重構(gòu)銷售話術(shù)和知識庫,容聯(lián)云找到了大模型的“釘子”

科技云報道原創(chuàng)。

從ChatGPT誕生起,大模型在營銷、客服等場景的落地就被予以眾望。然而在經(jīng)歷了一年多的“百模大戰(zhàn)”洗禮之后,人們發(fā)現(xiàn)無論是算力成本還是內(nèi)容生成的安全合規(guī)問題,都讓大模型很難直接應(yīng)用于機器與人對話的實際業(yè)務(wù)中。

這其中有很多挑戰(zhàn),不僅僅來自算力、資金、技術(shù),更大的問題來自行業(yè)落地。有人戲稱現(xiàn)在的大模型是“拿著錘子找釘子”,即便是銷售和客服這樣的熱門場景,也依然在探索大模型這把“錘子”能錘好哪些“釘子”。

目前業(yè)界普遍的共識是,現(xiàn)階段的大模型無法完全替代人力,但作為人類工作的強大輔助工具,能夠顯著提升效率,在銷售和客服領(lǐng)域亦是如此。但大模型到底怎么做,從哪里切入,才能為銷售和客服業(yè)務(wù)帶來真正的智能化,實現(xiàn)效率的飛躍?

這是所有相關(guān)廠商都在思考的問題,誰先找到這顆“釘子”,誰就能在大模型行業(yè)落地上撕開一個口子。而現(xiàn)在,這顆“釘子”被容聯(lián)云率先發(fā)現(xiàn)了。

大模型解決營銷效能之痛

在流量紅利漸漸枯竭的今天,精細(xì)化運營已成為企業(yè)的共識。面對消費者們個性化的需求,企業(yè)也希望自己的銷售和客服團隊能夠“千人千面”,以更好地推動銷售轉(zhuǎn)化,或快速解決客戶訴求。

然而現(xiàn)實并沒有想象中美好,很多銷售和客服隔著屏幕或電話的“在線溝通”,很難讓消費者產(chǎn)生“沖動”,一部分客服的一問一答,輕輕松松就能“聊走”客戶。

面對這種情況,企業(yè)也覺得很冤枉,明明為銷售和客服團隊提供了良好的培訓(xùn),也通過數(shù)字化技術(shù)為不同類型客戶分配了不同的客服資源,為什么銷售轉(zhuǎn)化率就是上不去?

這里面的核心問題其實在于話術(shù)和知識庫。

銷售話術(shù)就如同一套精心編排的“溝通戰(zhàn)術(shù)”,它能夠指導(dǎo)銷售人員如何向客戶介紹產(chǎn)品、如何精準(zhǔn)捕捉客戶需求、何時采取何種策略以觸動客戶購買意愿,從而完成銷售目標(biāo),可以說是企業(yè)搶占商機的“決勝武器”。

但好的銷售話術(shù),并不是通過所謂的“金牌銷售”話術(shù)總結(jié),就可以讓整個團隊“一套話術(shù)走天下”。無論是競爭環(huán)境、法律法規(guī)、業(yè)務(wù)規(guī)則,還是客戶需求、客戶畫像,都處在動態(tài)變化中,因此對于話術(shù)和知識庫的總結(jié),需要針對數(shù)量眾多的一線“金牌銷售”話術(shù)和業(yè)務(wù)人員的知識經(jīng)驗,不斷地進(jìn)行提煉,并及時地更新和沉淀。

不僅如此,與客戶的溝通過程也不是一成不變的,如何在復(fù)雜的溝通場景中靈活使用這些話術(shù),也是銷售和客服團隊面臨的一大難題。

在過去,很多科技企業(yè)都嘗試用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)來解決這些問題,但是由于AI小模型的局限性,缺乏對自然語言的理解和分析能力,對于會話、知識等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的處理停留在關(guān)鍵詞和規(guī)則的匹配上。這就導(dǎo)致很難窮舉客戶的回答,話術(shù)和知識庫的推薦也只能基于關(guān)鍵詞觸發(fā),客戶溝通整體比較僵化。

然而AI大模型的出現(xiàn),讓話術(shù)和知識庫的提煉、沉淀、洞察有了全新突破的可能性。大模型具備更加精準(zhǔn)的語義理解能力和更強大的自然語言生成能力,可以從多個維度提升營銷工作的效率和質(zhì)量,比如:基于海量歷史會話數(shù)據(jù)生成金牌話術(shù);快速構(gòu)建話術(shù)庫;分析客戶訴求;精準(zhǔn)診斷問題并優(yōu)化等等,從而有效解決傳統(tǒng)營銷低效的問題。

