智能外呼运营官——联手AI机器人做服务监控
来源： 时间：2023-03-09
现如今，“数智化”这面旗帜正鲜明地飘扬在时代的飓风中，各路招数轮番登场，新技术手段可谓层出不穷，其中，“AI机器人”这项数字化成果就是当中不可或缺的角色之一。在房地产经纪行业，AI机器人作为乐有家强有力的外呼工具和服务检查监督手段，这个“火眼金睛”到底是如何发挥作用的呢？
01
调研量少，收集信息太少？通通out！
如果你作为客户体验意见、问题洞察的收集者，批量式的调研数据一定是不可或缺的，只有信息容器越大、可收集的渠道越多、范围越广，才能通过提高调研量而进一步提高信息的有效性做改善优化。除此之外，往复的外呼过程、客户刺激反应和外呼运营控制，总成本总是居高不下，这样的窘境急需改变！
这不，AI机器人就来了。乐有家结合自己原有的外呼应用业务场景，通过设立标准化的话术及问答流程，让AI机器人对客户进行发问，便实现了将简单的人工外呼转变为低成本的机器人外呼的需求。而当人力解放双手时，业务人员便能将更多的时间精力花费在业务场景的搭建和信息监控上，人机联手合作，形成顺畅高效的服务流程。
而它带来的服务变革是巨大的——无需人工干预，系统全部在线自动完成；与客户语音交互并直接解答；所有外呼记录、交互信息等数据一览无余，结构化存储，为大数据分析提供优质数据基础；保证客户交互体验标准、稳定且可持续优化，再也不担心受到客户态度及情绪影响······
02
AI机器人都有哪些招数？
房产交易流程复杂，作为专业的房产中介，保障流程顺利进行、协助风险把控也是我们的职责之一，快来看看乐有家借助AI机器人这项武器扫除了哪几大难关。
1. 定制化逻辑流程
乐有家在全生命周期产品链中找到关键、风险潜在性较大的九大业务场景，通过询问客户满意度、交易进度、款项支付方式等问题来对成交单做出监控，而这些问题话术和跳转流程，在AI机器人平台都是可以进行自由配置的。
举个例子，客户业主刚刚完成签约，作为服务提供方，我们需要侧重知晓的是他们对签约过程的服务满意度如何、经纪人是否有为他们详细讲解合同条款和价款费用；而在过户环节，侧重点则是要了解经纪人是否有及时向他们反馈交易进度及准备所需资料。这些基于不同场景的话术，都可通过AI机器人平台实现定制化操作。
2. 定制化标签及自动生成
交互信息存储至平台后，要想知道哪些成交单的用户反馈有异常、哪些用户对服务过程满意，还少不了一个关键步骤，那就是在某些用户回复的话语中提取“关键词”并为它们打上已经设置好的异常标签，监控人员重点把目光放在诸如“对服务不满意”“未反馈进度”“未协助交房”等异常标签的成交单上，即AI机器人先让异常问题现形，后由人工复核并锁定问题，双双联手，这些服务不达标行为自然就无处遁形，再也无需重复外呼费时费力了。
3. 自定义知识库
用户在对话中的问题无法穷尽或预料，如何才能做到对答如流呢？不用担心，机器人本身就具有高效的问法学习能力，监控人员将可能会涉及到的问法输入知识库，这条信息就储存在机器人的大脑里了。房产交易涉及合同、款项、交易进度，看起来复杂但仍有规律可循，乐有家通过创建庞大、答复精准的房产交易知识库体系，当用户提到对应问题的关键词便可以直接锁定回答，进一步提升了答复的专业性、准确性。
4. 其他功能特色
除了节省人工做批量化质检，AI机器人的很多特色也能一定程度媲美人工。
如“慢语速拼接”功能。对话过程中，有些用户的语速会比较慢或一句话中有多处停顿，这时就可以用到“慢语速拼接”功能，支持对连续的、未识别的话进行拼接处理，从而匹配到对应的对话分支或者异常标签上，有效增强意图完整性、提升意图识别率。
还有“真人音色”功能。在机器人音色的选择上我们使用的是真人音色，只需要借助专业录音师们依照既定的话术流程进行录制，机器对话的钝感便大大降低。
03
用户能接受这样的对话吗？
提醒一点，即使提前设置好人机对话的交互流程，最终落脚点还是需要让用户做好配合并收集到用户的有效反馈。跟AI机器人对话后，用户的体验及感受如何呢？
基于话术设定的准确性和完整性，只要做好逻辑功能配置，在实际场景中其实大部分用户都能较流畅地完成与机器人的交互并能按照既定流程回复，在真人音色的配置下，人机对话与人人对话的差异度逐渐缩小，能大面积地获取到用户的有效反馈及信息。
这里有几个小技巧可以分享：
一是引导用户以直接明了的话语回复问题。如当机器人询问服务满意度时，可以稍加引导“为节省您的时间，您可以只回答是或否”来获取关键信息。
二是设定挽留场景话术。用户在对话中会提出“正在开会”“现在没空”等拒绝性表述的情况无法避免，但设置好挽留话术如“打扰您几秒钟，了解下经纪人的服务情况，把控您的交易风险，您看可以吗？”仍能一定程度加大对有效信息的获取。
三是设定超时/重复回复。当机器人长时间未检测到用户说话时，机器人会向用户发出善意询问促使对话继续；当用户反馈听不太清需要重新发问时，机器人便会再次重复前句话术让用户重新作答，整体交互的流畅度和有效性上得到进一步提升。
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调研量少，收集信息太少？通通out！
