一、项目背景
本文提出了一套针对软管制造公司的智能客服与个性化推荐系统实施方案，旨在通过整合开源Odoo模块、Salesmart/WhatsApp以及Deepseek AI能力，打造一个7×24小时不间断服务的智能化平台，专注于服务国外客户。方案围绕实现不间断服务、提升客户体验、优化客户服务流程、提高销售转化率以及降低运营成本等目标展开。
二、项目目标
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实现7×24小时不间断服务：通过智能客服系统，确保客户在任何时间都能获得即时响应。
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提升客户体验：利用Deepseek AI的自然语言处理能力，提供流畅、个性化的交互体验。
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优化客户服务流程：整合Salesmart/WhatsApp和Odoo系统，实现客户信息的无缝流转和高效管理。
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提高销售转化率：通过个性化推荐，精准满足客户需求。
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降低运营成本：减少人工客服的重复性工作，优化人力资源配置。
三、系统架构设计
（一）架构图
[Salesmart/WhatsApp] - 客户交互入口│
[Odoo应用层] - 销售/客服/CRM模块│
[集成中间件] - Python定制开发模块│
[Deepseek AI层] - 模型推理/知识库/向量搜索│
[数据存储层] - PostgreSQL/Redis/向量数据库
（二）核心组件
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Salesmart/WhatsApp接口：作为客户交互的前端入口，支持文本、语音等多种交互方式。
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Odoo增强模块：继承Odoo原生模型，扩展AI字段，实现客户信息与订单管理的无缝对接。
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Deepseek AI引擎：提供自然语言处理、情感分析、对话生成和个性化推荐功能。
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集成中间件：基于Python开发的API接口，实现Salesmart/WhatsApp与Odoo、Deepseek的双向数据交互。
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数据存储层：使用PostgreSQL存储结构化数据，Redis缓存高频数据，向量数据库存储AI知识库。
四、功能模块设计
（一）智能客服模块
1.7×24小时接单与回复
功能描述
利用Salesmart/WhatsApp作为客户交互入口，结合Deepseek AI的自然语言处理能力，实现7×24小时不间断的客户接单与回复服务。智能客服能够理解客户的自然语言问题，并提供精准的回答。对于复杂问题，系统自动转接人工客服，并生成详细的对话记录。
技术实现
• Salesmart/WhatsApp接口：通过API实现文本、语音消息的接收与发送。
• Deepseek AI引擎：利用其自然语言处理模块，对客户问题进行语义理解，并生成回答。
• Odoo集成：将客户咨询内容自动记录为工单，并分配给相应部门处理。
场景：
某国外客户通过WhatsApp咨询产品信息，智能客服通过Deepseek AI理解问题并提供详细解答。系统自动记录咨询内容，并生成工单。如果客户需要进一步帮助，智能客服会提示客户是否需要转接人工客服。
数据展示
• 响应时间：平均响应时间从人工客服的30秒缩短到1秒。
• 客户满意度：智能客服的客户满意度达到85%目标。
2.知识库管理
功能描述
构建动态更新的知识库，包含常见问题、答案和解决方案。知识库内容根据客户反馈和新问题持续优化，确保智能客服能够提供准确、及时的回答。
技术实现
• 知识库构建：结合Odoo的文档管理模块和Deepseek的向量搜索技术，构建企业私有知识库。
• 动态更新：通过机器学习算法，根据客户反馈和新问题自动优化知识库内容。
场景：
某国外客户在WhatsApp上咨询产品规格问题，智能客服通过知识库快速匹配解决方案并提供给客户。如果知识库中没有答案，系统会提示客户提交问题，由人工客服处理后更新知识库。
数据展示
• 知识库命中率：知识库内容覆盖率达到70%。
• 问题解决率：智能客服解决问题率达到60%目标。
3.智能引导与问题解决
功能描述
智能客服通过对话引导客户解决问题，必要时转接人工客服。对于复杂对话内容，系统生成小结，方便客户和客服人员快速梳理交流脉络。
技术实现
• 对话引导：利用Deepseek AI的对话生成模块，设计多轮对话流程，引导客户逐步解决问题。
• 对话小结：通过自然语言处理技术，对对话内容进行总结，生成简洁明了的对话小结。
场景：
某国外客户在WhatsApp上咨询产品报价，智能客服通过多轮对话引导客户完成询价流程。对话结束后，系统自动生成对话小结，客户确认无误后提交申请。
数据展示
• 引导成功率：智能客服引导客户解决问题的成功率达到75%目标。
• 转接率：复杂问题转接人工客服的比例为20%目标。
（二）个性化推荐模块
1.客户画像与行为分析
功能描述
深度整合Odoo的CRM数据，分析客户历史行为和偏好。利用Deepseek的大数据分析能力，挖掘客户潜在需求，构建精准的客户画像。
技术实现
• 数据整合：通过Odoo的API接口，将客户订单、浏览记录、咨询历史等数据同步到Deepseek AI平台。
• 画像构建：利用Deepseek的数据分析模块，根据客户行为和偏好生成客户画像。
场景：
某国外客户通过Salesmart平台浏览产品，Deepseek AI分析后发现客户对某系列软管产品有较高兴趣。系统根据客户画像，推荐相关产品。
数据展示
• 画像准确率：客户画像的准确率达到80%目标。
• 行为分析覆盖率：客户行为分析覆盖率达到90%目标。
2.个性化推荐引擎
功能描述
根据客户画像，推荐相关产品、服务或优惠活动。推荐内容实时更新，确保推荐的时效性和准确性。
技术实现
• 推荐算法：结合Deepseek的机器学习算法和Odoo的销售数据，设计个性化推荐模型。
• 实时更新：根据客户实时行为和市场动态，动态调整推荐内容。
场景
某国外客户在WhatsApp上浏览产品时，系统根据客户画像推荐相关产品。客户点击推荐产品后，系统记录行为并优化推荐算法。
数据展示
• 推荐点击率：个性化推荐的点击率达到30%目标。
• 转化率提升：个性化推荐将客户购买转化率提升25%目标。
3.推荐效果评估
功能描述
通过数据分析评估推荐效果，优化推荐算法。收集客户反馈，持续改进推荐质量。
技术实现
• 效果评估：利用Deepseek的数据分析模块，评估推荐内容的点击率、转化率等指标。
• 反馈收集：通过Salesmart/WhatsApp收集客户反馈，优化推荐算法。
场景
某国外客户通过Salesmart平台对推荐产品进行反馈，Deepseek AI根据反馈优化推荐算法。系统定期生成推荐效果报告，供企业决策参考。
数据展示
• 优化周期：推荐算法每月优化一次。
• 客户反馈满意度：客户对推荐效果的满意度达到80%目标。
总结
本文提出的方案通过整合Salesmart/WhatsApp、开源Odoo模块和Deepseek AI能力，为企业打造了一个高效、智能的客户服务和个性化推荐系统。通过实现7×24小时不间断服务、优化客户服务流程、提升客户体验和销售转化率，方案旨在帮助企业降低运营成本，增强市场竞争力，更好地服务国外客户。
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