HelloSpoke minskar antalet underhållssamtal med 30 % med röstagenter

HelloSpoke förändrar hur boende får tillgång till information inom flerbostadsbranschen. Genom att kombinera en egen plattform för kommunikation med boende och automatisering av underhåll med ElevenLabs röstagenter minskar HelloSpoke den operativa arbetsbelastningen, ökar de boendes nöjdhet och förbättrar kvarhållningen av både boende och personal.

Kärninnovation: att ersätta röstbrevlådor och telefonmenyer med en AI-röstagent som svarar på varje samtal.

Från IVR-frustration till riktiga samtal

Traditionella kommunikationsplattformar för fastighetsförvaltning bygger på interaktioner som ”Lämna ett meddelande så ringer vi tillbaka”. Oavsett om det handlar om ett outsourcat kontaktcenter eller en interaktiv telefonmeny blir resultatet detsamma. Eftersom systemen inte kan lösa den som ringer upps behov direkt måste personen antingen lämna ett meddelande eller lägga på och ringa tillbaka senare för att få hjälp. I branschen väljer ungefär 35 % av dem som ringer att lämna ett meddelande, och häpnadsväckande 65 % av samtalen avbryts. När samtalet avbryts samlas ingen information in, ingen arbetsorder skapas och ärendet löses inte.

Det är här HelloSpokes AI-agent Lou förändrar hur fastighetsförvaltare interagerar med boende.

När en boende ringer möts personen av Lou – en Conversational AI-röstagent från ElevenLabs. Lou talar 32 språk, förstår avsikter, svarar på frågor, skapar arbetsordrar och identifierar nödsituationer automatiskt. Bäst av allt är att Lou tränas individuellt för varje fastighet och är fullt redo att möta de uppringandes behov från dag ett. När Lou lär sig mer av fastighetspersonalen blir han ännu mer produktiv. De boende blir mer nöjda med dessa högkvalitativa interaktioner, och fastighetspersonalen får tillbaka fler timmar av sin arbetsdag.

Resultatet

För en portfölj med 50 fastigheter och 10 000 lägenheter (~8 750 samtal per månad enligt branschdata):

5 688 av dessa samtal avbryts med den gamla meddelandemodellen. Lou minskar påläggningar med 30 % vilket innebär att ~2 625 ytterligare samtal varje månad faktiskt hanteras i stället för att avbrytas.

Dessutom löses 30 % av alla samtal automatiskt av Lou utan mänsklig inblandning – ytterligare 2 625 samtal per månad hanteras helt från början till slut.

Det frigör ~219 arbetstimmar för personalen varje månad (= 2 625 automatiserade samtal × 5 minuter vardera)

Byggt för nöjdare personal och bättre upplevelser för boende

HelloSpoke har lagt till sin egen klassificeringsmodell för akuta underhållsärenden ovanpå ElevenLabs plattform. Lou avgör om problem som avsaknad av varmvatten eller ett trasigt kylskåp ska utlösa akut utryckning eller vänta till ordinarie öppettider. Tekniken minskar dessutom antalet underhållssamtal som i onödan når underhållsteamet med 30 %.

Lou ringer automatiskt upp den boende inom 30 sekunder för att bekräfta nästa steg, allt på den boendes föredragna språk. De har sett att när röstagenter kombineras med egen teknik blir de boende nöjdare och fastighetspersonalen får betydligt mindre rutinmässigt arbete.

Därför valde HelloSpoke ElevenLabs

Innan HelloSpoke valde ElevenLabs testade de andra leverantörer av röstteknik i realtid, bland annat Vapi och Retell. Alla hade begränsningar som gjorde det svårt att skala upp:

Kundsupport som kan skalas
Andra leverantörer erbjöd begränsad support eller support där man betalar per ärende, vilket bromsade utrullningen.

Tillförlitlighet redo för produktion
Vissa lösningar krävde specialanpassad utveckling för att bli stabila, medan ElevenLabs fungerade direkt i produktionsmiljöer.

Latens och röstkvalitet
ElevenLabs egna modeller gav snabbare svar, träffsäkerhet på flera språk och ett mer naturligt samtalsflöde.

”Vi har testat OpenAI, Deepgram och till och med modeller med öppen källkod. Ingenting kom i närheten av ElevenLabs röster.” – Jeremy Wiley, COO på HelloSpoke

Nästa steg

HelloSpoke bygger en ny generation av utgående röstagenter med ElevenLabs.

Snart kommer dessa agenter att proaktivt kontakta boende – för att påminna dem om att betala hyran, följa upp nöjdhet eller återkomma kring nyligen gjorda underhållsanmälningar. I stället för att vänta på inkommande samtal kan fastighetsteam föra löpande, naturliga samtal med varje boende i stor skala.

Parallellt utforskar HelloSpoke ElevenLabs MCP-servrar för att ge dessa agenter fullständig kommunikationskontext. Genom att koppla samman röstsamtal, sms, e-post och arbetsordrar får varje samtal underlag från den boendes fullständiga historik.

Vill du lära dig hur du kan bygga röstbaserade plattformar med ElevenLabs kan du utforska våra ElevenAgents.