01 已具備上下文判斷和支撐能力

在教培行業(yè)有一個過程指標叫蓄客，指客戶大概率會續(xù)費但還未續(xù)費。我們在完成AI訓(xùn)練后的三天內(nèi)，使用AI的銷售人員蓄客總數(shù)共42個，其中AI參與協(xié)助的有 33個，占了78%，70%以上（24個）是新引流客戶。更驚人的是，在AI協(xié)助下，新銷售完成了8個業(yè)務(wù)成單，AI 不僅參與度高達 100%，而且平均每個客戶大概生成了 50 - 60 輪對話。這側(cè)面表明，AI已具備了很強的上下文判斷和支撐能力。

怎么做到的呢？圍繞影響銷售轉(zhuǎn)化過程中最關(guān)鍵的兩個方面——解決客戶顧慮和推動銷售進展，讓AI在這兩個板塊發(fā)揮輔助作用?？偨Y(jié)下來就是以下三點：

第一，客戶驅(qū)動的MOT。客戶在與銷售聊天過程中，很有可能需要銷售去推斷顧慮、需求。比如覺得課程難、時間不夠、認為自學(xué)就能完成，或者覺得課程價格貴等。

使用AI后，銷售人員聊天工具的側(cè)邊欄有一個即時輔助窗口，它會持續(xù)爬取、加工和推理，分析出目前客戶的疑慮所在，提供多種可行的解決思路，并根據(jù)對話生成最終回答話術(shù)。

如果客戶畫像缺失，AI會基于大模型的思考，告知應(yīng)該探查哪些畫像信息，以及在什么時機詢問客戶相關(guān)信息。簡單來說，AI會摒棄那種連續(xù)追問的方式，在與客戶對話推進過程中，適時補充提問。

例如，為了老師能更好地給您提供對應(yīng)的資料，您能把您的地區(qū)告訴老師嗎？AI會在判斷銷售與客戶有一定信任度或交互動作后，彈出提示，告知此時可以詢問客戶什么信息以及如何詢問，這是主動探查，而不是被動等待客戶告知畫像信息。

同時，整個畫像信息會完全同步到模型的客戶畫像銷售看板板塊，對于已有的如SM獲取到的信息，AI也會同步提示、吸取。相較于傳統(tǒng)靜態(tài)畫像，多了主動探查功能。

而當(dāng)客戶進入短暫沉默狀態(tài)時，AI也會幫助銷售用合適的方法喚醒客戶，促使客戶再次與我們進行交流。

需要強調(diào)是的，AI會不斷加強對對話端畫像信息的收集與捕獲。將對話中的關(guān)鍵信息生成模型提取出來，供銷售進一步加工，輔助工作。當(dāng)我們這樣把頂級銷售的成功路徑復(fù)制到新銷售身上，實現(xiàn)銷售能力平權(quán)后，就能切實激活千人千面了。

第二個是銷售驅(qū)動的MOT。有時我們會看到銷售和客戶聊得火熱，比如在聊過年趣事，但沒有引導(dǎo)客戶進入買賣課程的話題，都是無效溝通。這時AI會把銷售拉回正軌，告訴銷售應(yīng)該跟客戶聊什么以及怎么聊。

第三是策略的精準執(zhí)行。引入AI后，只要管理者把在特定時間段想實施的銷售策略、打法及行為告知AI，AI就能迅速結(jié)合已學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗，形成執(zhí)行策略、執(zhí)行思路和相應(yīng)話術(shù)。并且在整個過程中，AI會將過程指標，如采納率、動作執(zhí)行率、轉(zhuǎn)化率等進行標準化呈現(xiàn)，方便管理者每天對AI技術(shù)進行調(diào)整。

02 智能問答轉(zhuǎn)人工率低至20%，99%的對話10秒內(nèi)回復(fù)

迭代后，我公司AI智能問答的轉(zhuǎn)人工率保持在了25%，有時甚至能達到20%，轉(zhuǎn)人工會話量減少了 40%。若加上工單場景，預(yù)計轉(zhuǎn)人工率整體下降50%。并且，99%的對話都能在10秒內(nèi)得到回復(fù)。

大家都知道，智能客服基本是基于RAG（檢索增強生成）的，原理是對于用戶輸入的問題，從知識庫中進行檢索，獲取相關(guān)參考信息，然后將問題和參考信息一同發(fā)送給大模型，由大模型生成回答。我們團隊主要做了六點改進。

第一：問題重寫。在對話中，用戶表達比較口語化，有大量的縮略語、省略和指代，直接用原始問題檢索效果不佳。將正確的主語還原，補充省略內(nèi)容之后，能檢索到有價值的信息，生成的回答也更有針對性。

例如，用戶先問 輔導(dǎo)老師是干什么的，再接著問 他怎么老給我打電話，若直接檢索很難獲取有用信息，但重寫為 輔導(dǎo)老師為什么給我打電話 之后，檢索到有用參考信息的概率就會大大增加。再比如用戶問 孩子物理不行，有什么推薦的，下一句說 什么時候上，就會根據(jù)上下文還原為 初中物理系統(tǒng)班什么時候上課。

第二，響應(yīng)未生成前，用戶可以隨時連續(xù)輸入。很多產(chǎn)品與大模型交互時，前一個響應(yīng)未生成前，輸入框無法輸入新問題，優(yōu)化后用戶體驗感明顯更佳。

