智能电销新纪元：大模型技术的应用与未来趋势

1. 电销的定义及发展

• 纯手工阶段。在这一阶段，最主要特征是企业依靠人工进行电话营销，缺乏系统化管理。

• 系统化阶段。在这一阶段，最主要特征是引入了呼叫中心，开始通过系统化管理解决线索匹配和记录跟踪等问题。

• 自动化阶段。在这一阶段，最主要特征是自动拨号系统减少了坐席的工作量，提高了效率，并避免了无效拨打带来的时间浪费。

• 智能化阶段。在这一阶段，最主要特征是利用 IVR 和机器人等技术实现智能对话，进一步提升了自动化水平。

2. 电销面临的问题

4. 电销智能化的三个阶段

• 基于规则的智能电销

• 基于模式匹配的智能电销

• 基于大模型的智能电销

5. 大模型赋能电销

大模型简介

1. 主要技术类型

• 自然语言处理：包括文本生成、对话、机器翻译、问答、情感分析、文本摘要等。比如，电销中的文本对话生成和客户情绪分析。

• 语音识别：包括语音转文字、文字转语音、语音克隆和合成等。电销中常用语音识别技术将客户的语音请求转化为文本处理。

• 计算机视觉：涉及图像分类和视频处理，在电销中的应用相对较少。

• 代码生成：机器生成代码，在电销中不涉及。

2. 两种应用思路-可以结合使用

• 选择一个通用的大语言模型，可以是自研也可以使用开源的大模型。

• 建立业务数据的知识库（例如常见问答、业务逻辑、用户参数配置等）。

• 将这些文档转化为向量，并存储在向量数据库中。

• 当用户提问时，通过调用系统在向量数据库中检索相关信息。

• 利用向量检索解决同义词或意思相近词的问题，确保能够匹配到相关内容。

• 将检索到的信息和用户的问题一起提供给大模型，通过提示词工程（Prompt Engineering）生成更准确的回答。

• 基于现有的大模型进行微调。

• 使用提示词工程将模型调整得更加专业，适应特定领域（例如金融领域）的需求。

• 结合领域知识和专业术语进行模型的定制化训练。

3. 大模型应用架构

• 行业通用数据：包括经济数据、社会信息、行业知识和业务规则。

• 业务领域数据：涵盖用户信息和对话数据等企业特有的数据。

• 数据处理：涉及数据过滤和去重，确保数据质量。

• 数据配比：关注数据质量和多样性，优化模型训练。

• 模型微调：使用全参数调整、P-tuning 和 LoRA 等技术进行模型微调。

• 搜索增强：通过向量化、相似度和召回率提升搜索效果。

• ASR（Automatic Speech Recognition）：自动语音识别。

• TTS（Text-to-Speech）：文本转语音。

• 对话：自然语言对话处理。

• 总结：文本总结功能。

• 分析：数据分析和处理。

大模型在电销的应用

1. 电销的核心工作流

• 将获取的线索导入电销系统，形成客户池。

• 对客户池中的数据进行过滤，剔除非法、空号等无效数据，避免干扰后续工作。

• 对线索进行评分，评估其质量。

• 将线索按质量分类，高质量线索和不同业务线索需要分开处理。

• 优质线索分配给优秀的电销人员，确保高转化率。

• 一般或低质量线索分配给评分较低的电销人员。

2. 大模型的应用场景

• 客户画像：为客户打上标签，提供基本信息和历史通话记录。

• 话术准备：根据客户画像，提供标准话术和引导，提升电销人员的效率。

• 通话指导：在通话过程中提供实时话术引导。

• 通话总结：通话结束后，记录摘要信息，方便后续跟进或剔除无效线索。

• 全量质检：通过自动化系统进行 100% 质检，检查通话是否违规、是否有不当言论等。

• 质检评分：对每次通话进行评分，确保质检结果准确。

• 数据回收与评估：对线索和数据进行回收和效果评估，分析话术和电销人员的表现。

• 常见问题收集：利用大模型分析历史通话记录，提炼常见问题并建立标准话术库。

• 自动生成回答：通过大模型自动生成高质量的标准回答，提升用户问题覆盖率和回答质量。

• 初步沟通：使用语音机器人进行初步客户联系，如优惠券通知等非强营销场景。

• 后续引导：根据客户反馈进行适当引导，但强营销仍需人工处理。

• 信息识别：通过模型识别用户的基本信息（如地域、性别、年龄段等）。

• 情绪与意图识别：识别客户情绪和意图，优化服务，减少投诉。

• 实时提醒：在电销人员通话过程中提供实时的业务知识和话术提醒。

• 培训提升：利用模型进行坐席培训，缩短培训时间，提高整体服务水平。

3. 多模型协同助力电销智能化

• 语音识别：利用 ASR（Automatic Speech Recognition）技术将历史语音数据转化为文本。

• 知识库构建：对转化后的文本数据进行分析，提炼核心问题及最优回答，构建标准话术库，作为模型训练的基础。

• 初步训练：使用构建的知识库对语言模型进行初步训练，使其能够识别常见问题并生成标准回答。

• 标签生成与对话：将新语音数据转化为文本和标签，通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方式或直接对话生成相应话术。

