从更大的图景来看，电话机器人系统只是AICC-智能联络中心（AI Contact Center）的一个组成部分。一个典型的AICC架构，除了智能外呼，还包含了在线客服、IVR导航、呼入电话客服。其中在线客服已经相对比较普及并且逐渐行业化、精细化；IVR导航的头部客户数量有限，单子大但量少；而呼入电话客服目前工程化落地情况尚不足以商用，还在摸索之中；而电话机器人系统正在快速演进，从0到1再往100飞奔。
在前一篇《如何从零开始搭建电话机器人系统》中简单介绍了电话机器人系统的技术架构，这一篇将尝试介绍整体产品体系涉及到的功能和一些个人看法。处于篇幅和了解有限等原因，诸多细节不做赘述。
我们的视角，还是那个“啥都没有还啥都要干的、想要从0开始搭建一套对外可以提供saas服务的智能外呼系统”的团队。已经知道了技术架构大概涉及哪些部分以及分别怎么引入对应的资源和能力，那么接下来就需要从产品角度梳理和搭建可以运营的体系。
先把结论扔出来，简单来说，分成以下四个部分：
官网。访客通过浏览官网页面，可获得产品、方案、案例介绍等相关资料，可注册、登录、联系商务。
企业管理后台。这是给B2B2C中第一个B去使用的，产品运营团队通过企业管理后台去查看官网访客、新客并跟进，并维护后续的成单和运营工作。约等于CRM系统。
外呼SaaS后台。这是给B2B2C中的第二个B去使用的，客户登录后台可以发起外呼任务、查看外呼结果、充值消费开票等。在一个更完善和庞大的AICC体系里，这部分还包括多渠道在线客服后台、人工呼叫后台等。
电话机器人系统。这是整个产品体系里看不见的部分，也是冰山下的那一角。它的功能、性能、成本和服务，基本决定了整个产品体系在市场的竞争力，是可以拿来秀的肌肉。前一篇分析了这套系统的技术架构，本篇的重点也依然是这部分系统。
下图比较粗略的划分了权重和各个模块的主要功能点。
先走个流程，答三个经典问题，『这个产品是干嘛的』『目标用户是什么人』『对他们有什么用』。
2B的产品体系，通常是工具类，而2B工具类产品核心诉求就四点：功能强大、性能稳定、价格低廉、服务到位。后面会重点讲这部分。
而2C的产品体系，通常围绕着人性去做文章，最厉害的人都在想办法让别人对自己的产品上瘾，上瘾了就丧失人性，理智与情感都失效，LTV简直是刀俎鱼肉任人宰割。
当然这类B2B2C的产品，最后一环也可以这么玩，要知道那些找小姐姐喊起床的电话服务可是长年累月的需求旺盛呢。
我们先说B2B的这部分。
很多人可能会很觉得，电话机器人就是替人打电话的。Google Assistant是其中一种。国内最近流行的电销机器人也是其中一种。说这个产品就是替人打电话的，我觉得对也不对。
从功能和效果的角度，确实是替人打了些电话。打电话的场景主要有这么几类：电销、催收、通知、回访、核验。我们把主要的业务场景分析一下。
电销。呼叫中心的话务员需要对电话号码列表进行盲打，寻找和判断出有意向和值得跟进的接听者，向有需求的人去传递有价值的信息。本质上，这是营销的一环，更准确的说，是因为精准营销不够精准，才导致了需要话务员拨打大量陌生号码做第一轮的初筛。在做初筛时，可能接通率极其低，意向客户比例十分少。外呼机器人在这个需求下的真实目的，是把不精准的数据进行机器初筛后，得到相对精准的数据，和数据清洗的目的一致。而受限于当前技术和工程化落地的程度有限，外呼机器人并无法更加有针对性的、更随机应变的去对初筛之后的意向客户进行后续的跟进和成单，也就是说面对意向客户，电话机器人系统目前尚无法取代电话销售员，只能协助用于去做第一轮初筛。这一类场景下对话轮数需要准备相对较多的语料，接听方的反馈可能比较复杂，不是简单的有意向或无意向。
