大模型時(shí)代，探跡要給每位銷(xiāo)售配上AI助理｜100個(gè)革新產(chǎn)品

來(lái)源：大模型時(shí)代，探跡要給每位銷(xiāo)售配上AI助理｜100個(gè)革新產(chǎn)品（3/100）報(bào)導(dǎo)時(shí)間：2024/01/16

探跡科技創(chuàng)始人兼CEO黎展幾年前曾這樣介紹探跡的產(chǎn)品邏輯：做艱難但正確的事。正如探跡剛剛推出的業(yè)內(nèi)首個(gè)銷(xiāo)售大模型SaaS產(chǎn)品「探跡SalesGPT」，看似是隨大模型的風(fēng)口推出的產(chǎn)品，但隱藏的是多年的探索和攻堅(jiān)，背後的邏輯依然冷靜而審慎。

當(dāng)AI大模型席捲而來(lái)，所有人都為此興奮，但黎展陷入了更深的思考：探跡要如何把握這個(gè)技術(shù)浪潮，不能為了開(kāi)發(fā)而開(kāi)發(fā)，更不是為了追風(fēng)而追風(fēng)，而是如何更好地向B端用戶(hù)提供更智能更高效的服務(wù)。在AI 2.0時(shí)代，探跡該如何將企業(yè)知識圖譜的價(jià)值發(fā)揮得淋漓盡致，該如何針對(duì)銷(xiāo)售場(chǎng)景繼續(xù)進(jìn)行優(yōu)化，這些都是值得審慎思考的問(wèn)題。

知識圖譜級(jí)別的數(shù)據(jù)

才是真正的核心壁壘

黎展堅(jiān)定地認(rèn)為，未來(lái)，獨(dú)家數(shù)據(jù)或者知識圖譜級(jí)別的數(shù)據(jù)才是真正的核心壁壘，尤其是垂直的數(shù)據(jù)或者垂直的知識圖譜。

探跡科技成功構(gòu)建起了自己的知識圖譜，這可以看做是一個(gè)實(shí)時(shí)、To B的銷(xiāo)售搜尋引擎，企業(yè)不僅可以從中挖掘出精準(zhǔn)的潛在客戶(hù)，還可以自動(dòng)推薦商機(jī)。

對(duì)探跡內(nèi)部來(lái)說(shuō)，知識圖譜的建立是一個(gè)大數(shù)據(jù)與AI相結(jié)合的、「藝術(shù)級(jí)別」的高難度開(kāi)發(fā)。

首先，探跡的企業(yè)知識圖譜數(shù)據(jù)十分全面並且要做到實(shí)時(shí)更新，這就十分不容易了。全國(guó)共有1.8億的工商主體，在網(wǎng)際網(wǎng)路中公開(kāi)的渠道與資訊非常之多，涉及到的網(wǎng)站上百萬(wàn)個(gè)，頁(yè)面更達(dá)到上千億個(gè)，網(wǎng)頁(yè)類(lèi)型眾多，結(jié)構(gòu)複雜無(wú)法對(duì)齊，而要快速穩(wěn)健並持續(xù)地獲取與更新數(shù)據(jù)就十分不容易。

其次，網(wǎng)絡(luò)直接獲取的信息往往無(wú)法直接使用，網(wǎng)絡(luò)信息質(zhì)量參差不齊，需要進(jìn)行解析、清洗、加工、甚至二次加工之後才能使用，如此龐大的數(shù)據(jù)工程，依靠蠻力是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。而探跡在這個(gè)基礎(chǔ)動(dòng)作上，還要用算法做標(biāo)籤提取，還要分析行業(yè)屬性等，例如要區(qū)分公司是做To B還是To C業(yè)務(wù)、曾經(jīng)和哪家企業(yè)合作過(guò)等信息。

然後，探跡還需要準(zhǔn)確判斷出企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)係，到底是合作關(guān)係，還是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)係等，這些都是很重要的業(yè)務(wù)維度。但是企業(yè)間實(shí)體關(guān)係複雜，標(biāo)籤信息龐雜，缺失度高，因此需要系統(tǒng)有效地進(jìn)行高質(zhì)量的知識融合、知識推理與迭代更新，給下遊應(yīng)用提供有力支撐。與此同時(shí)，行業(yè)數(shù)量多，行業(yè)間差異大，構(gòu)建跨行業(yè)的推薦系統(tǒng)難度大。

