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「智能一点」再获1000万元人民币融资,把智能客服升级为智能推销员

时间:2017-09-06 18:08来源:我来投稿获取授权
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今天,智能客服创业公司智能一点完成 1000万元人民币Pre-A 轮融资,由青松资本领投,早前投资机构全部跟投。五个月前,智能一点获得了洪泰基金和洪泰智造工场联合投资、创新谷跟投的

  今天,智能客服创业公司“智能一点”完成 1000万元人民币Pre-A 轮融资,由青松资本领投,早前投资机构全部跟投。五个月前,智能一点获得了洪泰基金和洪泰智造工场联合投资、创新谷跟投的 600 万元天使轮融资。如果算上种子轮,智能一点在9个月的时间里,迅速完成了三轮融资。

  智能客服大体上是用机器取代人工与用户在线上交流,主要分为售前、售中和售后。智能一点专注售前客服,售前客服的主要目的是销产品、提高销售额从而帮助企业赚钱。如果一个人类销售员的转化率是2%,智点通过机器把销售转化率提高到3.5%—5%,基数大的企业利润就非常可观。

  智能客服的行业有很多巨头参与,例如阿里“小蜜”、京东JIMI和网易七鱼。智能一点和这些公司不重叠的点在于:1)阿里、京东偏向解决电商平台面临的售后问题,智能一点关注售前推销,并且应用场景可以拓展到服务和咨询;2)网易需要企业自行构建行业知识图谱,而智能一点则自己建立知识图谱。

  这就必须说到智能一点选择的不同技术道路。智能客服的实现有两种办法:一种是在数据库中搜索曾经问过的问题,匹配答案;另一种是通过机器学习,尽可能理解用户的意图、并从用户对话中了解用户的喜好。第一种只需要根据语义相似性选择答案;第二种则需要靠更多的行业数据用户数据,了解用户意图。了解意图和喜好之后,智能一点就可以在对话界面向用户推荐一两个产品,从而替代了图像界面提供十几种产品供用户挑选的方式。

  因此,智能一点需要花时间把垂直行业的信息制作成行业知识图谱,帮助算法学习。之后再与企业用户的数据结合,对客户做出更精准的描摹。目前深耕母婴行业的智能一点认为,行业知识图谱+企业数据+种子用户反馈能够在良性循环中打磨系统,让用户画像和产品推荐更加精准。这些可以帮助垂直AI公司树立起,相对于业务覆盖更广的大公司,的壁垒。

  36氪曾报道过智能一点的天使轮,详文见下:

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  36氪近期独家获悉,不久前拿到120万种子轮的AI初创企业,北京智能一点科技有限公司,近日又获得了洪泰基金和洪泰智造工场联合投资、创新谷跟投600万元的天使轮融资。他们推出的主要产品叫智点交互推荐系统,可以简单理解为售前客服机器人,不仅可以帮助企业节省解答常见问题所需的人力,还可以为消费者提供个性化的产品推荐。

  智能一点的CEO胡云华告诉36氪,不同于市面上常见的售后客服机器人,他们瞄准的是售前服务市场。选择这种发展路径其实是出于以下三方面考虑:从市场竞争角度来讲,售后客服机器人市场竞争激烈,后入局的公司会比较被动;从盈利角度来讲,售后服务更多是可以帮助企业省钱,而售前服务会帮助企业创收,如果能在为企业节省人力的同时,大幅提高成单率,那么企业付费的意愿应该会更高些;从未来发展来讲,售后服务的首要目标是解决用户问题,此类系统的工具属性更强,售前服务系统通过交互过程不断收集用户需求,然后通过内容推荐,以及推荐效果反馈形成业务闭环。

  胡云华告诉36氪,业务闭环是通过三步来实现的:第一步是建立垂直行业的基础知识图谱,主要通过从垂直行业网站千万量级的网页中提取关键词、词的属性、词之间的关系等相关信息。这个基础知识图谱会被接入企业客户的客服系统中,通过Q&A的交互形式获取消费对答案的反馈以及更详细的消费者信息。这种交互过程不仅帮助智能一点提高系统回答准确率,并且通过用户的信息数据描画出用户画像,为之后的推荐服务打下基础。第二步智点会根据垂直行业的企业客户提供的自身业务数据,自动建立客户自身的知识图谱,挖掘企业自身数据的价值。第一步建立的行业公有的知识图谱相当于常识库,第二部建立的企业客户自身的知识图谱相当于私有库,两者的结合可以给企业的用户提供更完整但也针对性更强的产品体验。不过从行业公有知识图谱到企业私有知识图谱的结合和适配,还需要有一个过程,智点系统采用种子客户的试用来作为过渡,帮助他们打磨这个系统。第三步则是根据企业的产品或业务特点,以及前期获取的用户需求画像,进行大规模个性化推荐,盘活企业的客户,降低企业的运营成本,提高客户的价值转化。

  而之所以称为业务闭环是因为,个性化的产品推荐内容会得到用户的反馈,从而继续补充用户信息,对用户画像的刻画会更完整和精准,然后推荐更精准的产品或业务,从而良性循环。一旦闭环形成,用户的体验会不断提升,企业客户从智点系统切换到其他系统的代价会不断增大;与此同时,智点不断学习交互推荐的技巧,识别与推荐的精确度也会不断提升,任何后来者也必须经历同样的积累才能达到同样的效果,竞争壁垒就此形成。

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