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术可能包括文本注释、命名实体识别、音频注释和 NLP 注释。 持续交付解决问题的成果 为了让您的聊天机器人始终提供最佳结果，它必须准确无误。不幸的是，大多数企业都没有能够轻松理解客户意图的聊天机器人。很多时候，原因在于自然语言理解 (NLU)。

请注意，NLU 依赖于 AI 驱动的软件，而这些软件并不总是能正确无误。 由于人工智能的不准确性，企业可能无法始终成功地满足潜在客户的需求。但是，有四个主要 KPI 可以帮助提高这种准确性，从而提供解决问题的结果。这些 KPI 包括映射虚拟助手的混淆率 (CR) 和利用 NLP 来提高企业聊天机器人在口语方面的理解。

其他有用的 KPI 包括了解您的业务受众，并使用高级情绪分析进行高度个性化和构建富有同理心的回应。一旦您意识到要跟踪和利用的最重要的 KPI，您可能会发现聊天机器人解决潜在客户问题的能力有所提高。 您的营销模式 柬埔寨电话号码 应考虑的成功案例研究 一些值得学习的成功品牌案例研究包括： 搭乘 Amtrak 询问朱莉 Amtrak 是一家提供超出客户期望的铁路客运服务的公司。

该公司拥有近 20,000 名员工，每年为近 3000 万名乘客提供服务。该公司的聊天机器人功能“Ask Julie”每年增长 50%。为什么？Amtrak 的业务模式主要是确保客户能够快速满意物流旅行解决方案。 Julie 的设计师希望聊天机器人能够充当 Amtrak 最好的客户服务代表，每年回答近 500 万个问题。




通过聊天机器人进行的预订也比其他方式平均多出 30% 的收入。 MongoDB 的漂移 在 MongoDB 开始使用聊天机器人之前，他们通过典型的实时聊天取得了相当高的成功率。然而，由于空间和时间等因素，它开始显得效率低下。 Drift是一款潜在客户生成聊天机器人，可以高效处理潜在客户的咨询，并在他们最有可能购买时将他们重定向到销售代表。

借助 Drift，MongoDB 可以有效地自动化潜在客户筛选对话，让他们进行更多对话。它还可以自动化调度流程，这有助于从对话中生成潜在客户。 Charter Communications 的下一代 IT Charter Communications 是美国 增长最快的有线电视提供商之一。