预设规则与关键词匹配：企业根据自身产品或服务特点，在软件后台设置不同的规则和关键词。例如，对于一款保险产品，“理赔流程”“保费金额”“保障范围” 等可能是关键问题的关键词。当客户在通话中提及这些关键词时，软件会根据预设的规则，将客户初步归类到相应的意向等级。如多次提及产品购买细节相关关键词的客户，可能被标记为高意向客户；只是询问一些基本信息的客户，可能被标记为中意向或低意向客户。 语音识别与自然语言处理技术：软件先利用语音识别技术将客户的语音转化为文字，然后通过自然语言处理技术对文字内容进行深入分析，理解客户的意图、情绪和态度。比如，分析客户的提问方式、语气、用词等，判断客户是处于了解咨询阶段、比较意向阶段还是已经有明确的购买意愿阶段。如果客户使用比较积极的词汇，如 “很感兴趣”“听起来不错” 等，结合对话内容，可判断为较高意向客户；若客户语气平淡，只是一般性询问，可能意向程度相对较低35。 对话逻辑与流程分析：机器人电话软件会按照预设的对话逻辑与客户进行交流。通过分析客户在对话过程中的回应方式、回答内容以及对不同话题的关注程度，来评估客户的意向。例如，在介绍产品优势时，客户积极回应并主动询问更多相关信息，说明客户对产品有较高的关注度和意向；若客户对多个产品特点都反应平淡，可能意向不高。 机器学习与数据挖掘：部分先进的机器人电话软件具备机器学习功能，它会不断学习和分析大量的通话数据，自动总结不同类型客户的行为模式和语言特征。随着数据的积累，软件对客户意向的判断会越来越准确。例如，通过对大量成交客户和未成交客户的通话数据进行对比分析，找出高意向客户的共同特征，以此作为判断新客户意向的依据6。