場景描述
圖片系 AI 生成
某家裝平台型企業在應用電銷大模型的過程中，主要面臨以下挑戰：
營銷策略和話術的不足：缺乏有效的營銷策略和話術來吸引和保持客戶的興趣，導緻轉化率低；
技術和資源限制：沒有足夠的資源來投資于高級的電銷技術和系統，限制了營銷效率和客戶管理能力；
合規性和安全性問題：在電銷過程中，确保對話内容合法合規是一個重要挑戰，需要多層次防禦機制來保障；
缺乏持續學習和優化：電銷策略需要不斷吸收新的對話數據進行自我叠代和增強，以适應市場環境和客戶需求的變化；
客戶篩選和精準營銷能力不足：企業需要精準鎖定潛在客戶并提供個性化服務，但傳統的電銷系統可能不夠靈活，難以應對客戶提出的各種問題；
客戶參與度和體驗有待提升：爲了提高成交機會，需要增強與客戶的互動深度，提升客戶的信任感和滿意度。
解決方案
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中關村科金基于自主研發的電銷大模型系統，通過快速簡單配置，實現了高效精準營銷的目标。
數據洞察與模型訓練：電銷大模型通過學習頂級銷售員的業務技巧，結合數據洞察平台，從海量對話樣本中萃取出高質量數據，快速訓練模型，使其具備更強的精準營銷能力，從而顯著提升營銷效率。
合規與幻覺質檢：爲确保對話内容合法合規，電銷大模型采用了多層次防禦機制，包括線下訓練的質量把控、線上實時質檢以及持續的風險評估，确保每一次對話都能夠達到高效且安全的标準。
模型增強學習：持續學習與優化是模型的核心競争力之一。電銷大模型通過不斷吸收新的對話數據，進行自我叠代和增強，以适應不斷變化的市場環境和客戶需求。
雲原生彈性能力：基于雲原生架構設計，電銷大模型具備極高的彈性和擴展性，可以輕松應對大規模的外呼需求，确保在任何情況下都能保持穩定的性能和服務質量。
成效
中關村科金打造的電銷大模型具備專業知識問答、基于用戶深度交互，不斷自我叠代和增強的能力。
電銷大模型上線實施後，有效對話的平均通話時長較傳統外呼機器人提升 50%，平均對話輪次提升 83%。通話時長延長和對話輪數增多表明客戶互動深度增加，這種深度互動不僅有助于更好地了解客戶需求，還提升了客戶的信任感和滿意度，增加了成交的機會。
在 4 月至 8 月短短幾個月的時間裏，電銷大模型實現了數百萬次精準外呼，與傳統機器人相比，在有效接通的電話中，客戶明确同意添加微信的比例顯著提升了近 20%。這一提升不僅顯著增強了客戶關系的初步建立，還爲後續的人工跟進和轉化工作提供了大量高質量的潛在客戶資源。
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