• 实时生成话术：在电销人员通话时，模型实时生成并推荐话术。

• 反馈与标注：电销人员采用推荐话术后，反馈信息用于模型持续优化。

• 提示词与操作界面：电销人员在操作界面中接收模型生成的提示词。

• 标注与优化：电销人员通过反馈标注推荐话术的有效性，帮助优化模型。

• 通话摘要与用户分析：对通话内容进行摘要，分析用户需求、意图及转化潜力。

• 初步联系与拟人化通话：利用语音合成技术，通过电销人员的克隆声音进行拟人化通话，提升客户体验。

• 转人工处理：在检测到客户需要人工服务时，自动转接给电销人员，并提供前期对话摘要。

• 自动质检与标注：模型对通话内容进行自动质检，标注关键词、语速、态度、清晰度等问题，生成质检报告。

• 人工质检与模型训练：人工质检人员复核报告，结果用于模型训练，提高质检准确性。

• 实时干预与提醒：实时识别关键词或语音问题，进行即时提醒，必要时强制转换坐席。

• 优秀话术培训：将优秀电销人员的质检数据和话术反馈到前端，作为培训素材。

• 负面样例处理：将违规话术作为负面样例，纳入知识库，优化话术生成。

4. 踩过的坑及建议

未来展望

1. 未来趋势

• 精准电销：通过 AI 技术和大数据分析，智能化电销系统能够深入分析客户数据，精准定位客户需求。电销机器人可以根据客户的行为、偏好和历史记录，自动生成个性化的营销脚本，提高销售转化率。

• 个性化服务：AI 电销机器人能够记住每个客户的互动历史，在后续通话中提供个性化的问候和推荐。例如，客户曾经咨询过某款产品，电销机器人能够在下一次通话时提供相关的更新信息或优惠。

• 多渠道整合：智能化电销不仅限于电话，还可以整合社交媒体、电子邮件、即时通讯等多种渠道。通过 AI 分析多个渠道的数据，企业能够形成全面的客户画像，制定更加精确的营销策略。

• 智能数字营销体系：建立从客户获取、互动到转化的完整闭环。AI 能够实时监测和分析电销活动的效果，自动优化营销策略，确保最高的投资回报率（ROI）。此外，AI 还能预测客户行为，提前识别潜在客户，提高转化率。

• 便捷化沟通：智能化电销系统能够 7x24 小时在线服务，随时响应客户的需求。通过自然语言处理（NLP）技术，电销机器人能够理解客户的意图，并提供准确的回答和解决方案。

• 人性化互动：智能化电销不仅仅是销售工具，还能够通过情感分析技术，识别客户的情绪状态，进行适当的情感回应，提升客户满意度和忠诚度。通过个性化的服务和关怀，建立更加紧密的客户关系。

2. 挑战

• 计算资源：智能电销系统的训练和运行需要大量的计算资源，特别是 GPU 资源。当前国内的 GPU 资源相对有限，企业需要合理配置和利用资源，确保系统的高效运行。

• 经济成本：训练大规模模型和维护智能电销系统涉及高昂的经济成本。企业需要权衡投资与回报，选择合适的模型规模和训练方案。

• 模型准确性：智能电销系统的效果很大程度上依赖于模型的准确性。企业需要通过不断优化和微调模型，提高识别和应答的准确率，确保客户体验。

• 实时响应：在实际应用中，系统的实时响应能力也是关键，延迟和误判会影响用户体验。

• 数据保护：智能电销系统处理大量的客户数据，确保数据的安全和隐私保护至关重要。企业需要建立严格的数据管理和安全机制，防止数据泄露和滥用。

• 合规性：遵守相关法律法规，确保数据处理和存储符合隐私保护和数据安全的要求。

• 隐私保护：智能电销涉及大量的个人信息，企业必须确保这些信息在采集、存储和处理过程中得到充分保护。

• 透明性：向客户明确说明数据收集和使用的目的，获得客户的同意和信任。

• 伦理考量：在使用智能电销系统时，企业需要考虑社会伦理问题，避免侵犯客户权益和引发负面社会影响。

• 公平性：确保系统的决策和行为公正，不因客户的性别、种族、年龄等因素产生歧视。

• 模型幻觉：智能电销系统有时会出现“幻觉”，即错误理解客户意图或产生不相关的回答。企业需要通过优化模型和增加数据训练，减少此类问题的发生。

• 人工复核：在关键场景下，结合人工复核和干预，确保系统输出的准确性和可靠性。

以上就是本次分享的内容，谢谢大家。