在傳統(tǒng)外呼過程中,一直存在著人力成本高、轉化率偏低的問題。外呼過程中90%的電話會被掛斷。可見,目前營銷外呼的精準度暫時還無從談起,同時在此過程中,隨著掛斷率的居高不下,情緒影響也隨之上升,員工也需要花費大量的時間來篩選意向客戶??墒牵蛻舻囊庀蛴謺崟r產生變化,員工耗費時間鎖跟蹤記錄下來的信息并不真實。
隨著互聯(lián)網業(yè)務的迅速開展,金融、房地產等企業(yè)的用戶量急速增加,尤其是電話營銷、催收、客戶咨詢等工作劇增。每個人工坐席每天處置客戶量為100-200件,完全無法滿足業(yè)務的擴張要求。對客服人員的擴充,又面臨著較高的人力成本,工資、提成、社保、電話費、場地費、管理費用都在不斷上漲。同時業(yè)務員的人員流動性也較大,每個業(yè)務員背后所付出的培訓時間成本又較長。
例如,在教育行業(yè),一個咨詢師平均每天要撥打上百通電話,而培育出一個良好的課程咨詢師又需要耗費大量的人力物力、培訓本錢,于此同時咨詢師又很可能隨時進行人才流動,這些都成了企業(yè)利潤最大化的障礙。
10年后90%客服將被AI取代
“目前,你接到部分營銷或客服電話中,實際上已經有機器人出現(xiàn),只不過你可能沒聽出來?!痹贫纯萍嫉墓ぷ魅藛T向作者透露。云洞科技經理趙金剛表示:“再過10年左右的時間,90%的銷售、客服將會被AI取代?!?
根據(jù)云洞科技在銀行金融、保險電銷、運營商等領域的實踐數(shù)據(jù)案例顯示,利用人工智能可以幫助銀行剔除79%的非目標用戶;在金融催收過程中,AI比傳統(tǒng)IVR在接通回款率上增加5%;在電信運營商的營銷推廣測試中,AI的戶均成本僅為人工客服的約18%。
顯然,AI在電話營銷、客服系統(tǒng)中的應用,解決了傳統(tǒng)外呼成本高、痛點多的弊病。同時,還具有回復速度更快、支持云端或本地部署等優(yōu)勢。綜合數(shù)據(jù)來看,與人工銷售相比,機器人的成本只有前者的50%,然而銷售業(yè)績卻可以提升300%,且永不離職。
云洞科技面向國內市場發(fā)布“呼呼俠”智能語音機器人軟件。呼呼俠智能語音機器人軟件,主要用于電銷外呼和客服回訪。它可以按照系統(tǒng)預設的外呼邏輯與客戶交流,通過多輪對話和話術引導達到業(yè)務目標,廣泛應用于房地產、課程推廣、金融催收、續(xù)保服務、產品推介、運營商回訪等領域。
呼呼俠智能語音機器人系統(tǒng)每天可自動外呼1200-1300通電話,是正常人工的6-8倍。AI的加持可以實現(xiàn)真人語音對話,可以及時反應、響應突發(fā)詢問;甚至支持打斷呼入轉人工:模擬真人工作場景,情緒標準化、話術標準化,可分析不同目標客戶群,制定多種語音話術模板;同時提供精準大數(shù)據(jù),通話數(shù)據(jù)精確到秒,實現(xiàn)對話關鍵詞智能提取,全程錄音,大數(shù)據(jù)便簽智能分類,自動性別識別等。
呼呼俠主要應用了語音識別、自然語音處理、語音合成、機器學習這四種核心技術,從而構建了一位可以被客戶認可、公司放心的“懂業(yè)務、全套路、能分析、會學習”的完美員工,實現(xiàn)了電銷&客服專家的AI化。
語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類語音的AI技術,它與圖像識別技術、機器學習技術是人工智能領域三大核心技術?;櫟恼Z音識別技術主要處理不同口音、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞,同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別就好比“機器的聽覺系統(tǒng)”,通過識別和理解,把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎?。這里面最關鍵的技術是機器的識別準確率,目前的識別率在工程環(huán)境下已基本達到90%以上,在生活職場環(huán)節(jié)下,主流ASR服務商能達到80%左右的識別率。
自然語音處理應用背后有大量的基礎任務和機器學習模型。利用NLP,我們可以讓機器來執(zhí)行自動摘要,翻譯,關系提取,情感分析,話題分割等任務,像人一樣處理復雜的文本。目前呼呼俠針對金融、教育與房產領域,進行了針對性的NLP語音訓練優(yōu)化,以保障在三個電銷外呼行業(yè),具有更高的NLP數(shù)據(jù)處理能力。
語音合成就是將文字信息轉化為聲音信息,給機器配上“人聲”。出色的TTS需要大量的語料庫,成熟的、可商用的TTS的合成音,在音色、自然度等方面的表現(xiàn)均可以接近人聲。目前,行業(yè)內根據(jù)人聲定制的TTS,需錄制原聲1000小時,費用達40萬元。而且效果還與正常人聲在語音語調等音色方面,仍有很大差距。呼呼俠在支持TTS的基礎上,著重支持真人錄音支持,以及高效的在線錄音更新模式,以最大化的提升人機交互時的擬真度。
機器學習指的是計算機系統(tǒng)無須遵照顯式的程序指令,而只依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。其核心在于,機器學習是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式,模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可用于預測。比如,給予機器學習系統(tǒng)一個關于交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當?shù)刃庞每ń灰仔畔⒌臄?shù)據(jù)庫,系統(tǒng)就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數(shù)據(jù)越多,預測就會越準確,機器也就會“更聰明”。
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