在线客服系统解决方案一洽(Echat)客服软件、智能客服机器人|让咨询更简单、让服务有温度官网

在线客服系统、在线客服软件解决方案提供商，一洽客服系统十五年行业经验，服务全球十万家企业，人工客服系统、智能客服系统、智能客服机器人实现7*24小时服务。不仅仅只是网站客服系统，而是小程序、公众号、APP、微博、Facebook等全渠道接入。支持集团架构、多商户架构、多店铺架构、多语言架构。多路由、多样式、多分配策略支持。开放API，支持集成企业会员、订单等业务系统。

类别	内容
产品	在线客服
在线客服系统	Echat一洽专业在线客服系统，可通过网站、微信、APP、小程序、微博、Facebook、Line、WhatsApp、邮件、贴子等任意渠道接入
智能机器人系统	Ebot一洽智能机器人系统，分为：FAQ基础机器人、业务机器人、任务型机器人。利用NLP与AI技术实现自动化服务。
工单支持系统	Esheet一洽工单系统，访客发起外部工单，客服发起内部工单，支持自动化跨部门流转。
多渠道接入	支持任意渠道与用户联系
ACD分配机制	对话分配、留言分配、工单分配
CRM	用户分类、跟进记录、定时提醒
小虹帽数据	手机随时随地监查数据报表
数据大屏	用数据驱动决策、监控业务
多样式渲染	不同场景不同样式，千人千面
轮班计划	支持多技能组的弹性轮班工作制
表单收集	自定义表单、推送表单、数据收集
质检	业务水平、服务态度、回复效率
OCPC智能推广	支持接入推广AI智能投放模式
安全中心	登录安全、传输安全、存储安全
多路由策略	服务请求的分流和调度中心
业务系统集成	对接会员、订单、退换货、积分等
更高效的沟通	图文消息、智能辅助、撤回、置顶
报表	日报、周报、月报、年报、定时发
融合自定义机器人	支持任意第三方知识库的接入
分享中心	客服中心内部学习平台
机器人接入	支持任意渠道接入机器人系统
接待优先级	根据渠道、技能组、访客角色设置
问题模型	常见、类似、相关、引导问题
词库管理	业务词、同义词、禁用词、敏感词
机器人样式	每个机器人可设置不同窗口样式
转人工设置	手动、自动转人工的智能条件设置
情景模式	情感递进式回复、机器人满意度
智能学习	待优化、待回答问题、敏感问题
机器人路由	不同条件触发，可路由不同机器人
智能匹配	访客输入联想、互动窗口同屏检索
知识库管理	系统、业务知识库、第三方知识库
机器人分析	处理量，解决率，满意度分析报告
工单字段	用户可自定义工单不同属性的字段
工单分配	手动分配、实时分配、定时分配
工单关闭	可设置关闭工单的人员角色
工单视图	不同角色可创建不同的工单视图
工单SLA	可支持企业专属化定制
工单模板	自定义创建访客模板、客服模板
工单回复	支持邮件、短信、微信、WEB等
工单满意度	访客对工单处理的满意度评价
工单宏	一键自动化批处理满足条件工单
工单创建	WEB创建、邮件创建、客服创建
工单流转	可系统触发、可人工指派处理人
工单触发器	使用固定触发器实现自动化流程
工单自运行程序	可支持企业专属化定制
营销场景解决方案	企业线上获客的全流程解决方案
多商户平台解决方案	淘宝级平台客服解决方案
教育行业解决方案	教育、培训在线客服解决方案
电商客服解决方案	电商售前、售后支持整体解决方案
游戏行业解决方案	游戏在线客服中心解决方案
跨境服务解决方案	跨境客服全球化智能解决方案
集团客服解决方案	集团客服中心解决方案
金融行业解决方案	银行、保险、基金、证券客服中心
智慧政务解决方案	“互联网＋智慧政务” 即时通讯平台
定价	演示体验、案例、支持与服务、生态合作、开发者
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域名信息

注册人/机构：Alibaba Cloud Computing (Beijing) Co.,Ltd.

注册人邮箱：-

域名年龄：9年7个月28天（过期时间为2026年04月03日)
备案信息

备案号：粤ICP备09185512号

名称：深圳市虹红科技有限公司

性质：企业

审核时间：2024-11-14
网站信息

IP：120.27.148.85[中国浙江杭州阿里云]

排行

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热门关键词

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桌面端

关键词

自然

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智能客服中心英文

224.00

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客服系统

339.00

1.10 千

人工在线客服系统

183.00

0.00

一洽（echat）在线客服系统

114.00

10.00

facebook线上人工客服

162.00

10.00

国家&地区分布图

仅限桌面

排名前 5 的国家 & 地区

国家 & 地区

美国

27.52%

英国

15.04%

中国

17.23%

加拿大

9.32%

澳大利亚

4.23%

流量来源

全球
仅限桌面端

流量占比图表

来源

Direct

42.08%

Referrals

31.97%

22.85%

Social

2.49%

Paid Referrals

0.51%

Mail

0.10%

数据统计

数据评估

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