以下是電銷機器人選型的10個重要標準：
1.語音識別
要想外呼機器人能夠準確回應客戶，首先需要將客戶的語音準確地轉化成文字，因此，語音識別（ASR）準確率是外呼機器人選型的基本指標。
目前市面上大部分的外呼機器人廠家都使用第三方的語音識別引擎，比如科大訊飛和BAT，只有像客知音、捷通華聲和靈伴等寥寥幾家企業成功開發了自己的ASR引擎.
但自主研發的語音識別引擎能夠根據客戶具體需求，提供領域優化的服務，優化後準確率會比通用語音識別引擎更高，適合預算充足的大客戶。
2.語意理解
有了文字之後，下壹步機器人要做的事情就是準確判斷出壹句話裏面客戶的意圖，這就需要用到語義理解技術了。
今天絕大部分的外呼機器人都是通過檢測關鍵詞的方式來進行對話控制。這是壹種最基礎和最簡單的方式，在實際使用中會產生很多問題。比如說把“不行”設為用戶表達否定意思的關鍵詞的話，“也不是不行”就會產生理解錯誤。
正則表達式則更為高級，它可以制定更細更靈活的規則，比如可以設定“不行”這個詞只有在句首出現的時候才表示否定。
還有少部分公司會利用機器學習技術來做對話分析，長期來看這種方法效果最好。雖然目前人和人之間同樣話題的對話數據太少，大量的標註和專業建模導致成本太高，但這是外呼機器人廠家未來語義理解技術發展的大趨勢。
3.對話延遲
人和人之間的對話延遲壹般在1-1.5秒之間，太慢或者太快都會讓人覺得別扭。
在選購機器人時，除了需要留意對話是否有明顯的延遲，還可以試著說壹段長句子，看看系統的處理時間是否仍然在合理的範圍內。
4.支持打斷
機器人說話的時候，被人打斷是很常見的現象。很多采購方因為缺乏相關的產品經驗，經常會把話術設計的特別長，邏輯也不夠清晰，這樣客戶的打斷率就更高了。時間寶貴，如果外呼機器人不能直接跳到客戶感興趣的內容的話，被直接掛斷是無法避免的了。
客戶在進行產品測試中，可以模擬實際打斷場景，鑒別機器人反應效果。
5.線路穩定
很多客戶自己沒有固定的電話線路，需要外呼機器人的廠家提供，這個時候號碼的質量就是影響接通率的重要因素了。
質量差的號碼可能會被客戶手機上的APP攔截，也有可能被通信運營商攔截，無法觸達最終的用戶。
需要外呼機器人提供線路的客戶可以在測試階段統計壹下各家線路的接通率，上線之後仍然持續保持關註，如果有下降的情況盡快聯系供應商更換線路。
6.頁面交互
擁有方便高效的用戶交互頁面也是選擇外呼機器人的標準之壹。
采購方可以考察比對UI界面是否簡潔明了，方便操作；
是否可以方便高效地進行話術管理；
是否提供CRM全路徑銷售管理以及CRM數據可視化效果；
是否可以方便地管理外呼任務，查看報表和每壹通的對話記錄。
7.問題學習
不管供應商在項目啟動前花多大的代價去設計規則或者建模，在實際使用中，總會遇到無法有效識別客戶意圖的情況。
因此，采購方須留意系統是否支持人工或者自動地從問題中學習，這樣才能不斷叠代，提高系統的準確率。
8.意向評級
外呼機器人的意向判斷能力（對通話內容實時分析，標註客戶特征信息並根據客戶意向強弱進行智能分類）也是提高工作效率和銷售效果的關鍵節點。
在營銷類電話中，自動進行客戶意向評級可以從電話中過濾出高意向的客戶。壹般是根據在掛斷時候，對話的所在階段來判斷，更加復雜的情況也包括識別客戶畫像信息，考慮到上下文，特別是客戶的回答內容來綜合性的分析。
9.語音合成
目前在動態內容生成方面，主要有兩種做法。
壹種是錄音拼接，即將部分錄好的詞句拼接起來，但這種方法體驗很差，聽上去生硬死板，人們壹下子就能知道是機讀的，從而會產生抵觸情緒。
另壹種方式是語音合成。目前由於技術和成本上的問題，語音合成還無法做到全部內容動態合成，能騙過人耳的情況（Google新出的demo也只是從千萬通電話中跳出壹通表現最好的，不能代表平均水平）。
另外，目前語音合成還不能做到任意改變音色，這可能會造成說話人音色前後不壹致的情況。
10.話術優化
很多采購方沒有外呼機器人的產品使用經驗，忽略了語音對話和文字聊天機器人之間的差別，話術常常沒有重點，過於冗長，客戶因而容易失去耐心，在重點銷售話術出現前就掛斷電話。
而不恰當的話術設計給電銷效果帶來的負面影響往往不易被察覺，浪費了時間和資源不說，更嚴重的是可能會給潛在客戶留下壞印象而失去往後的合作機會
因此，選擇能夠提供相應的話術優化方案的服務商，壹定會給企業帶來很多技術之外的價值!
外呼機器人是壹種終極的產品形態，對話系統是人工智能皇冠上的明珠，體現了人類的終極智慧。雖然行業目前在起步階段，但也已經有了較為成熟的產品。
例如客知音，他擁有自主研發的語音識別引擎，外呼機器人已被多家呼叫中心系統采用，也被評為2018年“呼叫中心行業十大推薦品牌”之壹。