AI 语音智能外呼:Retell AI 结合 n8n 自动化教程

在当今快节奏的商业环境中,如何高效拓展客户并提升销售业绩?传统的电话营销方式不仅效率低下,还耗费大量人力资源。现在,通过Retell AI结合n8n工作流自动化,我们可以轻松构建AI语音智能外呼系统,实现自动化的客户互动。本教程将带你一步步了解如何使用Retell AI的AI语音代理,并将其与n8n工作流引擎集成,实现低成本、高效率的自动化外呼营销。你将学习如何利用AI技术进行客户关怀、产品推广,甚至是预约安排,从而大幅提升销售转化率。准备好了吗?让我们一起探索AI驱动的营销新纪元!

核心要点

  • 了解如何使用Retell AI创建AI语音代理
  • 学习如何将Retell AI与n8n工作流引擎集成,实现自动化外呼
  • 掌握利用Google Sheets管理客户数据,并将其与AI语音代理连接
  • 探索使用Cal.com自动安排预约,提升客户互动效率
  • 理解动态变量的概念,以及如何在n8n工作流中灵活运用
  • 学习如何优化Retell AI的提示工程(Prompt Engineering),提升AI对话质量
  • 了解如何利用Retell AI的API参考,创建自定义外呼功能

Retell AI结合n8n实现AI语音智能外呼

什么是Retell AI?

Retell AI是一种强大的平台,它允许你构建、测试和部署AI语音代理。通过Retell AI,你可以创建能够进行自然对话、处理复杂任务的AI助手,并将其应用于各种场景,如客户服务、销售营销等。

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Retell AI能够无缝集成到你现有的工作流程中,从而提高效率和降低成本。利用Retell AI,企业可以构建强大的AI语音代理,并集成到各种应用程序和服务中,实现自动化外呼和客户互动。

Retell AI的核心优势

  • 自然语言处理(NLP):Retell AI能够理解和生成自然语言,从而实现流畅自然的对话
  • 任务自动化:Retell AI可以执行各种任务,例如查询信息、更新数据、安排预约等
  • 多渠道支持:Retell AI可以应用于电话、短信、聊天机器人等多种渠道
  • 灵活定制:Retell AI允许你根据自身需求定制AI语音代理的行为和功能
  • 易于集成:Retell AI提供了完善的API和SDK,方便你将其集成到现有系统中

什么是n8n工作流引擎?

n8n是一个开源的工作流自动化平台,它允许你以可视化的方式连接各种应用程序和服务,构建自动化流程。n8n提供了丰富的节点和集成,可以轻松地连接Google Sheets、Cal.com等常用工具,并实现数据的自动流转和任务的自动执行。

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使用n8n,你可以将Retell AI的AI语音代理与各种业务系统连接起来,实现更加智能和高效的自动化。

n8n的核心优势

  • 可视化编程:通过拖拽和连接节点,你可以轻松地构建复杂的工作流
  • 丰富的集成:n8n提供了大量的应用程序和服务集成,例如Google Sheets、Slack、数据库等
  • 灵活的定制:你可以使用JavaScript代码自定义节点和功能
  • 开源免费:n8n是一个开源项目,你可以免费使用和修改
  • 易于部署:n8n可以部署在本地服务器或云平台上

应用场景:牙科诊所的AI语音营销

让我们以一个牙科诊所的AI语音营销场景为例,来演示如何使用Retell AI和n8n构建自动化外呼系统。

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假设这家牙科诊所需要向之前来访过的客户推广免费牙齿检查活动,并预约复诊时间。通过Retell AI和n8n,我们可以创建一个AI语音代理,它能够自动拨打电话,与客户进行自然对话,并根据客户的意愿安排预约。

场景描述

  • 客户数据:诊所将客户的电话号码、姓名、上次就诊日期、牙齿问题等信息存储在Google Sheets中
  • AI语音代理:Retell AI的AI语音代理会根据预设的对话脚本,自动拨打电话给客户
  • 自然对话:AI语音代理会以自然友好的方式与客户打招呼,并询问他们是否愿意参加免费牙齿检查活动
  • 预约安排:如果客户表示感兴趣,AI语音代理会通过Cal.com查询诊所的空闲时间,并根据客户的意愿安排预约
  • 数据更新:预约成功后,n8n会自动将预约信息更新到Google Sheets中