第三，生成個性化回答?；卮鹗腔谥R庫的，若不同用戶問同樣的問題，生成相同的答案，效果不太理想。所以我們會根據(jù)用戶的一些信息，如進入的入口、年齡、學(xué)科、最近購買的訂單、物流信息等，來生成更個性化的回答。

例如，用戶詢問 有哪些數(shù)學(xué)課，當(dāng)在后臺將用戶年級設(shè)定為五年級時，檢索系統(tǒng)會查找 五年級數(shù)學(xué)課有哪些，從而為用戶提供小學(xué)數(shù)學(xué)相關(guān)參考信息。

第四，敏感檢測。在教培領(lǐng)域，尤其是K12領(lǐng)域，存在一些敏感問題。比如用戶詢問 寒假有沒有課暑假有沒有課，這些問題看似普通，但實則不便回答。因此，AI客服需要對這類敏感問題進行檢測，識別意圖，選擇避而不答或拒答。

第五，質(zhì)檢。不僅要對用戶輸入進行質(zhì)檢，篩選出不適合回答的問題，還要對 AI 生成的內(nèi)容進行質(zhì)檢。其中，即時質(zhì)檢主要檢測紅線問題，即非常明顯的錯誤；延遲質(zhì)檢則針對疑似回答有問題的內(nèi)容進行深度質(zhì)檢。

第六，評估，主要是檢索器評估和生成器評估。檢索器評估包括召回率和精度。召回率是指召回的參考信息中，哪些是理應(yīng)召回的；精度則是檢索到的正確文檔數(shù)÷檢索到的文檔數(shù)。生成器評估主要關(guān)注答案與參考信息之間的一致性，例如模型是否未按參考信息回答，或者是否錯誤組合參考信息生成答案等。

03 已具備看、想、做的能力

根據(jù)調(diào)研，家校溝通目前是老師負擔(dān)最重的工作。以我們的一位有200名學(xué)生的英語老師發(fā)送課后個性化反饋為例，他需要在企業(yè)微信里先找到學(xué)生名字，再找出個性化材料，編輯好文案后點擊發(fā)送，然后重復(fù)近200次。整個過程加上編輯文字，需要六個小時，基本上每天要到晚上 11 點多才能下班。

而使用我們內(nèi)部的一款基于RPA（機器人流程自動化技術(shù)）結(jié)合GPT的軟件后，能基本實現(xiàn)老師工作流自動化。從整理數(shù)據(jù)，到基于學(xué)員數(shù)據(jù)生成個性化文案，再到最終將結(jié)果發(fā)送到家長或?qū)W生的微信，所有重復(fù)性的工作流程都無需人工參與。

并且，具備了看、想、做的能力?？淳褪侵С纸貓D、OCR 等功能，無論是 Mac 端、Windows 端，甚至是部分老師使用的 Surface 設(shè)備，都能適配運行。既可以以企業(yè)微信側(cè)邊欄的形式呈現(xiàn)，也可以通過應(yīng)用消息展示。

想就是基于當(dāng)前數(shù)據(jù)，比如老師的桌面環(huán)境，若文件夾里準備好了五個學(xué)生的個性化資料，能夠據(jù)此判斷下一步該做什么。

做就是在Windows和Mac電腦上，能夠點擊、觸發(fā)快捷鍵，將老師原本手動完成的工作通過機器人自動化模擬執(zhí)行。

在這個過程中，我們設(shè)計構(gòu)思產(chǎn)品的思路是這樣的：既然老師在家校溝通環(huán)節(jié)的工作負擔(dān)較重，所以首先要弄清楚他們溝通的內(nèi)容和話題。例如筆記、學(xué)習(xí)習(xí)慣、考試規(guī)劃、課堂表現(xiàn)等每個話題點，背后都對應(yīng)著單獨的產(chǎn)品和流程。

這意味著要在家校溝通場景下實現(xiàn)完全自動化，企業(yè)內(nèi)部就需要建立起這些聊天內(nèi)容背后所對應(yīng)的工作流。雖然AI技術(shù)層面占比很高，但企業(yè)內(nèi)部在工程方面的建設(shè)也必不可少，比如客戶報告、業(yè)務(wù)節(jié)點相關(guān)產(chǎn)品的建設(shè)，如果功能缺失或數(shù)據(jù)收集不全，就會影響自動化進程。

從時間線維度來看，要明確在什么時間節(jié)點可以主動觸發(fā)機器人（即 RPA）執(zhí)行相應(yīng)動作；從業(yè)務(wù)流程的工作流維度來看，在不同的業(yè)務(wù)節(jié)點也可以觸發(fā)相應(yīng)的工作動作。

總結(jié)下來，建設(shè) RPA 產(chǎn)品有四個關(guān)鍵要素：

第一，產(chǎn)品背后必須對應(yīng)完整的工作流。

第二，企業(yè)內(nèi)部所有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)要打通。

第三，要具備一些基本能力，比如上傳下載功能、通過 OCR 識別圖片等。

第四，消息通道要暢通。很多時候最終交付給老師的可能是一份學(xué)習(xí)報告的 PDF 文件，但對于老師的工作流而言，這份 PDF 必須發(fā)送給家長，才算真正實現(xiàn)端到端的全流程覆蓋。

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