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AI 呼叫中心行业黑话,看这一篇就够了

本文跟大家讲讲这AI呼叫中心的“行业黑话”,有相关业务的可以看看门道,没有相关业务的可以看看热闹。

疫情期间很多企业无法复工,为了业务能够正常运转,只能疯狂得打电话。由于人工电销存在很多管理上的难题,电销机器人在疫情期间异常火爆,现在的电销机器人已经发展到能够媲美人声,反应速度和聊天能力也已经非常强,不仔细听可能一点都听不出来,那种非常礼貌,普通话比较纯正的推销电话,很大概率都是机器人。

我本人也做过AI呼叫中心产品,并且我也给自己的手机配了一个语音小助理,经常在我忙的时候替我处理来电。所以最近很多人来问我AI呼叫中心相关的问题,今儿咱就拉出来聊聊,讲讲这AI呼叫中心的“行业黑话”,有相关业务的可以看看门道,没有相关业务的可以看看热闹。

AI呼叫中心行业黑话,看这一篇就够了

AI机器人和人工座席的对比(*来源:数点营销官网)

一、业务流程

在介绍黑话之前,我们先说道说道AI呼叫中心系统的业务流程,好让各位同学对业务有一个全面的了解。

AI呼叫中心行业黑话,看这一篇就够了

AI呼叫中心的业务流程

上图是一个AI呼叫中心的业务流程,简单来说就是首先要配置话术,就是告诉机器人在遇到问题该怎么回答,这个不同公司不同行业的差别比较大,所以一般每个客户都会配置其个性化的话术。

话术配置完成后,需要给账号配置线路,目的就是能够顺利的把电话打出去。

线路配完后,就是建立任务了,说白了就是导入电话号码,因为资源有限,不可能导入一批立即打完,所以需要以任务的形式分配给机器人,然后机器人逐个完成。值得一提的是,如果有多条线路,创建任务时建议提供线路选择功能,很多公司的业务不止一个城市,而大家又是比较习惯接听自己所在城市的电话,所以这个选择主要是为了提高接通率。

任务完成后,机器人会对每一通电话的意向结果做判别,也就是打完电话的反馈,一般来说,系统里都有一个统计和查询功能,来对每一通电话的结果进行统计。

业务流程说完了,在正式给大家介绍黑话之前,我想再多说一句。电销机器人发展到现在,其实还是很不成熟,很多企业老板对电销机器人的认识都不够清晰,在这里我也说说我的理解——电销机器人的核心作用是提高销售人员的筛选效率,只能够做到基础的初筛,把有意向的客户找出来,再由人工去跟进,而不是像很多老板理解的那样一个机器人就可以把单谈成的,这个不现实。

好了,说了这么多,终于要进入黑话环节了。这里我把黑话分为两部分——行业黑话和技术黑话。行业黑话就是指业务上涉及到的专业名词,而技术黑话就是技术上的专业名词,为了防止大家以后被忽悠,这两块我都给大家讲讲。

二、行业黑话

1. 话术

话术上面已经提到了,和我们平时所说的销售话术一样,就是告诉机器人遇到问题该怎么回答,唯一的区别是这个话术需要配置到系统上面,而且还要把沟通逻辑梳理清楚。不同公司不同行业话术都不一样,所以很多做机器人的公司都对每一个客户单独配置话术。

2. 真人语音

很多机器人厂商都会说自己是真人语音,其实这并不是一个个真人去打电话,私以为更合适的说法应该是“真人配音”,简单来说就是由一个真实的声优把每个回答都录好并存储在云端,机器人在遇到相关问题后会给对方播放之前已经录好的音频文件,让对方感觉上是在跟一个真人聊天。

3. 线路

线路就是机器人和客户沟通的通道,可以简单理解为一个个电话号码,只有通过号码与客户建立连接后,才有对话的可能。这一块一直以来都是AI呼叫中心最难的一项工作,不是技术有多么复杂,而是国家对骚扰电话打击的太严厉,想找到一些稳定的线路非常困难,有一些公司采用网关的方式来解决线路问题,最多的我见过128口网关一起呼的壮观场面,这种投入成本确实有点高。

AI呼叫中心行业黑话,看这一篇就够了

128口网关,售价基本都在一万以上

4. 无需办卡

这个办卡不是办会员卡,而是办电话卡,由于现在打击的很严,电话卡都要求实名注册,一个人能够办的卡的数量非常有限,这就导致很多公司买了电销机器人,很快就没有电话卡来用了。所以有一些公司推出了无需客户办卡的机器人,也算是比较好的解决这个问题了。

5. 接通率

这个接通率是指所接通的电话和所打的电话的比率。这个跟很多因素有关,除了号码质量、号码归属地等因素外,机器人打出去的电话依然有一定的失败率,是的,你没有听错,有一段时间市面上的很多机器人成功率都在20%以下。

6. 手机外显/座机外显

这个很简单,就是在客户手机上显示的号码,很多人习惯接听手机号码,而不是电话号码,所以客户基本都比较喜欢手机外显,极少数客户会要求座机外显。

AI呼叫中心行业黑话,看这一篇就够了

手机or座机,哪个想接?

三、技术黑话

1. ASR

ASR(Automatic Speech Recognition)是语音识别技术,是把语音转换为文字的技术,就像人类的耳朵一样。

语音识别系统的性能取决于以下四类因素:

  1. 识别词汇表的大小和语音的复杂性;
  2. 语音信号的质量;
  3. 声音来源的多样性;
  4. 硬件的性能。

2. NLP

NLP(Natural Language Processing)意为自然语义理解。和人类大脑处理信息类似,当耳朵把听到的内容翻译成大脑能够处理的信息后,就由大脑来判断这段内容想表述的意义,是表述同意还是对某个问题提出质疑。NLP是人工智能领域非常具有挑战性的一个课题,有兴趣的同学可以去了解一下,其中对自然语言的拆解还是非常有趣。

3. TTS

TTS(Text-To-Speech)指的是语音合成技术,我们平时听到的Siri、小爱同学这些都是利用TTS技术合成的语音,听上去还是感觉不自然。在电销机器人与客户对话过程中,有时候是需要TTS合成音出场,声优不可能把所有回答都提前录好,比如在跟客户确认客户的账号或者手机号的时候,总不能让声优把每一个组合都读一遍吧。

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Siri——TTS技术的典型应用

4. 环境降噪

之前说到影响语音识别率的其中之一的因素就是声源质量,如果对方说话环境很嘈杂,那将极大降低识别准确率。但是很多噪音和人声的频率不在同一水平,利用这种技术可以将很多噪声去除,除了环境降噪,还有将人声增强的技术,利用这些技术可以将声源做处理,为后面的ASR步骤做准备。

5. 空号检测

为了提高拨打效率,有的厂商会在拨打前对所拨打的号码进行空号检测,将检测为空的号码过滤掉,但这个目前技术能够做到的成功率不是非常高。

好了,以上就是全部内容了。

作者:王撼宇;公众号:pmhenry

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