HelloSpoke 通过语音智能体将维修来电量降低 30%

HelloSpoke正在重新定义多户住宅行业中住户获取信息的方式。通过将自有的住户沟通与维修自动化平台与 ElevenLabs 的 语音智能体结合，HelloSpoke 减轻运营负担、提升住户满意度，并提高住户和员工的留存率。

核心创新在于：用能接听每一通来电的 AI 语音智能体，取代语音信箱系统和电话菜单。

从 IVR 挫败感到真实对话

传统物业管理消息平台依赖“留言后，我们会回电”式互动。无论是外包的 联络中心，还是交互式电话菜单，结果都一样。这些系统无法立即解决来电者的需求，导致来电者只能留言，或挂断后改日再次致电寻求帮助。行业内约有 35% 的来电者会选择留言，而惊人的 65% 的来电会被放弃。 来电被放弃后，不会收集任何信息、不会创建工单，也没有得到解决。

HelloSpoke 的 AI 智能体 Lou 正是在这里改变了物业管理人员与住户的互动方式。

住户来电时，会由 Lou——一款 对话式 AI 语音智能体接待，由 ElevenLabs 提供支持。Lou 支持 32 种语言，能理解意图、回答问题、创建工单，并自动筛查紧急情况。最重要的是，Lou 会针对每个物业单独训练，从第一天起就能满足来电者需求。随着从物业员工处学到更多，Lou 的效率还会持续提升。高质量互动能让住户更满意，也让物业管理人员每天腾出更多时间。

成效

对于一个拥有 50 个物业的资产组合、共 10,000 套住房（约 根据行业数据，每月 8,750 通来电）：

其中 5,688 通来电在旧消息模式下被放弃。Lou 将挂断率降低 30%，这意味着每月约有 额外 2,625 通来电得到处理，而非被放弃。

此外，所有来电中的 30%无需人工介入即可由 Lou 自动解决——每月另有 2,625 通来电获得端到端的完整处理。

由此每月可节省员工约 219 小时（= 2,625 通自动处理的来电 × 每通 5 分钟）

专为员工满意度与住户体验打造

HelloSpoke 在 ElevenLabs 平台之上叠加了自有的维修紧急情况分类模型。Lou 会判断没有热水、冰箱故障等问题是否应触发紧急派工，还是可等到营业时间处理。这项技术还可避免额外 30% 的维修来电不必要地转至维修人员。

Lou 会在 30 秒内自动回电住户，以住户偏好的语言确认后续步骤。他们发现，将语音智能体与自有技术结合后，住户更满意，物业员工也大幅减少了事务性工作。

HelloSpoke 为何选择 ElevenLabs

选择 ElevenLabs 前，HelloSpoke 曾试用包括 Vapi 和 Retell 在内的其他实时语音服务商。它们都存在让规模化部署变得困难的局限：

可扩展的客户支持
其他服务商提供的支持有限，或按工单收费，拖慢了部署进度。

适用于生产环境的可靠性
有些解决方案需要定制工程才能保持稳定，而 ElevenLabs 开箱即用，可直接用于生产环境。

延迟与语音质量
ElevenLabs 的自研模型响应更快，多语言识别更准确，对话更自然流畅。

“我们测试过 OpenAI、Deepgram，甚至开源模型。没有任何产品的声音能接近 ElevenLabs。”——HelloSpoke 首席运营官 Jeremy Wiley

下一步

HelloSpoke 正在打造由 ElevenLabs 驱动的新一代外呼语音智能体。

不久后，这些智能体将主动联系住户——提醒缴纳租金、了解满意度，或跟进近期维修请求。物业团队无需等待呼入电话，即可大规模与每位住户保持持续、自然的对话。

与此同时，HelloSpoke 正在探索 ElevenLabs MCP 服务器，为这些智能体提供完整的沟通上下文。通过连接语音通话、短信、电子邮件和工单，每次对话都能基于住户的完整历史记录展开。

想了解如何使用 ElevenLabs 构建语音优先平台，欢迎探索我们的 ElevenAgents。