通过这个例子,我们可以看到Retell AI和n8n如何协同工作,实现高效、智能的自动化外呼营销。

准备工作:配置Retell AI语音代理

创建Retell AI语音代理

首先,你需要创建一个Retell AI语音代理。在Retell AI的控制台中,你可以设置AI语音代理的角色、任务和对话流程。

  • 角色设置:你可以为AI语音代理设定一个角色,例如“牙科诊所的客服代表”
  • 任务设置:你可以定义AI语音代理的任务,例如“向客户推广免费牙齿检查活动并预约复诊时间”
  • 对话流程:你可以编写对话脚本,定义AI语音代理与客户的对话内容和逻辑

提示工程(Prompt Engineering)

编写高质量的对话脚本至关重要,这直接影响到AI语音代理的对话质量和效果。在编写对话脚本时,需要注意以下几点:

  • 清晰明确的目标:确保每个对话步骤都有明确的目标
  • 简洁自然的语言:使用简洁易懂的语言,避免使用过于专业或生硬的表达
  • 友好的语气:使用友好的语气,营造良好的对话氛围
  • 灵活的应对:考虑客户的各种反应,并设计相应的应对策略

添加动态变量:个性化客户互动

为了实现更加个性化的客户互动,我们需要在Retell AI语音代理中添加动态变量。

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动态变量是指在对话过程中可以根据客户信息进行变化的变量,例如客户的姓名、上次就诊日期、牙齿问题等。通过使用动态变量,AI语音代理可以针对不同的客户进行个性化的对话,从而提高客户的参与度和满意度。

如何添加动态变量

  • 在Retell AI的对话脚本中,你可以使用特定的语法来引用动态变量。例如,可以使用{{name}}来引用客户的姓名
  • 在n8n工作流中,我们会将Google Sheets中的客户信息传递给Retell AI,Retell AI会自动将这些信息填充到对话脚本中

实战教程:n8n工作流配置

步骤一:创建n8n工作流并连接Google Sheets

首先,在n8n中创建一个新的工作流,并添加Google Sheets节点。

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配置Google Sheets节点,使其能够读取包含客户数据的Google Sheets。

  • 创建凭据(Credential):连接你的Google账号,授权n8n访问你的Google Sheets
  • 选择文档(Document):选择包含客户数据的Google Sheets文档
  • 选择工作表(Sheet):选择包含客户数据的工作表
  • 获取行(Get Rows):配置操作类型为“Get Rows”,用于读取Google Sheets中的数据

步骤二:连接Retell AI并创建外呼请求

接下来,添加HTTP Request节点,用于向Retell AI的API发送外呼请求。

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配置HTTP Request节点,使其能够调用Retell AI的“Create Phone Call”API,并传递客户信息。

  • 方法(Method):选择“POST”方法,因为我们需要向Retell AI的API发送数据
  • URL:填写Retell AI的“Create Phone Call”API的URL
  • 头部(Headers):添加“Authorization”头部,并设置其值为“Bearer YOUR_API_KEY”,其中“YOUR_API_KEY”需要替换为你Retell AI账号的API Key
  • 身体(Body):设置“Body Content Type”为“application/json”,并在“Body”中添加以下JSON数据:
{
  "from_number": "YOUR_RETELL_PHONE_NUMBER",
  "to_number": "CUSTOMER_PHONE_NUMBER",
  "override_agent_id": "YOUR_AGENT_ID",
  "retell_llm_dynamic_variables": {
    "name": "{{$json["Owner"]}}",
    "email": "{{$json["Email"]}}",
    "lastVisitedOn": "{{$json["Last Visited On"]}}",
    "details": "{{$json["Details"]}}"
  }
}
  • YOUR_RETELL_PHONE_NUMBER:替换为你Retell AI账号中的电话号码
  • CUSTOMER_PHONE_NUMBER:替换为Google Sheets中客户的电话号码,这里可以使用表达式{{$json["Phone Number"]}}来引用Google Sheets中的“Phone Number”列
  • YOUR_AGENT_ID:替换为你Retell AI语音代理的Agent ID
  • retellllmdynamictypes:这是用于传递动态变量的对象,其中的nameemaillastVisitedOndetails对应于Google Sheets中的列名,并使用表达式来引用它们

访问Retell AI API参考文档

在Retell AI的API参考文档中,可以找到有关Create Phone Call API的详细信息,包括请求参数、响应格式等。通过阅读API参考文档,你可以更好地理解API的工作原理,并根据自身需求进行更加灵活的配置。

