电话销售 / 电销 · 任务逐条

整理外呼名单

匹配、去重、对照「拒绝来电」名单核查号码,是在结构化数据上按规则办事,拨号软件和数据供应商在大模型之前就在做。留给人的是例外:一个看起来不对的号码,或者一个说自己从没同意过来电的联系人。

名单自动化了,不等于名单合法。谁同意过、同意的是什么,是有人要为之负责的记录;从别的机构买来的名单,上面的同意可能并不覆盖这一通电话。这个判断说的是工具能做什么,不是还有多少小团队在手工维护名单。如果规则要求每次外呼前由具名的人核实同意,这项任务会有一部分回到人手上。

讲话术

话术本来就是写好的稿子,内容是最容易生成的部分;语音合成现在也能用自然的声音把它说出来,并应付稿子预料到的问题。让大多数陌生外呼仍由人来打的,是两件事。一是在几个大市场,针对骚扰电话的规则把合成语音视同录音,需要接听者事先同意。二是接听者一旦怀疑对面是机器,挂断和投诉都来得更快。所以变化发生在人的周围:拨号系统只把有人接听的电话转给坐席,屏幕上的实时提示在通话中给出下一句话和问题的答法。

这里的保护来自规则和客户的反应,不是技术的极限。规则一变,或者在规则执行不严的市场,这项任务会很快转为「正在自动化」。「增强」对人数也不是中性的:拨号系统加实时提示让一个人能打通多得多的电话,同一份名单需要的坐席就少了。如果在有同意规则的市场出现有日期、成规模的语音机器人陌生外呼推销,而执法没有跟上,这个判断就要改。

应对异议、读懂对方

陌生外呼是一个陌生人在向你要钱或要时间,做决定的人在掂量:打电话的是不是真人,会不会为自己的承诺负责。大模型能对说出口的异议给出像样的回答;难的是没说出口的那个,而接听者一旦问「你是机器人吗」,电话通常就结束了。误导销售还是一种责任:产品兑现不了的承诺会变成投诉或退单,所以雇主迟迟不肯让系统在无人监督时做这类承诺。

这护住的是岗位顶端的一项本事,不是做这件事的人数:如果机器和拨号系统吃掉了容易的电话,打难打电话的人就用不了那么多。它还部分依赖于接听者对机器声音的不信任,而人们习惯之后,这种不信任可能会消退。如果有证据显示,机器打的电话说服不情愿的陌生人的效果不比人差,而且是长期测量、把退单算在内,这个判断就要改。

下单与记录每通电话

银行卡信息早就改由按键系统采集,而不是在电话里念出来,部分原因是银行卡安全规则不鼓励坐席听到这些信息。语音识别现在能转写通话,大模型能根据转写填好订单、写好通话记录,这正是这类系统做得稳的结构化提取。人要做的是核对和修改,而不是打字。

自动记录省掉的是打字,不是责任:订单录错、把拒绝记成同意,仍然是公司的问题,所以核对还在。这个判断没有说明省下的时间会变成更少的坐席,还是每班更多的电话;那是雇主的选择。如果自动记录反复把同意或拒绝记错,雇主因此把这项任务交还给人,这个判断就要改。

替销售约见面

对方一旦主动要求联系,约时间就是一段简短、结构化的对话:给出几个时段、查日历、确认、提醒。预约链接、短信机器人和语音机器人都能独立完成,而且因为是对方要求回电,同意不再是多大的障碍。对没有提出要求的人做陌生邀约,就回到上面的话术和异议应对。

约上了不等于会来:如果自动预约把日历填满了不会出现的人,雇主可能会让人重新在预约前筛一遍。这个判断说的是这项任务里对方已有意向的那一端;陌生邀约那一端归到「讲话术」里判断。如果有证据显示自动预约的到场情况明显差于人工邀约,这个判断就要改。

电话问卷访问

问卷在大模型之前就已经大量自动化:通话结束后的按键评价、录音语音民调,以及大量调研转到在线样本库。固定问卷正是语音机器人擅长照着走的稿子,边问边记,只在问卷允许的地方追问。

问卷的质量取决于谁在回答;愿意和机器聊完的人,可能和愿意和真人聊完的人不一样,所以在意样本代表性的调研买家,可能会在一部分项目里继续用访员。如果有证据显示,同样的问题由机器做电话访问和由访员做得出不同的结果,这项任务会有一部分回到人手上。

接手语音机器人转来的电话

由系统开场的电话,总要有人在对话偏离稿子、接听者要求真人、或成交需要一个能被问责的人时接手。这个人还得发现机器许下了哪些公司兑现不了的承诺。

新任务不等于新编制:一个人可以在很多条自动线路后面待命,这正是用自动线路的目的。如果有一项有日期的部署说明这种做法每条自动线路配多少人,就能看出这项工作会变多还是一直很少。