客户在哪儿AI的ToB获客服务和AI外呼机器人的有何不同

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 客户在哪儿AI的ToB获客服务 VS AI外呼机器人的ToB获客服务。

客户在哪儿AI全面提供服务已经快一个月了,我们收到了一些反馈。其中问的最多也是最有意思的问题就是,客户在哪儿AI与市面上其他几类服务于B端的科技产品有什么不同。既然如此,我们决定连出几篇文章把这件事给讲清楚。本期讲——客户在哪儿AI的ToB获客服务 VS AI外呼机器人的ToB获客服务。

客户在哪儿AI生产的是企业全历史行为数据,同时还针对ToB企业,提供基于企业全历史行为数据的数据分析服务。具体来说,企业全历史行为数据按时间维度收录了企业及其各岗位负责人在什么地点、与什么人、做了什么事、收获了什么等所有可挖掘的行为。是连企业自己都没有的完整的企业行为数据库。当把很多的企业全历史行为数据聚在一起分析的时候,就能涌现出上帝视角般的营销洞察能力。其中的共性分析结果服务ToB市场部,个性分析结果服务销售部,整体洞察服务于决策层。

明确了客户在哪儿AI的原理以及企业全历史行为数据的价值之后,我们来介绍一下它与AI外呼机器人在ToB营销获客上有何不同:

1、营销触达方式不同:人工智能外呼系统以AI模拟真人的方式通过拨打电话向接听方推销产品和服务;而客户在哪儿AI是利用海量的企业全历史行为数据,指导和优化所有已被证实有效的ToB营销手段来实现触达。所以,客户在哪儿AI提供的是一眼看清目标客户在哪、一眼看透如何营销有效、一眼看穿竞争对手意图的上帝视角。但它为什么不直接触达呢?请看下一点。

2、同样是ToB,一个是针对小B一个是面向大B:人工智能外呼系统更多的用于获取小B客户。例如,向初创型企业推销企业代理记账这类服务就比较适合使用AI外呼机器人。因为这种客单价低、决策链短的刚需,是谁先发现大概率这个单子就是谁的。所以,用成本低廉的拟人电话直接询问,就显得尤为合适了。然而,对于大B客户,这条路行不通。

首先,稍微有点规模的企业的管理人员的电话号,几乎不会在公网上暴露。外呼没有了手机号资源。其次,能够成为管理者的人,几乎都能第一时间判断出拨打电话的是真人还是机器人。如此一来,挂机是小,对你品牌和服务的第一印象是负面的,才是最重大的损失。

所以,前面说了,客户在哪儿AI并不直接触达客户,而是给ToB企业一个营销获客的上帝视角,最终实现触达的还是ToB企业的员工。这种更正式、更自然、更人与人的方式,才是突破客单价高、决策期长、决策人多的大B客户的第一法宝。

3、同样是AI但工作形式不同:AI机器人外呼系统侧重于AI的语音识别和语音合成,现在也融入了大模型技术;而客户在哪儿AI主要应用自然语言处理中的知识图谱技术,并在此基础上实现了复杂实体统一等多项创新性突破,是满足企业管理者对企业级数据强烈需求的第一款AI产品。

相关文章
|
13天前
|
人工智能
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
50 3
|
15天前
|
人工智能
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
39 2
【AI销售助手】告别低成交率,让客户主动找上门!
在销售行业,90%的沟通未能促成交易,令销售人员头疼。AI销售助手应运而生,它不仅帮助寻找潜在客户,还能自动发送产品信息,并监测客户的查看情况。通过深入了解客户需求,销售人员可以制定更有效的策略,显著提升成交率。
|
18天前
|
人工智能 Serverless API
电销行业的福音|AI大模型助力客户对话分析
本文介绍了如何利用AI大模型助力电销行业的客户对话分析,通过对象存储、智能对话分析技术和通义千问大模型,实现从客户语音和聊天互动中识别意图、发现服务质量问题,提升用户体验。方案部署简单,按量计费,帮助企业快速从海量对话数据中提取有价值的信息。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
评测:AI 大模型助力客户对话分析
该评测报告详细介绍了Al大模型在客户对话分析中的应用,涵盖了实践原理、实施方法、部署体验、示例代码及业务适应性。报告指出,该方案利用NLP和机器学习技术,深度解析对话内容,精准识别用户意图,显著提升服务质量与客户体验。实施方法清晰明了,文档详尽,部署体验顺畅,提供了丰富的引导和支持。示例代码实用性强,但在依赖库安装和资源限制方面需注意调整。整体上,该方案能够满足基本对话分析需求,但在特定行业场景中还需进一步定制化开发。
|
21天前
|
人工智能
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
热门 新 1024 云上见 AI大模型助力客户对话分析 2000个智能台灯等你来领
46 4
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
2024.10|AI/大模型在机器人/自动驾驶/智能驾舱领域的最新应用和深度洞察
本文介绍了AI和大模型在机器人、自动驾驶和智能座舱领域的最新应用和技术进展。涵盖多模态大语言模型在机器人控制中的应用、移动机器人(AMRs)的规模化部署、协作机器人的智能与安全性提升、AR/VR技术在机器人培训中的应用、数字孪生技术的优化作用、Rust语言在机器人编程中的崛起,以及大模型在自动驾驶中的核心地位、端到端自动驾驶解决方案、全球自动驾驶的前沿进展、智能座舱的核心技术演变和未来发展趋势。
48 2
|
3天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
AI智能语音机器人的基本业务流程
简介: 先画个图,了解下AI语音机器人的基本业务流程。上图是一个AI语音机器人的业务流程,简单来说就是首先要配置话术,就是告诉机器人在遇到问题该怎么回答,这个不同公司不同行业的差别比较大,所以一般每个客户都会配置其个性化的话术。话术配置完成后,需要给账号配置线路,目的就是能够顺利的把电话打出去。线路配完后,就是建立任务了,说白了就是导入电话号码,因为资源有限,不可能导入一批立即打完,所以需要以任务的形式分配给机器人,然后机器人逐个完成。值得一提的是,如果有多条线路,创建任务时建议提供线路选择功能,很多公司的业务不止一个城市,而大家又是比较习惯接听自己所在城市的电话,所以这个选择主
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
27 1