預(yù)設(shè)規(guī)則與關(guān)鍵詞匹配：企業(yè)根據(jù)自身產(chǎn)品或服務(wù)特點，在軟件后臺設(shè)置不同的規(guī)則和關(guān)鍵詞。例如，對于一款保險產(chǎn)品，“理賠流程”“保費金額”“保障范圍” 等可能是關(guān)鍵問題的關(guān)鍵詞。當(dāng)客戶在通話中提及這些關(guān)鍵詞時，軟件會根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則，將客戶初步歸類到相應(yīng)的意向等級。如多次提及產(chǎn)品購買細節(jié)相關(guān)關(guān)鍵詞的客戶，可能被標(biāo)記為高意向客戶；只是詢問一些基本信息的客戶，可能被標(biāo)記為中意向或低意向客戶。 語音識別與自然語言處理技術(shù)：軟件先利用語音識別技術(shù)將客戶的語音轉(zhuǎn)化為文字，然后通過自然語言處理技術(shù)對文字內(nèi)容進行深入分析，理解客戶的意圖、情緒和態(tài)度。比如，分析客戶的提問方式、語氣、用詞等，判斷客戶是處于了解咨詢階段、比較意向階段還是已經(jīng)有明確的購買意愿階段。如果客戶使用比較積極的詞匯，如 “很感興趣”“聽起來不錯” 等，結(jié)合對話內(nèi)容，可判斷為較高意向客戶；若客戶語氣平淡，只是一般性詢問，可能意向程度相對較低35。 對話邏輯與流程分析：機器人電話軟件會按照預(yù)設(shè)的對話邏輯與客戶進行交流。通過分析客戶在對話過程中的回應(yīng)方式、回答內(nèi)容以及對不同話題的關(guān)注程度，來評估客戶的意向。例如，在介紹產(chǎn)品優(yōu)勢時，客戶積極回應(yīng)并主動詢問更多相關(guān)信息，說明客戶對產(chǎn)品有較高的關(guān)注度和意向；若客戶對多個產(chǎn)品特點都反應(yīng)平淡，可能意向不高。 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：部分先進的機器人電話軟件具備機器學(xué)習(xí)功能，它會不斷學(xué)習(xí)和分析大量的通話數(shù)據(jù)，自動總結(jié)不同類型客戶的行為模式和語言特征。隨著數(shù)據(jù)的積累，軟件對客戶意向的判斷會越來越準(zhǔn)確。例如，通過對大量成交客戶和未成交客戶的通話數(shù)據(jù)進行對比分析，找出高意向客戶的共同特征，以此作為判斷新客戶意向的依據(jù)6。