最近的工作都在围绕AI销售展开。过程中的一个感悟：

大模型最好的落地场景，一定需要和钱直接相关，至少其效果能够直接换算成钱。

我们团队通过多源数据融合，构建产业供应链，产业链。目前已经能够将线索的精准性（通过最终电Call后意向客户加微信的比例）衡量提升了4倍，预计年底能提升10倍。

欢迎有兴趣的同行加微信交流讨论。

附上一个视频: a16z合伙人的采访：「Death of a Saleforce：大模型如何杀死Saleforce」

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产业痛点

包括大模型自动获取和选择线索， 自动电Call需求确认， 以及电Call质量自动检测， 客户特殊需求的自动分析。

想象一个场景： 

一个造园区厂房的集团公司， 雇佣了几百号人， 其中很多人每天的工作， 就是上网上的各种途径，去找线索之后进行筛选， 然后挨个打电话问老板需不需要厂房， 这些人的工作， 在国外一般叫：SDR（Sales Development Representive）， 销售代表。 

很多售卖需要长周期跟进， 高价格， 低频的商品（例如房屋， 厂房， 中央空调。。。）等商品的公司， 都会构建自己庞大的销售团队， 每天的销售工资 + 提成， 可能都会消耗公司数亿的费用。

而最近主要的工作， 就是通过大模型， 结合之前多年LBS大数据的经验， 构建Pipeline来取代销售SDR的工作。 

我们的方案

主要的工作包括：

• 产业链自动构建：通过融合多源数据，大模型自动构建产业链并挂接全国7KW家企业

• 供应商自动构建：融合物流， 招投标等数据，大模型自动挖掘全网企业的供应商

• 大模型自动挖掘线索

• AI 电Call线索： 大模型自动生成个性化销售话术并进行AI 电Call

国外同行

调研了下国外的企业， 目前正在做类似工作的公司包括：

• 11X.AI：该公司号称提供AI数字员工，进行线索挖掘和跟进，理念比较好，但似乎外网论坛上口碑不是很好， 认为其提供的数字员工缺少个性化，效果一般且收费比较高。不过该公司最近融了5000W美元

• Artisan.co：同样是a16z投资，融了1650W美元，试用后的客户反馈的确能进行大规模的自动化客户触达，但效果一般

• SalesTools.io：成立时间较早，没有进行融资， 似乎已经能够自负盈亏， 每 1000 封电子邮件收取 750 美元的费用，这意味着如果每个人发送 5 封电子邮件，你只能做 200 个潜在客户，而且他们的价格相当昂贵，他们对更大批次的邮件提供折扣， 这是美国的收费。虽然客户普遍觉得效果比前两个好， 但是邮件的个性化客户也不是很满意。

所以目前客户比较关注的，一个是能否规模化获客， 另外一个是触达信息（无论是电子邮件， 短信， 还是AI电Call）的精准性， 或者叫个性化，而个性化来自于对客户的精准需求描述。

我们团队通过多源数据融合，构建产业供应链，产业链。目前已经能够将线索的精准性（通过最终电Call后意向客户加微信的比例）衡量提升了4倍，预计年底能提升10倍。