在这篇1win Partners为GMB撰写的新文章中，公司探讨了人工智能（AI）在流量仲裁中的作用。文章分享了洞察，突出展示了AI如何应用于提高工作效率。鉴于这项技术在职业生活中的日益融合，理解其在流量策略和CRM优化中的应用至关重要。
人工智能的实施与培训
要开始使用AI，首先需要对其进行培训，最佳途径是使用现成的模型，加载大量数据并测试响应的准确性。然而，这需要相当的资源，并不总是保证有回报。一个实际的替代方案是使用像ChatGPT这样的工具，通过适当的提示配置，帮助自动化流程，识别客户的“痛点”并生成有价值的洞察。
你可能会问：“为什么要教育这个星球上最聪明的生物？”。这看似没有意义，但实际上有其必要，因为ChatGPT使用了大量信息。因此，可以简单地使用正确的提示，即适当地定义沟通的节奏和格式。这可以通过简单的试错方法来完成，即与神经网络进行长时间的互动。
例如，Chatterfy工具可以将AI集成到Telegram的聊天和机器人中，便于创建自动化的销售漏斗和个性化的消息流。本质上，它是一个构建平台，提供各种类型的现成提示和一个相当复杂的后端。你需要做的是绘制出客户服务流程将如何进行的流程图。这可以与给任何经理的职位描述相比较。
用AI构建销售漏斗
通常，一个经典的销售脚本最多包含六个元素。可以将这些元素分解为补充问题，但这取决于你希望AI对脚本的忠实程度。
目前，AI无法计算潜在客户转化的概率，因为很多责任在于“购买”（流量购买）方。从全球统计数据来看，即使是相同的漏斗和脚本，公众的行为也可能有所不同。然而，AI可以通过内部分析提供一些洞察：
* 平均而言，潜在客户何时停止回复消息
* 最常见的问题是什么
* 最常见的反对意见是什么等。
根据这些信息，销售经理可以调整脚本以提高转化率。
AI的挑战和限制
尽管AI很有用，但它并不完美。其中的限制包括在人类水平上个性化回答的困难和理解情感细微差别的能力。此外，其准确性取决于提供的指令质量，需要注意命令和目标的详细描述。在更复杂的对话或图像中，例如，可能需要人工干预。其他限制包括AI不会创造出“利基”新想法，如“哪种活动转化最佳？”，完全基于提供的数据。
AI和人类特征
使神经网络具有“性格”的最简单方法是让它模仿某人。也就是说，在提示中，你可以指示它应该表现得像一个单口喜剧演员或销售员。在ChatGPT的早期版本中，这并不很有效，这一点已被OpenAI本身所认识。新版本很好地理解指令并适当执行。
AI可以被配置为模仿某些“人类特征”。首先，使用包含典型行为和情感特征文本示例的训练数据。其次，可以应用分析角色特征的算法，并根据这些特征调整AI的回答。最后，用户的反馈有助于“调整”AI的行为，使其更接近所需的性格。
性能评估
使用AI进行流量仲裁的最大优势之一是数据分析能力。它可以监控潜在客户失去兴趣的点，识别反复出现的问题和主要反对意见。这允许在客户服务脚本中进行战略性调整，优化漏斗以提高转化率。然而，重要的是要记住，AI提供分析支持，并不单独决定销售的完成。
优化AI使用的策略
要充分利用AI的潜力，定义清晰的目标至关重要。对AI的指令越详细，工具的性能就越好。在实际操作中，了解学习算法和神经网络结构可以帮助创建有效的命令。
AI是流量仲裁的强大工具。AI的战略整合可以优化流程并个性化方法，有助于提供更有效、更专注于客户需求的服务。要继续探索这个主题，我们1win Partners在我们的网络上提供了更新的内容，包括语音聊天和关于技术趋势的讨论。
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来源：1win Partners