如果你作为客户体验意见、问题洞察的收集者，批量式的调研数据一定是不可或缺的，只有信息容器越大、可收集的渠道越多、范围越广，才能通过提高调研量而进一步提高信息的有效性做改善优化。除此之外，往复的外呼过程、客户刺激反应和外呼运营控制，总成本总是居高不下，这样的窘境急需改变！
这不，AI机器人就来了。乐有家结合自己原有的外呼应用业务场景，通过设立标准化的话术及问答流程，让AI机器人对客户进行发问，便实现了将简单的人工外呼转变为低成本的机器人外呼的需求。而当人力解放双手时，业务人员便能将更多的时间精力花费在业务场景的搭建和信息监控上，人机联手合作，形成顺畅高效的服务流程。
而它带来的服务变革是巨大的——无需人工干预，系统全部在线自动完成；与客户语音交互并直接解答；所有外呼记录、交互信息等数据一览无余，结构化存储，为大数据分析提供优质数据基础；保证客户交互体验标准、稳定且可持续优化，再也不担心受到客户态度及情绪影响······
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AI机器人都有哪些招数？
房产交易流程复杂，作为专业的房产中介，保障流程顺利进行、协助风险把控也是我们的职责之一，快来看看乐有家借助AI机器人这项武器扫除了哪几大难关。
1. 定制化逻辑流程
乐有家在全生命周期产品链中找到关键、风险潜在性较大的九大业务场景，通过询问客户满意度、交易进度、款项支付方式等问题来对成交单做出监控，而这些问题话术和跳转流程，在AI机器人平台都是可以进行自由配置的。
举个例子，客户业主刚刚完成签约，作为服务提供方，我们需要侧重知晓的是他们对签约过程的服务满意度如何、经纪人是否有为他们详细讲解合同条款和价款费用；而在过户环节，侧重点则是要了解经纪人是否有及时向他们反馈交易进度及准备所需资料。这些基于不同场景的话术，都可通过AI机器人平台实现定制化操作。
2. 定制化标签及自动生成
交互信息存储至平台后，要想知道哪些成交单的用户反馈有异常、哪些用户对服务过程满意，还少不了一个关键步骤，那就是在某些用户回复的话语中提取“关键词”并为它们打上已经设置好的异常标签，监控人员重点把目光放在诸如“对服务不满意”“未反馈进度”“未协助交房”等异常标签的成交单上，即AI机器人先让异常问题现形，后由人工复核并锁定问题，双双联手，这些服务不达标行为自然就无处遁形，再也无需重复外呼费时费力了。
3. 自定义知识库
用户在对话中的问题无法穷尽或预料，如何才能做到对答如流呢？不用担心，机器人本身就具有高效的问法学习能力，监控人员将可能会涉及到的问法输入知识库，这条信息就储存在机器人的大脑里了。房产交易涉及合同、款项、交易进度，看起来复杂但仍有规律可循，乐有家通过创建庞大、答复精准的房产交易知识库体系，当用户提到对应问题的关键词便可以直接锁定回答，进一步提升了答复的专业性、准确性。
4. 其他功能特色
除了节省人工做批量化质检，AI机器人的很多特色也能一定程度媲美人工。
如“慢语速拼接”功能。对话过程中，有些用户的语速会比较慢或一句话中有多处停顿，这时就可以用到“慢语速拼接”功能，支持对连续的、未识别的话进行拼接处理，从而匹配到对应的对话分支或者异常标签上，有效增强意图完整性、提升意图识别率。
还有“真人音色”功能。在机器人音色的选择上我们使用的是真人音色，只需要借助专业录音师们依照既定的话术流程进行录制，机器对话的钝感便大大降低。
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用户能接受这样的对话吗？
提醒一点，即使提前设置好人机对话的交互流程，最终落脚点还是需要让用户做好配合并收集到用户的有效反馈。跟AI机器人对话后，用户的体验及感受如何呢？
基于话术设定的准确性和完整性，只要做好逻辑功能配置，在实际场景中其实大部分用户都能较流畅地完成与机器人的交互并能按照既定流程回复，在真人音色的配置下，人机对话与人人对话的差异度逐渐缩小，能大面积地获取到用户的有效反馈及信息。
这里有几个小技巧可以分享：
一是引导用户以直接明了的话语回复问题。如当机器人询问服务满意度时，可以稍加引导“为节省您的时间，您可以只回答是或否”来获取关键信息。
二是设定挽留场景话术。用户在对话中会提出“正在开会”“现在没空”等拒绝性表述的情况无法避免，但设置好挽留话术如“打扰您几秒钟，了解下经纪人的服务情况，把控您的交易风险，您看可以吗？”仍能一定程度加大对有效信息的获取。
三是设定超时/重复回复。当机器人长时间未检测到用户说话时，机器人会向用户发出善意询问促使对话继续；当用户反馈听不太清需要重新发问时，机器人便会再次重复前句话术让用户重新作答，整体交互的流畅度和有效性上得到进一步提升。
借助AI机器人这把数智化利刃，乐有家已开通九大关键业务场景，对所有满足条件的成交单进行批量回访，对异常类型进行复核整改。通过大面积、地毯式查找成交问题，截至目前已获取有效回访信息数万条，发现异常问题数百条，如空号/停机、对服务不满、未讲解条款/费用/流程、未反馈进度等，有效地把控住了交易风险。相信在未来，这项技术能以更加多元化的形式驰骋在数智化的舞台上。