外呼的几种形式
外呼系统,很多人喜欢称呼为电销系统。那么今天我们就按照这个称呼来分享下外呼的几种形式。当然,OKCC不只是一套外呼系统,而是一套完整的呼叫中心系统,呼出呼入都可以实现。只是目前客户群体比较多的,是外呼这个场景占多数。
虽然外呼市场都已经卷坏了,但是还是有新入行的通讯人,他只知道他要干这个事情,但是客户的外呼场景他搞不明白,那么今天就详细讲讲,希望能帮助到这些新入行的通讯伙伴。
1. 点击外呼
最基本功能,也是最常用的。
系统具有电话工具条,可以输入被叫号码,点击拨号进行呼叫。
这种方式需要座席人员手工输入或者粘贴号码到输入框,当企业的客户数据与外呼系统并不在一起,且未进行集成化时,虽然操作费事,但是是座席人员每日基本工作。
常见的电销人员,每日都有固定的数据拨打要求。
2. 一键拨号
基于点击外呼提高效率的要求,在系统中的客户管理、工单管理、通话记录等一切有客户号码的地方,提供一键拨号的功能。
如果企业自有业务系统,如CRM系统等,也可以集成外呼系统的呼叫能力接口,实现一键外呼的功能。
3. 预览外呼
点击外呼和一键外呼都是由座席主导发起的,自主进行外呼操作的行为。
企业希望更好的监管外呼进程,通过任务化的形式进行外呼管理,便有了外呼任务的模式。
预览外呼是外呼任务的一种。
预览外呼的特点是由管理员(或者是具备专有权限的数据管理员)创建外呼任务,上传外呼数据,并分配给指定座席或者技能组。
管理员可以启动、暂停或者删除任务。
可以对任务数据进行补充、回收等操作。
可以统计外呼任务的进度,外呼的指标,座席的完成率等。
座席参与到预览外呼任务后,在其工作界面会查看到外呼任务,可先浏览客户数据,座席仍是进行手动点击拨打,自动弹出对应的外呼信息,这一步骤因为座席可以提前查看客户信息后点击外呼,所以也是预览外呼的名称由来。
预览外呼任务,本质仍是点击外呼,但是通过功能的组织,实现了一种任务式的管理,并不能直接提高外呼的效率。
4. 预测外呼
预测外呼则是一种高效的外呼任务,可以直接提高座席外呼效率的手段。
预测外呼的使用方式也是通过任务管理,首先由管理员进行创建,并上传数据。但并不需要分配到指定座席和技能组,而是指定接听的座席或技能组。
然后任务一旦启动,将首先呼叫客户侧,当客户接通后,立刻转接到对应的座席或技能组进行应答。
这是和预览外呼的一个主要区别。
对于预测式外呼任务,座席一侧的使用体验是接听:当任务启动,座席一般会暂停其他操作,等待电话振铃和外呼系统来电弹屏,一旦电话接起,即与客户进行通话。
可以看出,使用预测外呼,极大节省了座席手工预览客户数据、点击拨号、等待被叫振铃、判断被叫接通状态的过程。如果预测式外呼效果够好,足以使座席不间断的一直接听客户电话。这也是数据量较大,外呼强度较高的客户最喜欢的一种方式。比如房地产行业、贷款行业、教育行业应用比较多。
5. IVR外呼
外呼任务还有一种比较简单的应用场景。就是IVR外呼,也有很多客户喜欢叫前置语音外呼。
即通过外呼任务的方式,首先呼通客户侧,然后系统由IVR语音导航进行应答,让客户听取IVR内语音内容,也可以让用户在IVR内转接给座席来接听。对于座席使用者,还是一种呼入的方式。
IVR外呼可以满足单向呼叫通知类型的批量外呼,可提前预先录制好语音内容,或者更偷懒一点,直接用TTS实现。
发起IVR外呼,对指定客户进行批量外呼。一般的使用场景包括上课通知,告警,订单,物流,外卖,快递等
另外在AI外呼出现之前,通过IVR外呼也可以实现简单语音交互的IVR外呼转人工,一般方式是无条件转接人工座席或者让用户按键转接。
6. AI外呼
IVR外呼难以实现复杂的交互,所以当AI外呼出现后,如果有一定交互场景的外呼需求,就都由AI外呼来实现了。
AI外呼,我们可以从本质上把它认为是一种由语音机器人实现的IVR外呼。
语音机器人可以在IVR中,按照我们预设好的流程,与客户进行单轮、多轮的会话,识别客户的意图,在需要的节点上将呼叫转接到人工座席去。
AI外呼的设计难度在于对话模板:根据客户提供的业务场景,需要由AI训练师进行流程和知识库的搭建,并对知识库进行泛化训练、增加相似问题、关键词、正则和语义理解优化。一个好的AI外呼流程,需要由训练师和客户一起进行多次打磨,再经过实际的呼叫测试而不断调优。
AI外呼的流程出口,简单的是收集客户的意向、丰富客户的标签并形成数据记录,复杂一些是转人工,由座席继续进行呼叫接待。营销型的AI外呼,都力争在获取客户明确意向的前提下、尽快转接给人工。所以评估AI外呼的转人工率是一个重要的指标。目前OKCC在这块做的还可以,客户反馈AI转人工很丝滑!
另外、市场上叫做“人机协作外呼”的,也指的就是这类型产品。如果客户的需求简单,仅需要以上功能的,AI外呼加座席可以直接满足。
这一个单品算是外呼系统的一个“爆品”,也是目前诸多玩家卷到飞起的一个品类。
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