催收和通知。一定角度来说，催收的场景需求和通知属于同一类，都是想要告诉接听方一些他们需要知晓的信息，接听方的反馈分类也比较简单：知晓并同意、拒绝。这类场景下，通常话术轮数较短，引导和目的明确，通话内容高重复度。为了减轻重复低效的工作量，电话机器人可以发挥很好的作用。除了金融催收，还有“快递送到小区北门了快来取一下”、“您叫的车还有3分钟到达指定地点”、“您的外卖还有2分钟送到请及时查收”这类O2O服务类通知，还有跟团游夏令营等户外活动时导游领队给所有人打电话“明早9点楼下大巴车集合”，办公会议行政人资会用到的“请于xx日x点到xx办公室开会/面试”，等等。这一类场景，也有一些成熟的案例。
回访和核验。在很多业务场景里，话务员需要给公司或网站的注册用户和服务客户一一回拨电话，进行服务回访和身份核验。比如保险类的订单确认、4S店服务回访、部分2B业务网站注册确认等。这类场景下，对话轮数相对较长，但接打电话双方都更认同遵循固定流程的话术，目的和意图明确，通话内容高度重复。这个场景也很适合电话机器人系统去拨打，用以减轻重复低效的工作量。
也就是说，对于电销场景，核心的需求是精准营销，因为营销数据太粗糙不精准才不得不用外呼机器人去做数据清洗。如果营销可以更精准，意向客户名单准确，那么电销机器人的需求未必会增加，反而会担心机器人系统效果不好而降低成单转化率。而其他几个场景，催收、通知、回访和核验，则确实是有大量的必需的重复劳动，所以需要通过使用电话机器人系统这样的工具，来减轻人工重复低效的工作量。
在2B的业务场景里，Customer和User往往是两类人。
Customer也就是客户，是付费方，他们最关心的是花出去的钱有没有起到期望的作用——在电话机器人系统这个产品体系下，即降本增效。也就是上文提到的最核心的电话机器人系统部分，要足够好用并且有效果，而不是一堆电话打出去了也就仅仅是打出去了而已，转化率几乎为0什么的是不能接受的。即使被友商忽悠得天花乱坠，实际拨打效果太差，还是会换人的，没有客户能够接受自己的钱一直打水漂。他们是重结果导向。
User也就是用户，是最终使用方。他们往往并没有采购的决策权，但是是产品的主要使用者。对于他们来说，产品交互、体验是很重要的，人都喜欢美的、易用的物品，尤其喜欢那些给人随机奖励、同僚竞争引起成瘾机制的迷人的东西。至于结果啦，没有那么重要的。他们是重过程导向。他们需要更频繁地操作外呼SaaS后台，发起外呼任务，跟进外呼任务的结果分析，并后续跟进（如导出结果列表并交付人工外呼团队）。
而B2B2C的最后一环Client，接听电话方的体验，除了是否是目标客户的精准度之外，影响体验的主要有：话术脚本的完备性、响应速度、音色等细节。这一点会在后文详述。
对于呼叫中心的管理者来说，管理那些月收入相对较低、工作稳定性相对较低的话务员至少并不是件开心的事。比如一个话务员，一天口干舌燥打了5小时电话，接通率只有20%，平均一个电话接通时间只有21秒，每当ta想要照着话术接着去介绍自己想说的话时就听见了冷漠的嘟嘟声。一个不高兴，第二天就不来了。所以对于呼叫中心的管理者来说，他们非常欢迎外呼机器人可以替代去拨打那些低端重复枯燥惹人烦的电话。
但是他们也有结果导向的KPI，也需要有效果有质量的去跟进一些意向，而在电话机器人的随机应变和话术引导能力离人类还相差太远时，他们也只会让机器人拨打那些重复、话术较短的电话，而让真人话务员去拨打经过机器初筛之后、有更明确意向、更精准的目标客户。
而对于在呼叫中心工作的话务员来说，学会操作外呼SaaS后台，就可以让机器人替代自己去拨打低端重复无趣的电话，自己查看外呼结果去跟进有更明确意向的客户获得更高的转化率，以及随时接听需要转人工的电话，工作难度的总体适度提升可以同时来带职业满足感的提升和收入的提升。
