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01 已具備上下文判斷和支撐能力

在教培行業(yè)有一個(gè)過(guò)程指標(biāo)叫蓄客，指客戶(hù)大概率會(huì)續(xù)費(fèi)但還未續(xù)費(fèi)。我們?cè)谕瓿葾I訓(xùn)練后的三天內(nèi)，使用AI的銷(xiāo)售人員蓄客總數(shù)共42個(gè)，其中AI參與協(xié)助的有 33個(gè)，占了78%，70%以上（24個(gè)）是新引流客戶(hù)。更驚人的是，在AI協(xié)助下，新銷(xiāo)售完成了8個(gè)業(yè)務(wù)成單，AI 不僅參與度高達(dá) 100%，而且平均每個(gè)客戶(hù)大概生成了 50 - 60 輪對(duì)話。這側(cè)面表明，AI已具備了很強(qiáng)的上下文判斷和支撐能力。

怎么做到的呢？圍繞影響銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化過(guò)程中最關(guān)鍵的兩個(gè)方面——解決客戶(hù)顧慮和推動(dòng)銷(xiāo)售進(jìn)展，讓AI在這兩個(gè)板塊發(fā)揮輔助作用?？偨Y(jié)下來(lái)就是以下三點(diǎn)：

第一，客戶(hù)驅(qū)動(dòng)的MOT?？蛻?hù)在與銷(xiāo)售聊天過(guò)程中，很有可能需要銷(xiāo)售去推斷顧慮、需求。比如覺(jué)得課程難、時(shí)間不夠、認(rèn)為自學(xué)就能完成，或者覺(jué)得課程價(jià)格貴等。

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

如果客戶(hù)畫(huà)像缺失，AI會(huì)基于大模型的思考，告知應(yīng)該探查哪些畫(huà)像信息，以及在什么時(shí)機(jī)詢(xún)問(wèn)客戶(hù)相關(guān)信息。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，AI會(huì)摒棄那種連續(xù)追問(wèn)的方式，在與客戶(hù)對(duì)話推進(jìn)過(guò)程中，適時(shí)補(bǔ)充提問(wèn)。

例如，“為了老師能更好地給您提供對(duì)應(yīng)的資料，您能把您的地區(qū)告訴老師嗎？”AI會(huì)在判斷銷(xiāo)售與客戶(hù)有一定信任度或交互動(dòng)作后，彈出提示，告知此時(shí)可以詢(xún)問(wèn)客戶(hù)什么信息以及如何詢(xún)問(wèn)，這是主動(dòng)探查，而不是被動(dòng)等待客戶(hù)告知畫(huà)像信息。

同時(shí)，整個(gè)畫(huà)像信息會(huì)完全同步到模型的客戶(hù)畫(huà)像銷(xiāo)售看板板塊，對(duì)于已有的如SM獲取到的信息，AI也會(huì)同步提示、吸取。相較于傳統(tǒng)靜態(tài)畫(huà)像，多了主動(dòng)探查功能。

而當(dāng)客戶(hù)進(jìn)入短暫沉默狀態(tài)時(shí)，AI也會(huì)幫助銷(xiāo)售用合適的方法喚醒客戶(hù)，促使客戶(hù)再次與我們進(jìn)行交流。

需要強(qiáng)調(diào)是的，AI會(huì)不斷加強(qiáng)對(duì)對(duì)話端畫(huà)像信息的收集與捕獲。將對(duì)話中的關(guān)鍵信息生成模型提取出來(lái)，供銷(xiāo)售進(jìn)一步加工，輔助工作。當(dāng)我們這樣把頂級(jí)銷(xiāo)售的成功路徑復(fù)制到新銷(xiāo)售身上，實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售能力平權(quán)后，就能切實(shí)激活千人千面了。

第二個(gè)是銷(xiāo)售驅(qū)動(dòng)的MOT。有時(shí)我們會(huì)看到銷(xiāo)售和客戶(hù)聊得火熱，比如在聊過(guò)年趣事，但沒(méi)有引導(dǎo)客戶(hù)進(jìn)入買(mǎi)賣(mài)課程的話題，都是無(wú)效溝通。這時(shí)AI會(huì)把銷(xiāo)售拉回正軌，告訴銷(xiāo)售應(yīng)該跟客戶(hù)聊什么以及怎么聊。

第三是策略的精準(zhǔn)執(zhí)行。引入AI后，只要管理者把在特定時(shí)間段想實(shí)施的銷(xiāo)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(yàn)，形成執(zhí)行策略、執(zhí)行思路和相應(yīng)話術(shù)。并且在整個(gè)過(guò)程中，AI會(huì)將過(guò)程指標(biāo)，如采納率、動(dòng)作執(zhí)行率、轉(zhuǎn)化率等進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化呈現(xiàn)，方便管理者每天對(duì)AI技術(shù)進(jìn)行調(diào)整。

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

迭代后，我公司AI智能問(wèn)答的轉(zhuǎn)人工率保持在了25%，有時(shí)甚至能達(dá)到20%，轉(zhuǎn)人工會(huì)話量減少了 40%。若加上工單場(chǎng)景，預(yù)計(jì)轉(zhuǎn)人工率整體下降50%。并且，99%的對(duì)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(qiáng)生成）的，原理是對(duì)于用戶(hù)輸入的問(wèn)題，從知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行檢索，獲取相關(guān)參考信息，然后將問(wèn)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(tuán)隊(duì)主要做了六點(diǎn)改進(jìn)。