容聯(lián)云敏銳地發(fā)現(xiàn)了這一核心痛點與AI大模型的交集,從而也率先在業(yè)內(nèi)找到了大模型落地的切入口——旗下基于自研赤兔大模型的生成式應(yīng)用容犀Copilot,正是這樣一款提升營銷效率的利器。

容犀Copilot銷售和客服的“實時AI領(lǐng)航員”

據(jù)容聯(lián)云產(chǎn)業(yè)數(shù)字云事業(yè)群副總經(jīng)理孔淼介紹,容犀Copilot集“全鏈路數(shù)據(jù)+大小模型+分析洞察”于一體,在每一次的服務(wù)與營銷場景中,實時根據(jù)企業(yè)與客戶產(chǎn)生的會話數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),結(jié)合“聚焦客戶聯(lián)絡(luò)全場景的大小模型”與“會話洞察”能力,產(chǎn)出金牌溝通策略。

簡單而言,容犀Copilot主要有三大核心功能:

話術(shù)挖掘

容犀Copilot后臺一鍵快速對海量歷史會話數(shù)據(jù)進(jìn)行核對篩選,挑選出優(yōu)質(zhì)話術(shù)并生成金牌話術(shù),兼顧質(zhì)與量的同時,挖掘出客戶高頻關(guān)注的問題,從問題中洞悉業(yè)務(wù)痛點。

智能知識庫

幫助企業(yè)從零開始、低成本地快速構(gòu)建話術(shù)庫,包括理解文檔知識、知識快搜、智能問答等,大幅提升構(gòu)建效率。

會話洞察

高效便捷洞察每一通會話溝通情況,分析客戶訴求,精準(zhǔn)診斷問題并優(yōu)化。

從市面上看,已有產(chǎn)品推出了類似功能,那么這款全新的容犀Copilot有什么不同?更讓人好奇的是,有了大模型加持的容犀Copilot,表現(xiàn)到底如何?

以“話術(shù)挖掘”為例,過去企業(yè)想要做話術(shù)挖掘全靠人力,培訓(xùn)師面對銷售和客服幾十萬小時的會話錄音,最多只能聽幾十段錄音,再從中找出好的會話進(jìn)行話術(shù)總結(jié),顯然這并既不能解決話術(shù)的量,也不能保證話術(shù)的質(zhì)。

但是有了容犀Copilot,企業(yè)可以提前接入客服、企微、營銷通話等各個溝通渠道的數(shù)據(jù),并結(jié)合不同的銷售和客服團隊的場景和業(yè)務(wù)目標(biāo),通過簡單的配置就可以利用大模型能力對這些海量會話數(shù)據(jù)進(jìn)行分鐘級的金牌話術(shù)挖掘。

這些金牌話術(shù)并不停留在“術(shù)”的層面,包括客戶的情緒、立場、正反饋、訴求,都能夠被容犀Copilot挖掘出來,從而有針對性地給出優(yōu)質(zhì)話術(shù),以推進(jìn)銷售轉(zhuǎn)化等業(yè)務(wù)目標(biāo)。

金牌話術(shù)只是一個結(jié)果,背后往往是客戶關(guān)注的問題。對此,容犀Copilot的“會話洞察”,能夠從海量的會話中找到客戶高頻關(guān)注的問題,將問題進(jìn)行聚類分析,找到未被關(guān)注的客戶關(guān)注點,一鍵快速生成高頻問題洞察,從而自動總結(jié)出問題所對應(yīng)的策略,提供給銷售和客服團隊。

例如,某客戶想申請信用卡分期,當(dāng)客服告知利率之后,客戶就不想申請了。之前客服只能靠自我發(fā)揮去和客戶溝通,但是現(xiàn)在有了容犀Copilot給到的個性化策略和話術(shù),客服就能夠為客戶推薦相應(yīng)的優(yōu)惠活動來挽留、安撫客戶,或者建議客戶加入企業(yè)微信、社群等私域,以提高成單轉(zhuǎn)化率。