而对于接电话的人来说，一方面永远会听到最标准甜美的普通话（催收可能例外），二是无论怎么样对方都情绪稳定侃侃而谈知无不言言无不尽，直到话术流程走到了END。
各家都差不多，常规分为首页、产品介绍、案例和方案、帮助和支持文档、关于和联系我们、右上角的注册和登录。
官网主要是给VIsitor看的，目的是传递信息，尽可能高效准确的展现优势，以及让Visitor迅速找到自己所需要的内容。通常会使用Umeng、GrowingIO等去做页面的数据统计分析，以优化网站实际效果。
企业管理后台给B2B2C中第一个B去使用的，产品运营团队通过企业管理后台去查看官网访客、新客并跟进，并维护后续的成单和运营工作。在这个层面上等效于一个成熟的CRM管理系统，与外呼SaaS后台一起的总后台是多租户管理系统。
在这里多介绍几句多租户multi-tenancy的概念，这是所有SaaS服务产品的技术架构基础。
多租户技术可以实现多个租户之间共享系统实例，同时又可以实现租户的系统实例的个性化定制。通过使用多租户技术可以保证系统共性的部分被共享，个性的部分被单独隔离。
简单地说，我们团队所完成的电话机器人系统产品体系是服务提供方，是B2B2C中的第一个B。而前来注册缴费使用的商务，是B2B2C中的第二个B，也就是多租户中的“租户”。通过多租户技术，我们可以实现多个租户共用产品体系的主要功能模块，当产品迭代升级时，所有租户都会同时可以使用升级后的产品版本。而同时，每个租户自己可以有子账号，共享公共功能和租户内定制功能。
以钉钉为例，各个公司可以注册公司账号，共享钉钉的打卡等公共功能；同时单个公司可以设置管理员、加入员工、开通定制化服务（如更换logo、使用发票OCR），员工作为子账号可以使用共享功能和公司内定制功能。而钉钉运营团队则有单独的后台，去管理所有在钉钉注册的公司和相关的运营情况。这个单独的后台，就是我们这里说的企业管理后台。企业管理后台和外呼SaaS后台的关系和主要功能如下图所示：
SaaS多租户在数据存储上存在三种主要的方案：
如果单做电话机器人系统SaaS后台的话，功能点相对都比较同质化。常规用户流程如下图所示：
而融合了在线客服、人工坐席的SaaS后台系统功能会相对复杂得多，本质也是CRM管理系统。各家建设情况各不相同，有由传统呼叫中心发展起来的提供机器人外呼服务的企业，也有由在线客服发展起来提供电话机器人外呼的企业。因主干业务线不同，外呼SaaS后台因此会有不同的前端页面展现形式，但总体用户流程和功能相差不大。
前文提到，工具类产品核心诉求就四点：功能强大、性能稳定、价格低廉、服务到位。在整套电话机器人系统产品体系里，前三个：官网、企业管理后台、外呼SaaS后台，都属于Web工具型产品，同样也需满足这四大核心诉求，而Web型产品已经演进了几十年，相对有比较成熟的方法论了，功能细节不做赘述。下面会重点讲第四个，智能外呼系统，如何满足功能、性能、价格、服务的四大核心诉求，从而既可以满足B2B2C中第二个B的需求——即降本增效，同时又可以满足C的需求——获得较好的外呼接听体验。
功能点是可以定性分析有或无的影响外呼系统效果的因素。
打到一半转人工。这是目前基本都不支持但是电销类客户几乎一定会问到的问题，当电话机器人无法完全准确解答有意向客户的问题时，能否主动或被动转人工。现在业内基本不支持的原因有多种，最容易实现这类功能的厂商是由呼叫中心转型的外呼SaaS服务商，他们自带可外包的职场，只要语音网关等呼叫中心设备支持就可以实现。或者业务需求方与呼叫中心合作升级改造也可以实现。
支持变量调用。这在催收、回访、通知、核验类场景里经常用到。在上文外呼SaaS后台业务中，在话术模板中设置变量，如$name，$gender，$account，$amount等，在上传的外呼名单列表中也依次按照手机号、姓名、性别、账户、金额等字段标注。拨打出去的电话效果则是：“您好，您这里是$姓名$先生/女士吗？您在我行$账户本期账单$金额已经逾期，请及时处理。”这个功能因为涉及录音和合成拼接，大部分厂商并不支持。
