以前，为此，您必须完整

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题就失去了意义。 谈话分为几个阶段。在明确需求阶段，需要询问客户的意愿。但在结束谈话的阶段，就没有必要了。 对话的脚本可以根据客户的反应进行“分支”。例如，如果顾客对以前的购买不满意，经理应该提供折扣。如果满意 - 表示感谢并提供额外的产品。如果员工混淆了这些行为，那就是一个错误。 在这种情况下，需要单独的服务来进行全面分析——为公司的业务流程设置人工智能。

例如，我们使用 Ringostat AI Supervisor。以下数 荷兰电话号码生成 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话摘要，还会列出需要纠正的错误。 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。