本篇文章給大家談談電話機器人盲打，以及電話機器人對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、電話機器人為什么會被市場熱捧？
• 2、電銷機器人有什么好處？
• 3、智能外呼就是機器人打電話嗎？

電話機器人為什么會被市場熱捧，原因具體如下：

當你接到營銷電話時，你能聽出電話那邊的是客服人員還是機器人嗎?實際上，目前已經有不少外呼電話是機器人打來的。智能語音機器人正式現身了，不僅比普通客服更高效，發音也更自然，甚至還能模擬真人工作場景、實現情緒標準化。

在傳統人工外呼過程中，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，員工情緒影響也會受到影響，同時員工也需要花費大量的時間來篩選意向客戶。但是，客戶的意向隨時又會實時產生變化，員工耗費時間跟蹤記錄下來的信息并不有效真實。

例如，在教育行業，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培訓成本，于此同時咨詢師又很可能隨時進行人員流動，這些都成了企業利潤最大化的障礙。

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，你可能沒聽出來。顯然，AI在電話營銷、客服系統中的應用，解決了傳統外呼痛點多的弊病。同時，還具有回復速度更快、支持云端或本地部署等優勢。綜合數據來看，與人工銷售相比，機器人的成本只有前者的50%，然而銷售業績卻可以提升300%，且永不離職。

目前智能語音機器人可以按照系統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務目標，廣泛應用于房地產、課程推廣、金融行業、續保服務、產品推介、運營商回訪等領域。

智能語音機器人系統每天可自動外呼800-1000通電話，是正常人工的3-5倍。可實現真人語音對話，及時反應、響應突發詢問;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;同時提供精準大數據，通話數據精確到秒，實現對話關鍵詞智能提取，全程錄音，大數據便簽智能分類，自動性別識別等。

智能語音機器人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“懂業務、全套路、能分析、會學習”的完美員工，實現了電銷客服專家的AI化。

“智能電話機器人”的出現，讓電銷人員遠離枯燥乏味的初篩工作，他們只需要聯系“AI機器人”已挑選好的潛在意向客戶，然后繼續跟進即可，從而大大的提高了公司業績。

電銷機器人有什么好處之前。先要說一下應用。具體場景如下電話機器人盲打：電話篩客、數據銷售線索挖掘、客服、問卷調查。以上都可以體現出機器人電話機器人盲打的好處電話機器人盲打：節省人工、提高效率、統計公司形象。

智能外呼就是外呼機器人就是替人打電話電話機器人盲打的嗎電話機器人盲打？其實不然，我們從外呼場景來看，就可以有比較明晰的認識。

現目前，需要外呼的場景主要有這么幾類：電銷、催收、通知、回訪、核驗。

1、電銷：通常，呼叫中心的客服需要對電話號碼列表進行盲打，尋找和判斷出有意向和值得跟進的客戶，向有需求客戶進行信息觸達，本質上屬于營銷，但因為精準營銷號碼不夠精準，從而也導致了需要客服撥打大量陌生號碼做第一輪的初篩。在做初篩時，一般的接通率極其低，意向客戶比例也較少，大量的重復工作浪費了不少時間卻是無用功。這時，智能外呼就可派上用場，在這個需求場景下，智能外呼可以把不精準的數據進行機器初篩，得到相對精準的數據，類似于數據清洗，以幫助人工進行“去偽存真”獲取真實的銷售線索。

2、催收和通知：概括而言，催收的場景需求和通知屬于同一類，都是進行告知、通知接聽方一些他們需要知曉的信息，接聽方的反饋分類也比較簡單：知曉并同意或拒絕。這類場景下，通常所需要的話術輪數較短，引導和目的明確，通話內容高重復度。為了減輕重復低效的工作量，智能外呼可以發揮很好的作用。除此之外還有一些O2O服務類通知等，智能外呼也可以代替人工進行通知。

3、回訪和核驗：在很多業務場景里，客服需要給公司或網站的注冊用戶和服務客戶一一回撥電話，進行服務回訪和身份核驗。比如保險類的訂單確認、4S店服務回訪、部分2B業務網站注冊確認等。這類場景下，對話輪數相對較長，但接打電話雙方都更認同遵循固定流程的話術，目的和意圖明確，通話內容高度重復，很適合智能外呼撥打，用以減輕客服人員重復工作量，提升工作效率。

電話作為企業與客戶最主要的觸達方式，每天需要接觸海量的客戶，如果全部使用人工客服操作，勢必需要大量的人力成本及設備成本，不利于企業降本發展，且在增效方面，人工客服在面對大量重復機械的溝通操作方面，效率顯然低于使用智能外呼，且未來隨著AI技術水平的進一步提升，智能外呼所能達到的替代面將更廣，也將在企業內逐步達到普及。

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