当前位置: 首页 > article >正文

前置语音群呼与语音机器人群呼哪个更好

       最近通过观察自己接到的营销电话,通过语音机器人外呼的量应该有所下降。同时和客户交流获取到的信息,也是和这个情况类似,很多AI机器人群呼的量转向了OKCC前置语音群呼。询问原因,说是前置语音群呼转化更快,AI机器人群呼那个相比之下,转化要慢了一些。

       转化的快慢,这个应该和行业有一定的关系。还有一个很重要的应该和成本也有很大关系。下面简单总结一下两者的优缺点。

一、前置语音群呼:

优点:

1、真实语音交流:只用一句话筛选客户意向,没有挂机就会马上转人工,人工的沟通是有温度和情感的,更容易被客户接受和信任。

2、灵活度高:前置语音群呼可以根据不同的业务需求和场景,录制不同的语音文件,相比AI机器人话术设置来说简单很多,简单就意味着灵活性更强。

3、情感交流:人类语音交流可以传递更多的情感和情绪,更容易打动客户,提高销售效果。

缺点:

1、成本高:前置语音群呼需要雇佣大量的电话销售人员,人力成本较高。

2、效率低:AI机器人只需要增加机器人配置就能提升效率,人工如果要提升效率就要招聘,培训,再来完成呼叫这个工作,这个效率肯定相比机器人是差很远的。

3、监管难:对于大量的人工外呼,监管难度较大,容易存在话术不标准,辱骂客户、和客户吵架、骚扰等问题。

4、适用场景:前置语音群呼适用于需要定制化的、情感交流比较多的销售场景,如高端产品、复杂销售等。

二、语音机器人群呼:

优点:

1、效率高:语音机器人群呼可以快速覆盖大量客户,提高拨打效率。

2、成本低:使用语音机器人进行外呼,可以大幅降低人力成本。

3、自动化程度高:语音机器人群呼可以实现自动拨打、自动交流、自动分类等,自动化程度高。

缺点:

1、无法处理复杂问题:语音机器人只能根据预设的程序进行交流,无法处理复杂的问题和多变的客户需求。

2、无法传递情感:语音机器人无法像人类一样传递情感和情绪,打动客户的效果较差。

3、误判率较高:由于语音机器人的识别能力有限,可能会误判客户的信息和需求。

4、适用场景:语音机器人群呼适用于需要快速覆盖大量客户的、销售流程较为标准化的场景,如保险、贷款等产品。

       综上所述,前置语音群呼和语音机器人群呼各有优缺点和适用场景,企业可以根据自身的业务需求和实际情况选择合适的方式进行外呼。


http://www.kler.cn/news/135513.html

相关文章:

  • python-opencv 培训课程笔记(1)
  • React整理总结(四)
  • LeetCode 面试题 16.25. LRU 缓存
  • js 对象数组删除某一个特定的对象
  • 达索系统3DEXPERIENCE云端设计新体验
  • CSS-表格属性(1)
  • docker数据卷详细讲解及数据卷常用命令
  • 【计算机视觉】24-Object Detection
  • Django 路由配置(二)
  • ESP32-BLE基础知识
  • 多态语法详解
  • URAT串口通信协议
  • 05_常用API
  • MIB 6.1810操作系统实验:准备工作(Tools Used in 6.1810)
  • Flink(七)【输出算子(Sink)】
  • opencv(5): 滤波器
  • 四旋翼无人机的飞行原理--【其利天下分享】
  • ES6中实现继承
  • 基于变形卷积和注意机制的带钢表面缺陷快速检测网络DCAM-Net(论文阅读笔记)
  • 开源与闭源软件的辩论:对大模型技术发展的影响
  • 基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
  • 常见的面试算法题:阶乘、回文、斐波那契数列
  • 【数据结构】树与二叉树(廿一):树和森林的遍历——先根遍历(递归算法PreOrder、非递归算法NPO)
  • Redis内存满了会宕机吗
  • 【Python百宝箱】掌握Python Web开发三剑客:Flask、Django、FastAPI一网打尽
  • 【Django-DRF用法】多年积累md笔记,第(4)篇:Django-DRF反序列化详解
  • Ubuntu 18.04/20.04 LTS 操作系统设置静态DNS
  • Hive常见的面试题(十二道)
  • 【JS】Chapter13-构造函数数据常用函数
  • 【python基础】类详解:如何编写类、__init__()、修改实例属性、类存储到模块并导入、py标准库、编写类的约定