第一：?jiǎn)栴}重寫(xiě)。在對(duì)話中，用戶(hù)表達(dá)比較口語(yǔ)化，有大量的縮略語(yǔ)、省略和指代，直接用原始問(wèn)題檢索效果不佳。將正確的主語(yǔ)還原，補(bǔ)充省略?xún)?nèi)容之后，能檢索到有價(jià)值的信息，生成的回答也更有針對(duì)性。

例如，用戶(hù)先問(wèn) “輔導(dǎo)老師是干什么的”，再接著問(wèn) “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(xiě)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(huì)大大增加。再比如用戶(hù)問(wèn) “孩子物理不行，有什么推薦的”，下一句說(shuō) “什么時(shí)候上”，就會(huì)根據(jù)上下文還原為 “初中物理系統(tǒng)班什么時(shí)候上課”。

第二，響應(yīng)未生成前，用戶(hù)可以隨時(shí)連續(xù)輸入。很多產(chǎn)品與大模型交互時(shí)，前一個(gè)響應(yīng)未生成前，輸入框無(wú)法輸入新問(wèn)題，優(yōu)化后用戶(hù)體驗(yàn)感明顯更佳。

第三，生成個(gè)性化回答?；卮鹗腔谥R(shí)庫(kù)的，若不同用戶(hù)問(wèn)同樣的問(wèn)題，生成相同的答案，效果不太理想。所以我們會(huì)根據(jù)用戶(hù)的一些信息，如進(jìn)入的入口、年齡、學(xué)科、最近購(gòu)買(mǎi)的訂單、物流信息等，來(lái)生成更個(gè)性化的回答。

例如，用戶(hù)詢(xún)問(wèn) “有哪些數(shù)學(xué)課”，當(dāng)在后臺(tái)將用戶(hù)年級(jí)設(shè)定為五年級(jí)時(shí)，檢索系統(tǒng)會(huì)查找 “五年級(jí)數(shù)學(xué)課有哪些”，從而為用戶(hù)提供小學(xué)數(shù)學(xué)相關(guān)參考信息。

第四，敏感檢測(cè)。在教培領(lǐng)域，尤其是K12領(lǐng)域，存在一些敏感問(wèn)題。比如用戶(hù)詢(xún)問(wèn) “寒假有沒(méi)有課”“暑假有沒(méi)有課”，這些問(wèn)題看似普通，但實(shí)則不便回答。因此，AI客服需要對(duì)這類(lèi)敏感問(wèn)題進(jìn)行檢測(cè)，識(shí)別意圖，選擇避而不答或拒答。

第五，質(zhì)檢。不僅要對(duì)用戶(hù)輸入進(jìn)行質(zhì)檢，篩選出不適合回答的問(wèn)題，還要對(duì) AI 生成的內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)檢。其中，即時(shí)質(zhì)檢主要檢測(cè)紅線問(wèn)題，即非常明顯的錯(cuò)誤；延遲質(zhì)檢則針對(duì)疑似回答有問(wèn)題的內(nèi)容進(jìn)行深度質(zhì)檢。

第六，評(píng)估，主要是檢索器評(píng)估和生成器評(píng)估。檢索器評(píng)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(píng)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(cuò)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(fù)擔(dān)最重的工作。以我們的一位有200名學(xué)生的英語(yǔ)老師發(fā)送課后個(gè)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(gè)性化材料，編輯好文案后點(diǎn)擊發(fā)送，然后重復(fù)近200次。整個(gè)過(guò)程加上編輯文字，需要六個(gè)小時(shí)，基本上每天要到晚上 11 點(diǎn)多才能下班。

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

并且，具備了看、想、做的能力。“看”就是支持截圖、OCR 等功能，無(wú)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(yùn)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(guò)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(zhǔn)備好了五個(gè)學(xué)生的個(gè)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(diǎn)擊、觸發(fā)快捷鍵，將老師原本手動(dòng)完成的工作通過(guò)機(jī)器人自動(dòng)化模擬執(zhí)行。

在這個(gè)過(guò)程中，我們?cè)O(shè)計(jì)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(fù)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(gè)話題點(diǎn)，背后都對(duì)應(yīng)著單獨(dú)的產(chǎn)品和流程。

這意味著要在家校溝通場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化，企業(yè)內(nèi)部就需要建立起這些聊天內(nèi)容背后所對(duì)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(hù)報(bào)告、業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)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(huì)影響自動(dòng)化進(jìn)程。

從時(shí)間線維度來(lái)看，要明確在什么時(shí)間節(jié)點(diǎn)可以主動(dòng)觸發(fā)機(jī)器人（即 RPA）執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作；從業(yè)務(wù)流程的工作流維度來(lái)看，在不同的業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)也可以觸發(fā)相應(yīng)的工作動(dòng)作。

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

第一，產(chǎn)品背后必須對(duì)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(guò) OCR 識(shí)別圖片等。

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