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成功案例：在線外呼系統(tǒng)推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)

來(lái)源：捷訊通信人氣：發(fā)表時(shí)間：2025-06-25 15:04:41 【小中大】

金融行業(yè)：某頭部消費(fèi)金融公司：該公司原有預(yù)設(shè)話術(shù)達(dá) 100 多套，但外呼機(jī)器人存在意圖分類不精確、話術(shù)策略不全面的問(wèn)題，影響業(yè)績(jī)。引入大模型外呼系統(tǒng)后，從海量通話記錄中挑選成功對(duì)話例子，清洗優(yōu)化數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型。模型上線前先模擬對(duì)話進(jìn)行測(cè)試，上線后持續(xù)學(xué)習(xí)優(yōu)化。結(jié)果外呼機(jī)器人每日呼叫量從 200 萬(wàn)通提升至 1200 萬(wàn)通，承擔(dān) 77% 的外呼營(yíng)銷任務(wù)，外呼業(yè)務(wù)量較之前提升 68%，有效提高了營(yíng)銷效率和銷售業(yè)績(jī) 。

零售行業(yè)：某美妝品牌商：在電商平臺(tái)拉新成本高達(dá) 1600 元 / 人，且面臨公域流量紅利消退、營(yíng)銷觸達(dá)方式單一粗暴、效果數(shù)據(jù)難統(tǒng)計(jì)優(yōu)化等問(wèn)題。采用京東云言犀智能外呼后，利用其前沿算法進(jìn)行高凈值用戶全生命周期管理。智能外呼可根據(jù)消費(fèi)偏好等上百個(gè)特征洞察用戶，量身定制話術(shù)和利益點(diǎn)。11.11 期間，相比人工外呼和短信，智能外呼能在短時(shí)間內(nèi)對(duì)海量老客進(jìn)行優(yōu)惠活動(dòng)通知，實(shí)現(xiàn)高效強(qiáng)觸達(dá)。同時(shí)，智能外呼使?fàn)I銷流程標(biāo)準(zhǔn)化，降低人工成本，且數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋可用于優(yōu)化營(yíng)銷方案，助力品牌商布局私域，增加用戶粘性和復(fù)購(gòu)率 。

保險(xiǎn)行業(yè)：國(guó)泰產(chǎn)險(xiǎn)：傳統(tǒng)外呼存在效率低下、成本高昂、客戶體驗(yàn)不佳等問(wèn)題。國(guó)泰產(chǎn)險(xiǎn)利用大模型 AI 技術(shù)搭建 “智能外呼營(yíng)銷模型”。一方面，建立預(yù)外呼技術(shù)，自動(dòng)外呼并結(jié)合客戶個(gè)性化特征撥打，提高客戶體驗(yàn)，同時(shí)通過(guò)客戶標(biāo)簽制定不同呼叫和話術(shù)策略，服務(wù)轉(zhuǎn)化率較不篩選提高 50%。另一方面，設(shè)計(jì)智能輔助系統(tǒng)，AI 收集提煉通話錄音中的客戶疑問(wèn)等內(nèi)容，制定標(biāo)準(zhǔn)外呼 SOP 話術(shù)規(guī)范，分析績(jī)優(yōu)坐席錄音提煉專家話術(shù)供新人學(xué)習(xí)，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)客戶通話，為坐席人員提供回答范本。該模式大幅提升了坐席服務(wù)質(zhì)效和工作效率，提高了服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度 。

政務(wù)疫情防控：百度智能外呼平臺(tái)：疫情期間，百度緊急推出智能外呼平臺(tái)，免費(fèi)向各級(jí)政府、衛(wèi)健委機(jī)構(gòu)、基層社區(qū)、疾控中心開(kāi)放。該平臺(tái)可提供流動(dòng)人員排查、本地居民排查 / 回訪、特定人群通知三大場(chǎng)景服務(wù)。同一時(shí)間可播出 500 個(gè)電話，一小時(shí)最多外呼 5000 個(gè)以上號(hào)碼，快速收集信息并形成報(bào)告。在浙江溫州瑞安市、北京海淀上地街道辦等十幾個(gè)地區(qū)投入使用，外呼總量達(dá)百萬(wàn)次，大幅提升疫情排查效率，助力基層社區(qū)疫情防控工作 。

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成功案例：在線外呼系統(tǒng)推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)

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