支持打断。这个功能有不少友商声称已实现，但实际测试效果欠佳。相对较好的实现方式现在常见的有两种，基于关键词打断和基于音量打断。在具体实践中，通常还有一些细节需要注意，比如催收和通知场景通常不接受打断，其他场景通常开始句和结束句不接受打断。同时在外呼SaaS平台中需有至少两处配置打断策略的设置。
金牌话术模板复用。一般来说，如果是由传统呼叫中心转型的外呼SaaS服务商，可基于原有呼叫中心的对话记录和话务员业绩情况，分析梳理出特定细分场景的金牌话务员的金牌话术。比如针对地产销售类需求，只需要对整体话术模板更新楼盘名称、地点、价格、优势点等即可，对话术流程本身的分支、跳转、异常处理等情况无需按照常规定制化项目从0开始写话术脚本并多轮迭代优化，无论是POC有较快的跟进、还是实际落地项目中取得较好的外呼结果都有一定优势。
支持跨节点、全局提问。在实际对话中，接听方几乎不可能按照对话的流程从上到下一步步走完，更有可能随意跳转问题，如地产销售类场景，可能一开始表示没兴趣，后续又问地点，然后问价格和贷款，又问了一遍售楼处地址。而按照常规对话模式画瀑布型流程图，除了演示场景之外基本没法正常走完全程。
外呼结果分析定制化。电销类场景会比较需要。无意向处理比较简单，而有意向也可以根据具体业务划分成强烈意向、模糊意向，客户关注点可能在价格、优惠活动等。根据业务方需求可配置标签并在外呼结果列表中标注出来，后续业务员跟进时也更有针对性。
自动回拨。“您好你现在有时间接受我们的回访调研吗？”“抱歉我在开会下午4点后再打给我吧。”回访、核验类场景通常在对话一开始便会询问现在是否有时间接听电话。
音色素质专业。由于语音合成效果自然度有限，现在主流的话术脚本录制是采用录音的形式，部分为了减轻实施和具体项目的人力投入压力，选择让客户自行编写和录制话术脚本。而现在专业配音价格通常为40元/百字或60元/分钟，价格不贵但效果会比素人录制的效果要好很多。
性能是需要定量分析的影响外呼系统效果的因素。
并发容量。外呼线路同时最多支持多少路并发？瓶颈是由运营商线路、ASR服务器资源等多因素限制的。对于特定场景，比如航班延误时需要给会员客户进行电话通知会产生峰值，并发限制能否满足需求？
ASR识别率。由于电话场景下8k采样率导致中文识别效果比如移动设备（手机、音箱等），同时电话场景下接听方通常说话字数很少，而接听方可能口音不标准有各地方言影响，导致电话场景下ASR识别率相对较低。无论是自研还是合作，具备较强的ASR识别率会明显影响外呼的效果。
场景化NLU容错性。在ASR效果确实有限、短期内无法提升的场景，就无能为力了吗？当然不是。比如电话一开始询问是否是本人，对方的回答除了明确的“不是”，还有“你谁啊”、“谁啊”、“啥事”、“对的”等等，在识别时由于说话含糊字数太短，“对的”可能识别成“队伍”，这就无法处理了吗？最简单的办法就是把“不是”识别为否定含义，其他回复均判断为肯定含义，即可推进对话继续。
录音与TTS的平滑性。也就是前文提到的在变量调用的功能下，需要录音和合成拼接，而用素人是完全无法实现平滑过渡的。常规的做法有，用采用TTS音色库中，与现有录音员最为接近的音色。土豪公司可以单独为录音员设置独立TTS音库，这样录音和TTS就能保持完全一致。同样的，中英文混读的场景，也可以选择音色类似的两名录音员分别录制，以达到中英文听起来像同一个人说的效果。
其他。兼容性、鲁棒性等。在大型2B软件系统中都会在测试阶段设置测试用例并分别回归和压测的性能问题。
在前一篇中也有讲到整套外呼SaaS系统服务的报价模式，基本都是由以下成本构成：