再比如“搭建知識庫”,這是幾乎所有企業(yè)都面臨的難題,一是知識比較分散,二是不同的文檔、不同的知識庫很難統(tǒng)一。

在傳統(tǒng)的FAQ搭建和維護中,為了覆蓋更廣泛的用戶意圖范圍,實現(xiàn)知識庫的統(tǒng)一,需要大量專業(yè)的人才拆解文檔、編寫大量相似的問題、生成QA、再擴展標(biāo)準(zhǔn)、投入到一線中,整個過程耗費大量的人力和時間成本,一個周期可能會持續(xù)3-6個月。

但是在容犀Copilot的助力下,就可以通過大模型自動拆解文檔段落,基于語義自動調(diào)取知識點,對知識進(jìn)行匯集和管理。整個過程只需要一個普通的業(yè)務(wù)人員操作,建設(shè)周期從幾個月縮短到分鐘級,在效率上有一個巨大的提升。

一個典型的例子是,某股份制銀行過去構(gòu)建IT規(guī)范知識庫,光文檔素材就高達(dá)幾個T,整個構(gòu)建過程花費了80人、2個月左右的時間。但現(xiàn)在基于容犀Copilot,只需要1個人、1天的時間,就完成了知識庫的搭建,準(zhǔn)確率從85%提升至89%。

事實上,大部分企業(yè)并沒有像這家大型銀行一樣,有專門的人力來構(gòu)建和管理知識庫,而沒有知識和話術(shù)沉淀的企業(yè)很難從0到1。但容犀Copilot的出現(xiàn),讓企業(yè)不用再依賴專業(yè)人員,也不用再擔(dān)心耗費巨大的人力和時間成本,知識庫的搭建和管理變得非常簡單。

這是因為容犀Copilot是以容聯(lián)云自研赤兔大模型為底座,通過預(yù)置很多行業(yè)場景模型,控制了大模型的幻覺、內(nèi)容安全等問題,使得容犀Copilot具備了常識和一定的行業(yè)知識。當(dāng)容犀Copilot利用大模型的能力時,不僅可以對文檔知識進(jìn)行分鐘級拆解,還能對內(nèi)容進(jìn)行自動擴展、自動化的智能問答,再通過人工審核,建立的知識庫就能做到非常多的場景覆蓋,來提升前端的咨詢體驗和后端的轉(zhuǎn)化效率。

不僅如此,容犀Copilot還能夠在知識快搜和智能問答場景上,為知識庫帶來全新的體驗。

過去業(yè)務(wù)人員想在知識庫里找內(nèi)容,只能通過關(guān)鍵詞做檢索,結(jié)果往往并不精準(zhǔn)。但是現(xiàn)在基于容犀Copilot,可以用問答式的方式去做語義理解,給出更為準(zhǔn)確和高效的回答,還可以顯示背后的文檔來源和大模型的總結(jié)。

而智能問答作為補充,可以讓一線業(yè)務(wù)人員通過問答的方式,從用戶的視角去模擬反饋,提出一些之前話術(shù)沒有挖掘出來、文檔沒有檢索到的優(yōu)秀話術(shù),從而很好地為一線人員賦能。

用容聯(lián)云產(chǎn)業(yè)數(shù)字云事業(yè)群副總經(jīng)理孔淼的話說,“容犀Copilot是通過知識創(chuàng)造價值,讓企業(yè)知識轉(zhuǎn)化成價值的效率更高和更快”。

容聯(lián)云以大模型重構(gòu)營銷價值

目前,容犀Copilot已應(yīng)用在多家金融機構(gòu)的各類業(yè)務(wù)場景中,如:銀行智能客服、薦卡、分期;保險智能客服、續(xù)保、續(xù)期、理賠;證券智能客服、投顧、合規(guī)、開戶等,也已在制造、汽車、零售等行業(yè)場景中進(jìn)行測試。

相較于“一窩蜂”扎堆入場AI大模型卻難以落地的玩家來說,容聯(lián)云已率先找到了大模型的“釘子”——通過大模型知識庫、話術(shù)挖掘、會話洞察的能力,解決營銷人員水平參差不齊、金牌方法論難以復(fù)用等痛點,提升營銷效率,為客戶打造差異化和個性化體驗。

作為智能銷售和客服領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊,容聯(lián)云保持了一貫的穩(wěn)扎穩(wěn)打的技術(shù)風(fēng)格,以及深耕行業(yè)的業(yè)務(wù)能力。這也是為什么在大模型技術(shù)門檻一次次被拉低的當(dāng)下,容聯(lián)云依然能夠領(lǐng)跑垂直大模型、推出極具商業(yè)價值產(chǎn)品的原因。

