外呼系统，有哪几种外呼形式？

外呼系统，或者称电销系统，是目前通信产品中的主要现金牛产品。那么作为产品经理，当你需要进行外呼系统设计时，你知道该从哪些维度入手，又有哪些设计细节需要注意吗？本篇文章里，作者便总结了外呼系统的常见形式以及常见功能等方面，一起来看。

“年轻时，人老实，话不多，现在呢，人老，实话不多！”可不希望大家对我有这个印象，初衷还是希望给熟悉和不熟悉通信产品的朋友分享一些干货，比较干的内容这就来了，回馈大家。

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外呼系统，或者说电销系统，是以电话外呼为主要核心功能的产品。也是通信产品中的主要现金牛产品。

给大家剖析下外呼系统中几种常见外呼形式。

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。

大部分外呼系统应用到这一步，基本可以满足客户70%-80%的需求。

3. 预览外呼

预览外呼（Preview outbound Calls）：

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（Predictive outbound Calls）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。

预测外呼方式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，将首先外呼客户侧，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、振等待被叫振铃、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。

预测外呼，如果想要达到最佳的使用效果，以下是一些需要考虑和评估的产品设计要点：

• 线路并发：预测外呼短时间内可能需要较大的外呼并发量，所以对应线路资源的并发需要可以支撑，否则会产生大量呼损。
• 呼叫并发：预测外呼任务可设置固定并发，或者采用动态并发。在启动多个任务时，进行动态调整。以定义当前最大可呼出数量，这个能力决定了预测外呼的速率。
• 技能组座席数量和状态：技能组座席人数较少时，必须控制呼叫并发防止大量呼损。同时可以设置座席的振铃时长、接听后处理时长等参数，以决定分配呼叫给座席时的策略。
• 预测外呼算法：简单的预测外呼，基于以上参数实现的话，实际上只能算是自动外呼。所以有些系统设计，也会把这种模式单独拿出来叫做自动外呼任务。

如果要发挥更强大的能力，需要增加预测外呼算法：

对座席历史通话时长、座席历史状态、座席当前状态和时长进行预测。

在满足一定范围的骚扰率、呼损率的前提下，自动增加或者减少下一拨测呼叫的并发数量。以充分利用并发资源和座席的工作状态，并且在外呼效率、骚扰率、呼损率之间取得平衡。

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。

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、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。

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外呼加座席的产品可以直接满足。

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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1. 外呼的流程

1）外呼

当点击呼叫、一键拨号、预览外呼发起时，座席人员当前绑定的外呼设备：可能是手机、固话、软电话、WebRTC软电话、SIP话机等，首先振铃，同时外呼系统自动弹出外呼弹屏，展示被叫号码的详细信息，客户信息，历史记录，工单信息等等内容。当座席接通来电后，系统自动发起对被叫号码的呼叫，被叫接通后双方进行通话。

2）呼入

当预测外呼、IVR外呼、AI外呼转接座席人员时，此时座席绑定的呼叫设备振铃，同时外呼系统自动弹出来电弹屏，展示信息，座席接通后双方通话。一般要求座席的呼叫设备能够开启自动接听（AA：Auto Answer），争分夺秒把每一次用户来电都最快接听，防止转人工阶段呼损。

2. 外呼系统其它必备功能

要构建一套完整的外呼系统，至少还要包含以下功能，统一交付给用户使用：

• 外呼弹屏：核心功能，可展示被叫号码客户信息、工单记录、跟进记录、历史记录、通话小结等。
• 号码隐藏：安全保护外呼号码，可以按权限和角色来隐藏号码，指定人员可以查看完整号码信息。
• 通话记录：可查询通话记录和试听、下载录音，需要有权限和角色控制。
• 报表统计：统计座席外呼工作量、外呼任务情况。
• 外显号码管理：查看账户内外显号码。可设置给指定的座席、技能组使用指定的外显号码。还有一些更高阶的玩法。
• 语音导航管理：外呼系统并不是单纯只有呼出，当客户呼回时，最简单需求是找到曾经联络的座席，或者数据权限归属的座席，这时可以用简单的语音导航实现，或者增加简单的开关，实现外呼主叫记忆功能。

3. 外呼系统和呼叫中心系统的关系

有一些产品，并不会有单独的外呼系统，而是将外呼相关功能整合在呼叫中心产品中，通过模块化功能方式，定义不同的版本进行控制，。这样做的目的，是最大化的利用呼叫中心的基础功能，而不必重复开发，“不要反复造轮子”。

可以公用的功能包括：座席管理、技能组管理、外显号码管理、IVR语音导航管理（可以是简化版的）等。

提前把产品做好详细路线和规划，这是非常推荐的一种做法，也可以先由浅入深，从外呼系统，逐步扩展到呼叫中心。

忌讳想到哪做到哪，最后搞得一套套不同的系统，管理和维护起来非常困难。

4. 外呼系统和AI外呼系统的关系

核心功能不同，通常所指的外呼系统，只是座席人工或者自动外呼的系统，不包含AI外呼。

AI外呼系统，核心功能必然是AI外呼功能，座席人工或者自动外呼不一定会有。

当然现在综合性的外呼系统，会把以上功能全部包含，根据用户购买的功能模块不同，进行单独的开通和计费管理。

如上所提，有从AI外呼场景直接形成“爆品”，然后切入外呼系统，甚至呼叫中心系统的厂商，这个路径也是需要提前做好规划，让产品保持良好的扩展性，能让系统的更新迭代顺滑，用户的使用体验保持一致性。

预告：

外呼系统还有一个终极问题：如何提高接通率？

这是客户使用你的产品，最本质上的需求点，也应该是你产品的核心卖点。

当你给客户展示PPT，讲的天花乱坠：“我们的系统非常的全面，包含以上所有的功能……”

久经考验的客户面无表情：“你说这些我都知道，还有什么特点嘛？”

你嘿嘿一笑，打开一份神秘的文章：“我们外呼系统，有办法帮您提高5%-10%的接通率，甚至更高，有没有兴趣了解下？”

客户眼前一亮“不妨说来听听？”

想了解这个秘密武器嘛？下一篇推文，“如何提高外呼系统接通率？”

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