Day 2679：学习

目标：（对于某类Leads）由AI完成整个邀约流程，包括外呼、邀约、加微（企微）等，节约人力 4 人/月
主要策略
思路
聚焦邀约（附带提醒等），暂时不考虑销售其他阶段
我们提供邀约数据（录音等），和外呼供应商联合构建完整的邀约场景
无转接人工（AI无法处理的事后call）
具体
基于过往的录音，可以构建典型的邀约场景，遇到的问题等
对话场景可以给到各供应商，验证能否实现，以此选择合作方。目前看简单场景都比较流畅，接近真人。我个人认为场景划分细致，知识库提供准确的话，可能性较大
投入：
验证阶段
2月。1算法1产品1开发
对接阶段
如果是新供应商：2周6人。3后端1前端1测试1产品
如果已对接的供应商：可以忽略
收益
以公海为例，节约4人/月
优势
无人工转接环节，无需每个销售值守，真正节约人力
长期来看，具有一定扩展。比如，若对于公海leads可行，可扩展到新Leads的邀约。新Leads进行分类，构建语音对话场景
不足
主要看供应商能力，是否能支持我们场景
约束
供应商的AI能力能否真的支持，需要验证
机器添加个微有风险，而添加企微能否达到和以往接近的添加率，需要试验
次要策略
思路：官网、新媒体等文字类渠道，构建邀约文字机器人
投入：2周，3人，模型调用成本
收益：官网、新媒体等文字类渠道的邀约人力节约，目前有限。以5月为例，目前18个Leads，2分钟电话，可节约0.5小时
优势
投入较小：2周，3人，模型调用成本。模型工作流1周，crm并行提供接口一周，1周测试调整策略。知识库1人
不足
Leads量少，5月迄今18个leads，目前节约量有限
约束
公司是否在官网、新媒体引流上持续发力？
中长期需要销售运营持续跟进调整
持续关注
借助GPT-4o语音模型
优势：比以往ASR、NLP和TTS更出色的智能育婴模型
不足
至今未提供可用API，我个人对最终能否提供API不乐观。一是保持长连接困难，二是Prompt如何介入，三是成本预估是文字类的千倍
如果提供了模型API，目前的供应商都不提供模型接入，需要黑科技，外部资源
立项
目标
中期目标（1年），80% Leads的邀约由AI完成，邀约率不低于30%
MVP目标，2个月内（？）至少一条重度出席Leads的外呼、邀约（取消、改约等）、提醒等出席前的工作由AI独立完成，无人工干预
影响因素
外呼系统
AI语音模型
对话管理
邀约话术
对话管理系统
业务系统对接