企業(yè)知識圖譜為探跡帶來(lái)了先發(fā)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，在它之後有競(jìng)品效仿，但鑑於知識圖譜的難度較高，很多效仿模式仍然是以抓取數(shù)據(jù)為主；此外，知識圖譜為探跡帶來(lái)了極為顯著的數(shù)據(jù)積累，在後續(xù)各行業(yè)用戶(hù)的使用過(guò)程中長(zhǎng)期打磨，深度適配。用黎展的話(huà)來(lái)說(shuō)，「探跡的數(shù)據(jù)積累已被精心調(diào)教過(guò)」；而只有在建立自己的知識圖譜作為底層數(shù)據(jù)能力之後，探跡才能為用戶(hù)篩選有效數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)線(xiàn)索挖掘、商機(jī)觸達(dá)、客戶(hù)管理到成單分析的整個(gè)閉環(huán)，進(jìn)一步讓用戶(hù)用得順手。

打造業(yè)內(nèi)首個(gè)

銷(xiāo)售大模型SaaS產(chǎn)品「探跡SalesGPT」

2022年11月開(kāi)始，ChatGPT的爆發(fā)讓人越發(fā)關(guān)注，無(wú)數(shù)企業(yè)都在思考如何將它用在自己的產(chǎn)品上。

然而，為何一定要用ChatGPT的形式？ChatGPT與自身產(chǎn)品的結(jié)合價(jià)值是什麼，究竟有多少企業(yè)能夠想清楚呢？

真正打動(dòng)整個(gè)團(tuán)隊(duì)，讓探跡科技開(kāi)啟自己的大模型之路的是一個(gè)理念：大模型這種形式能夠解決用戶(hù)現(xiàn)有的痛點(diǎn)。探跡算法專(zhuān)家謝智權(quán)說(shuō)，探跡產(chǎn)研的價(jià)值觀(guān)是「用戶(hù)視角」，我們願意為用戶(hù)的體驗(yàn)和效果進(jìn)行產(chǎn)品的升級(jí)，我們希望讓客戶(hù)也享受大模型帶來(lái)的紅利。

御風(fēng)破浪，要真正落到實(shí)處，則需貼地飛行，要結(jié)合企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，真正地解決企業(yè)的痛點(diǎn)難題。

探跡目前服務(wù)客戶(hù)3萬(wàn)+企業(yè)，探跡自己的銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)也是產(chǎn)品最先的體驗(yàn)員，對(duì)企業(yè)的痛點(diǎn)難題，一直瞭然於胸。面向企業(yè)的痛點(diǎn)難題，結(jié)合AI大模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，針對(duì)線(xiàn)索挖掘、商機(jī)觸達(dá)、客戶(hù)管理等流程，探跡SalesGPT推出了智能篩選、潛客推薦、智能素材、智能話(huà)術(shù)、智能總結(jié)幾種場(chǎng)景，為企業(yè)提供一種更加智能更加高效的銷(xiāo)售方式。

新推出的探跡SalesGPT帶有很多特色功能。以「智能總結(jié)」為例，很多銷(xiāo)售人員不喜歡撰寫(xiě)「客戶(hù)跟進(jìn)總結(jié)」，這種最初只方便於管理者的功能，並不能給銷(xiāo)售帶來(lái)驅動(dòng)力。探跡SalesGPT將大模型的語音總結(jié)能力，結(jié)合到CRM產(chǎn)品中，不僅大量減輕了銷(xiāo)售人員做記錄的時(shí)間成本，也方便自己後續(xù)跟進(jìn)。

對(duì)探跡來(lái)說(shuō)，用戶(hù)的重複性勞動(dòng)便是能夠被智能化改造的目標(biāo)，一旦效率提上來(lái)，就會(huì)直接提升用戶(hù)的使用感。「我們最近在討論，AI究竟能否取代人工？我們認(rèn)為，AI將取代的是不願意用AI的人。AI能夠幫助人類(lèi)完成最簡(jiǎn)單、最枯燥的的工作，然後大家可以把精力放在創(chuàng)造性的工作上。」謝智權(quán)說(shuō)。

另一個(gè)業(yè)內(nèi)獨(dú)家的功能是「潛客推薦」，以往用戶(hù)必須去主動(dòng)搭建自己的客戶(hù)畫像，才能夠在探跡上搜到潛在客戶(hù)有哪些，而這個(gè)新功能使他們不需要去主動(dòng)搭建自己的客戶(hù)畫像，只需要輸(shū)入自己的主營(yíng)產(chǎn)品即可。探跡後臺(tái)會(huì)在知識圖譜的基礎(chǔ)上，根據(jù)每家企業(yè)背後的標(biāo)籤進(jìn)行更精細(xì)化的處理，去自動(dòng)構(gòu)築拓客時(shí)需要的行業(yè)客戶(hù)模型。

