案,相比之下,美國有不錯的解決方案。

我認為美國創業公司Cogito以及Churos的解決方案看起來都不錯,感興趣的朋友不妨到它們的官方網站去了解詳情,我就不在這裡當翻譯了。這兩家公司所解決的問題核心是對電話或者會議錄音進行實時機器分析,然後提出話術改進建議,從而提高銷售成交率。

我知道聽得懂這個需求的汽車、保險行業小夥伴會有相見恨晚的感覺。那些戰鬥在汽車銷售線索清洗和電話車險營銷第一線的小夥伴,每天花費大量時間抽檢電話銷售專員的對話錄音,聽到電銷和客服人員與客戶的各種奇葩對話之後,恐怕每天腦海都會涌過幾百隻草泥馬。如果能有個機器代替人去聽這些錄音並給出建議,這將把一線經理從地獄中解放出來,讓他們有時間干點兒真正有用的事情。

對那些需要每天抽查電話錄音的小夥伴而言,這個語音人工智慧工具聽起來很美好,但眼下恐怕沒有哪家公司真能搞得定。美國的這兩家創業公司(其實也還有其他相似公司)主要解決的是情緒和心理分析層面的問題,抓取的是積極和消極辭彙來輔助人類解決銷售問題,相對而言具有通用性。但我認為的汽車行業需要的不只是這類通用工具,而是能夠理解業務的語音人工智慧。因為在,無論用戶態度多麼惡劣,客服哪怕打100遍外呼電話,仍然會和顏悅色解決銷售問題——根本不需要機器人來解決客服的心理和情緒問題,我們客服的心理都極其強大,非人工智慧可比。

假設大眾汽車要在搞個人工智慧語音機器人,幫助清洗銷售線索,提高轉化率,這個靠「出門問問」沒戲。因為出門問問如果有這個本事就不會去干苦逼的車聯網生意了——廣告的商業模式比技術和產品服務靠譜得多。大眾汽車應該怎麼搞定這個問題呢?我認為下面這些步驟不可或缺。

第一,大眾汽車得弄個靠譜的CRM系統,收集銷售人員與客戶溝通的所有錄音和對話。即使收集不到店內現場錄音,至少呼叫中心外呼的錄音要完整保留。

第二,大眾汽車得收集用戶成交結果數據,知道哪些成交用戶經過怎樣的語音溝通,並保存了這些溝通語音數據。

第三,大眾汽車得收集更多第三方用戶數據源,用來完成用戶畫像。這個數據收集工作沒邊沒際,估計只有負責建模的那個人知道啥時候數據夠用。

第四,大眾汽車得找到一家懂得市場營銷的大數據公司,在理解汽車銷售的前提下,幫助大眾汽車建模。

第五,執行這個項目的小夥伴得說服大眾汽車的老大,得拿出自己的一部分數據給這家公司,用來建模。

第六,等模型建出來,大眾汽車得繼續說服老大,拿出更多數據訓練模型。

第七,模型結果輸出穩定后,需要把這個模型內置到CRM系統里,然後開始生產環境下聯調模型。簡而言之,模型要能滿足預測,真能幫助一線客服發現問題並提出對策。

第八,不斷用新增加的錄音語料和更多的數據源,迭代模型。

由於大眾汽車的語料是獨特的,用這些語料訓練的機器人是獨特的。這意味著這個模型或者機器人是沒有辦法直接拿給賓士用的,所以,這種定製開發成本巨大。是否有必要做出機器人來提高效率呢?畢竟,這個機器人的誕生,並沒有立刻減少人力需求,只是降低了對經理的要求——老大可以有底氣的拒絕經理層的加薪要求。當然,長期看這種機器人還是會取代一些人力,但也會創造更多人力需求。

我想,這樣一個大數據和人工智慧技術利用過程,會讓很多車企頭痛不已,但這才是真正的人工智慧語音應用場景,那些只能逗小朋友玩的語音助手其實對消費者對車企本身意義都不大,真正能夠改變車企命運的金礦,其實都掌握在自己手裡,只不過大多數車企不懂怎麼挖礦而已。眼下,恐龍們總算醒了,汽車大數據的春天來了么?讓我們等等看!

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