数据来源： CRM 是中心枢纽，集成来自营销自动化、网站分析、过去的通话记录、电子邮件参与度以及任何其他相关来源的数据。
关键数据点：
人口统计/公司统计：行业、公司规模、角色、位置。
行为：访问的网站页面、下载的内容、打开/点击的电子邮件、广告互动。
意图：搜索查询、具体查询、定价页面浏览量、过去的演示请求。
历史：以前的互动（电话、电子邮件、支持票）、过去的购买、陈述的需求/痛点。
潜在客户评分：实时评估潜在客户的准备情况和潜力。
影响：为代理提供即时、全面的背景信息，让他们了解他们正在呼叫“谁”以及他们可能感兴趣的“原因”。
基于触发器的路由和屏幕弹出：
数据来源：营销自动化规则、潜在客户评分阈值、特定行为触发器。
机制：当潜在客户采取高意向行动（例如，访问定价页面、放弃购物车、填写 欧洲华人华侨数据 特定表格）时，系统会自动将潜在客户路由到可用的代理，同时将其统一的个人资料“弹出”到代理的屏幕上。
影响：确保通话及时、相关，并且从直接背景开始。
实时座席协助（AI/ML）：
数据来源：实时通话音频（语音转文本）、产品知识库、异议处理手册、竞争战斗卡、CRM 数据。
机制： AI 聆听实时对话，并根据关键词、情绪和明确的需求，向客服人员提供即时的、情境相关的建议。这些建议可能包括：
建议接下来的问题。
相关产品特性或优点。
对常见反对意见的预先写好的回应。
相关案例研究或白皮书的链接以供分享。
竞争对手比较点。
影响：充当智能副驾驶，、处理意外转折并立即访问信息。
三、实现动态和自适应对话的策略
让座席能够超越剧本需要培训、工具和思维方式的转变：