运营商码号线路资源。拿到的是多少钱一分钟的资源，以及码号允许支持哪些业务范畴，是重要的影响因素。最近外呼领域发了一些文，很多业务是受限或违法的。
呼叫中心设备license和实施运维。是用license和实施运维均收费的avaya、genesys，还是用免费开源的freewitch、asterisk？是否自带足够给力的技术人员去解决呼叫中心软硬件设备问题和故障？
ASR/TTS等第三方能力。这方面技术提供商不多，价格、技术能力和服务也各不相同，同时报价方式也有多种，需要根据情况选择。
话术模板等人工服务。话术模板单次定制是按人天投入，能够在业务积累后形成可复用模板吗？怎样才能形成特定场景金牌话术模板？另外，实施交付团队，在混合云和私有云场景下也会投入大量的人力，客户不同的资源和需求也会分别涉及与不同的呼叫中心软硬件设备对接、与ASR/TTS对接等，同时公有云SaaS服务监控运维也是不小的成本。
各家厂商资源能力不同，获客方式、项目跟进情况、产品化程度各有特点。对于B端客户来说，SaaS类产品除了费用成本较低，也关注长期稳定可靠的服务质量。主要以下几个方面。
新客跟进是否及时到位。
售前售中售后的商务技术项目跟进是否顺滑。
话术模板定制服务会存在多次修改返工迭代的情况。
运维和支持是否有令人满意的SLA标准。
在实际项目上线过程中，我们会反复优化迭代话术脚本。机器人外呼场景下的bad case往往非常明确，其中绝大部分是由于话术设计不完备导致的，所以可以使用以case驱动为主的策略迭代方法。
质量评估：定义满意度标准和评估体系，定期（日/月/周）评估外呼结果满意度，确定评估样本，了解问题分布、意图识别准召率等。
问题分析：对问题进行梳理分类，比如不在语义库内问题、误回答问题、意图识别问题等，找出主要问题并明确优化方向。
项目开发：评估项目实施的可行性，制定相应的话术变更方案，配合团队联调、测试。
实验迭代：上线A/B Testing验证优化效果，根据指标评估项目收益，效果正向则扩量，负向则分析调整或下线，并继续迭代优化。
在写这一篇时，我脑海里经常浮现的是诺基亚的Slogon：Connecting People，翻译成中文成了“科技以人为本”。电话最开始发明出来，可能真的是以“Connecting People”为初心，而时代发展到了现在，AI在外呼这个领域，则更接近“Disconnecting People”了。
对于电话机器人系统这个业务场景来说，现在很多人可以接受一些必备的业务流程由电话机器人系统代为拨打电话（如保监会要求保险类业务必须电话确认订单并录音），但是对于电销等服务性质的场景，接听方并不愿意接到机器人打的电话：你连我的问题都回答不好，还想向我卖东西？
现代社会里大部分人每天接打的电话里，可能70%以上是快递、外卖、电销、事务性处理事宜，电话存在的价值和用途也随着时代而变化。现阶段的电话机器人系统确实可以比人更高效更低成本的去做一些重复劳动，把人从劳累低端的工作之中解放出来去做更有创造性的事情，这也是目前弱AI的能力所在，也是在和客户交流时需要明确的期望和边界。
电话机器人系统目前全行业都在快速发展，实现了从0到1之后正在往100飞奔，行业参与者众多，不少也吸引了一部分投资，但行业洗牌也不会太遥远。在这个过程中，会有体验更好、更先进、更智能也更高效的外呼机器人出现在大家的视野中，而这也是我们从业者希望可以尽快实现的事情。
山东战驴AI网络技术有限公司（电话机器人系统）
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2018.8.24
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