探跡SalesGPT對(duì)整個(gè)探跡產(chǎn)品系列的意義是什麼？如果說(shuō)「知識圖譜」是探跡SalesGPT得以推出並平穩(wěn)運(yùn)營(yíng)的大後方支持，那麼探跡SalesGPT則幫助知識圖譜進(jìn)行了一次重要的升級(jí)。得益於探跡SalesGPT，新的知識圖譜更加精細(xì)，線(xiàn)索推薦也會(huì)更加精準(zhǔn)和直接，用戶(hù)和價(jià)值線(xiàn)索的距離進(jìn)一步縮短。

與此同時(shí)，探跡產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)也保持著對(duì)大模型的謹(jǐn)慎判斷。作為產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，不妨走得謹(jǐn)慎一些，一邊小步快跑，一邊灰度測(cè)試，同時(shí)收集用戶(hù)的反饋。而在此過(guò)程中，銷(xiāo)售、用戶(hù)服務(wù)與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)將更緊密地合作，讓用戶(hù)感到自己提出的痛點(diǎn)會(huì)被更加快地解決。快速迭代機(jī)制的構(gòu)建，已然成為AI 2.0時(shí)代的一種標(biāo)配。

重塑銷(xiāo)售

讓每個(gè)銷(xiāo)售都擁有專(zhuān)屬的AI助理

在探跡面世之前，企業(yè)銷(xiāo)售要麼需要搭關(guān)係介紹客戶(hù)，要麼通過(guò)陌拜、地推等方式盲目地開(kāi)拓，這些聽似存在於「黃頁(yè)時(shí)代」的銷(xiāo)售流程充滿(mǎn)了槽點(diǎn)，不僅主動(dòng)性差，而且效率非常低，投入產(chǎn)出很不划算。

而探跡科技則通過(guò)AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)，打破了信息和溝通的阻隔。企業(yè)通過(guò)探跡的知識圖譜，可以高效地獲得精準(zhǔn)的銷(xiāo)售線(xiàn)索，從線(xiàn)索挖掘、商機(jī)觸達(dá)、客戶(hù)管理到成單分析，一個(gè)完整銷(xiāo)售流程閉環(huán)的智能化處理，讓一切簡(jiǎn)單化、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化。

製造業(yè)廠(chǎng)商在探跡的用戶(hù)中佔有很大的比例，它們本身大多是老企業(yè)，較為傳統(tǒng)，對(duì)智能化的認(rèn)知也不夠。若是用傳統(tǒng)的銷(xiāo)售方式，效率會(huì)極低。很多廠(chǎng)商生產(chǎn)的產(chǎn)品非常細(xì)分，拓客也因此對(duì)它們極為重要。探跡產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)與電子元器件企業(yè)聊過(guò)，對(duì)它們來(lái)說(shuō)，探跡的潛客推薦非常符合自己的需求，讓自己迅速找到其他能夠用到自家元器件的合作企業(yè)。在與用戶(hù)密集的溝通之後，探跡團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了知識圖譜的升級(jí)，去優(yōu)化了這些企業(yè)之間的關(guān)係，讓推薦潛在客戶(hù)的準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升。

國(guó)際物流也是探跡長(zhǎng)期服務(wù)且效果不錯的行業(yè)之一，很多國(guó)際物流企業(yè)都希望拓寬業(yè)務(wù)，例如與亞馬遜上面的商家合作，此時(shí)它們往往沒有人脈可藉助，便開(kāi)始尋求探跡的服務(wù)。他們還曾找到探跡的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，「他們提到能否給出更簡(jiǎn)單的話(huà)術(shù)和方案，讓自己『無(wú)痛地』找到客戶(hù)。」謝智權(quán)說(shuō)。這些客戶(hù)需求都成為了探跡產(chǎn)品線(xiàn)迭代的重要靈感。

各行各業(yè)的用戶(hù)往往從探跡的統(tǒng)一版開(kāi)始，後來(lái)為了幫助不同行業(yè)的企業(yè)更好地拓客，探跡想到的辦法是開(kāi)闢出「行業(yè)版」，在上面幫助企業(yè)把精細(xì)化的客戶(hù)畫像建立好，點(diǎn)進(jìn)去直接就能找到適合自己的客戶(hù)類(lèi)型。這個(gè)改變效果不錯，目前探跡已經(jīng)在製造業(yè)、國(guó)際物流、美業(yè)服務(wù)、家裝等行業(yè)推出專(zhuān)屬的行業(yè)版拓客。這些「行業(yè)版」也因為推薦精準(zhǔn)、客單價(jià)高而幫助探跡形成了經(jīng)營(yíng)思路上的突破。

每個(gè)優(yōu)秀產(chǎn)品的背後，都有很多雙善於發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的眼睛。發(fā)現(xiàn)問(wèn)題不難，難的是如何更好地解決這些問(wèn)題，並且堅(jiān)持始終如一地解決，將工業(yè)與藝術(shù)之美結(jié)合在一起，為行業(yè)帶來(lái)創(chuàng)新性的改變。

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