Retell AI和n8n的价格

Retell AI

Retell AI提供灵活的定价方案,包括按需付费和订阅计划。你可以根据自身的使用情况选择合适的方案。访问Retell AI官网了解更多定价信息。

N8N

n8n提供免费的开源版本和付费的云托管版本。你可以根据自身的需求选择合适的版本。访问n8n官网了解更多定价信息。

Retell AI结合n8n的优缺点分析

优点

  • 高效的自动化外呼,节省大量人力成本
  • 个性化的客户互动,提升客户参与度和满意度
  • 灵活的定制能力,满足各种业务需求
  • 易于集成,可以与各种业务系统无缝连接
  • 可扩展性强,可以根据业务发展进行灵活调整

缺点

  • 需要一定的技术知识,例如API调用、工作流配置等
  • 对对话脚本的质量要求较高,需要不断地优化
  • 可能存在一定的安全风险,需要采取相应的安全措施
  • 在面对复杂的场景时,可能需要更多的人工干预

Retell AI的核心功能

构建和定制AI代理

你可以通过Retell AI提供的工具轻松构建和定制AI代理,包括设置角色、任务和对话流程。

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这使得你可以根据不同的应用场景创建具有特定功能的AI助手。

动态变量

动态变量允许AI代理根据客户信息进行个性化对话,提高客户参与度和满意度。

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这使得AI代理可以根据不同的客户信息进行个性化的对话。

API集成

Retell AI提供了强大的API,可以与其他应用程序和服务进行集成,例如Google Sheets和Cal.com。这使得你可以将AI代理与各种业务系统连接起来,实现更加智能和高效的自动化。

Retell AI的应用场景

客户服务

Retell AI可以用于处理客户咨询、解决客户问题、提供技术支持等。

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AI代理可以24/7全天候提供服务,从而提高客户满意度和降低客户服务成本。

销售营销

Retell AI可以用于进行电话营销、产品推广、客户关怀等。

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AI代理可以自动拨打电话,与客户进行自然对话,并根据客户的意愿安排预约或进行销售。

预约安排

Retell AI可以与Cal.com等日历应用集成,实现自动化的预约安排。

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AI代理可以根据客户的空闲时间自动查询诊所或服务的空闲时间,并进行预约。

常见问题解答

Retell AI是否支持中文?

是的,Retell AI支持包括中文在内的多种语言。你可以使用中文编写对话脚本,并训练AI语音代理进行中文对话。在实际测试中,对于中文的支持效果也很好。

n8n是否需要编程基础?

n8n提供了可视化的编程界面,即使没有编程基础,也可以轻松地构建简单的工作流。对于需要更高级功能,你可以使用JavaScript代码进行自定义,不过即使完全不了解代码也可以轻松上手。

Retell AI和n8n的集成是否复杂?

Retell AI和n8n的集成非常简单,只需几个简单的步骤即可完成。本篇博客提供了详细的教程,你只需按照步骤操作即可。

在哪里可以找到Retell AI接口的密钥?

你可以在Retell AI控制面板的“API密钥”页面中找到你的API密钥。

Retell AI的云端产品性能如何?

Retell AI的云端产品性能卓越稳定,可以实现极速部署。

在Google sheet中,应该选择哪一列来读取可用日期?

应该根据实际的文档需求,选择与用户访问相匹配的列。

相关问题

如何优化Retell AI语音代理的对话质量?

优化Retell AI语音代理的对话质量需要从多个方面入手:

  • 对话脚本设计:明确目标:每个对话步骤都要有明确的目标,例如获取客户信息、推广产品、安排预约等。用户画像:了解目标客户的特征,例如年龄、性别、职业、兴趣等,以便更好地设计对话内容。场景模拟:模拟各种对话场景,并设计相应的应对策略。语言优化:使用简洁、自然、友好的语言,避免使用过于专业或生硬的表达。
  • 提示工程(Prompt Engineering):角色扮演:让AI语音代理扮演一个具体的角色,例如“牙科诊所的客服代表”,从而使其更加专业和可信。指令清晰:向AI语音代理提供清晰明确的指令,例如“请向客户介绍免费牙齿检查活动”。上下文感知:让AI语音代理能够理解对话的上下文,并根据上下文进行合适的回复。迭代优化:通过不断地测试和调整,逐步优化对话脚本的质量。
  • 知识库构建:整理常见问题:收集客户经常提出的问题,并整理成知识库。提供准确答案:为每个问题提供准确、清晰的答案。持续更新:定期更新知识库,确保其内容的准确性和完整性。
  • 数据分析:监控对话数据:监控AI语音代理的对话数据,例如对话时长、客户满意度、任务完成率等。分析问题:分析对话数据,找出对话中存在的问题,例如客户难以理解、任务无法完成等。改进策略:根据数据分析结果,改进对话脚本、提示工程和知识库。
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