從技術(shù)上看,早在深度學(xué)習(xí)階段,容聯(lián)云就已在全方位布局AI,涵蓋前沿底層技術(shù)儲備、AI小模型技術(shù)與to B輸出,有了大量積累。面對大模型這一波AI技術(shù)浪潮,容聯(lián)云也第一時間跟進(jìn),推出了自研赤兔大模型,并形成了非常完善的大小模型協(xié)同進(jìn)化的能力。

在此之上,容聯(lián)云擁有接入全鏈路、全域數(shù)據(jù)的能力,進(jìn)一步提升了AI對全流程溝通數(shù)據(jù)的分析和洞察能力,從而更好地實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的提升。

從產(chǎn)業(yè)實踐來看,容聯(lián)云也是一個不折不扣的“行業(yè)老兵”。過去多年服務(wù)過上千家行業(yè)頭部客戶,其中包括上百家金融機構(gòu),有著豐富的行業(yè)經(jīng)驗和to B服務(wù)能力,這成為容聯(lián)云在大模型競爭中脫穎而出的底氣。

最重要的是,盡管高喊“所有行業(yè)都值得用大模型重做一遍”的企業(yè)不在少數(shù),但真的能將大模型用起來、落地到業(yè)務(wù)中的企業(yè)卻屈指可數(shù)。除了需要投入高昂的人力、金錢、時間,更大的挑戰(zhàn)在于業(yè)務(wù)know-how——懂技術(shù)的不懂行業(yè)業(yè)務(wù),懂業(yè)務(wù)的不懂技術(shù)。

正如容聯(lián)云產(chǎn)業(yè)數(shù)字云事業(yè)群副總經(jīng)理孔淼所說,在各行業(yè)實際業(yè)務(wù)中,業(yè)務(wù)場景、流程管理都是非常靈活的,大模型的落地其實依賴于對業(yè)務(wù)場景的理解,只有知道大模型工具“誰來用、怎么用、何時用”,才能夠真的將技術(shù)和產(chǎn)品交付出去。

而容聯(lián)云團隊用的就是“笨辦法”,整天和客戶一線業(yè)務(wù)人員“泡”在一起,跟著客戶把業(yè)務(wù)梳理清楚,先理解了客戶業(yè)務(wù),再去思考技術(shù)和業(yè)務(wù)如何結(jié)合落地。這樣的苦功夫也換來了實實在在的效果,在實際應(yīng)用中,容犀Copilot的效果比業(yè)內(nèi)很多大廠的大模型更好。

“大模型并不是更大就更強,很多大模型是用公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練的,能突破原來小模型的泛化能力瓶頸,而行業(yè)客戶的數(shù)據(jù)很多是私有數(shù)據(jù),以及應(yīng)用場景上有很多knowhow,需要針對性優(yōu)化,在回答的專業(yè)性、準(zhǔn)確性以及覆蓋率上會更好”??醉当硎?,容犀Copilot因為服務(wù)了很多行業(yè)客戶,合作很深,對于他們的業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)要求更理解,沉淀了更多的Prompt,所以在大模型的訓(xùn)練和推理上能夠產(chǎn)出更好的效果。

隨著容犀Copilot服務(wù)的行業(yè)客戶越多,其大模型落地的效果就越好,由此技術(shù)和商業(yè)也形成正循環(huán),構(gòu)建起容聯(lián)云在大模型時代新的競爭壁壘。而那些敢于喝“頭啖湯”、愿意與容聯(lián)云這樣的頭部服務(wù)商通力合作的行業(yè)客戶,也將最先吃到大模型的技術(shù)紅利,獲得營銷效率的巨大提升,走向真正的業(yè)務(wù)數(shù)智化。

結(jié)語

毫無疑問,AI大模型技術(shù)并不能實現(xiàn)“一招鮮、吃遍天”,場景落地才是技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵。在“技術(shù)奇點”來臨時,總有一大波的逐利者蜂擁而上形成泡沫,但不能踏實地研發(fā)底層技術(shù)和落地業(yè)務(wù)場景的他們,會在泡沫破滅時被淘汰出局。而像容聯(lián)云這樣的認(rèn)真做技術(shù)、做場景落地的實力派終將浮出水面,在更長的周期中獲得更豐厚的回報。

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2024-03-25
重構(gòu)銷售話術(shù)和知識庫,容聯(lián)云找到了大模型的“釘子”
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