对话 | 循环智能李丽：专注销售科技，以AI为销售人员赋能_

【循环智能市场营销副总裁李丽】

专注销售科技，以AI为销售人员赋能

销售科技领域的服务商是如何运作的？循环智能缘何将销售场景作为发力点？又是如何为销售赋能？

今年以来，以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型迎来关注，也引发了海内外各界人士对AI的各种想象。从全球范围的科技巨头到各个细分领域的创业公司纷纷涌入该领域，加上资本市场的推波助澜，一时间关于ChatGPT有关的话题一直备受关注。

近日，Fmarketing与专注于销售场景的AI企业服务提供商循环智能市场营销副总裁李丽进行了对话。作为国内较早一批专注AI大模型的技术公司，其缘何将销售场景作为发力点？又是如何为销售赋能？

通过AI为销售人员赋能，

但不是取代销售

“我们开始起源于话务质检。”李丽介绍说，循环智能成立于2016年，成立后便获得了种子轮融资。但真正开展业务则是从2018年开始，因为公司的4位联合创始人中有两位——张博士和杨植麟两位博士是2018年正式毕业。公司之所以将业务锁定在话务质检，是观察到银行、金融机构、手机厂商等很多机构都设有自己的呼叫中心，需要很多的客服人员接听客户的咨询电话。为保证客服人员和客户的沟通质量，需要对这些沟通过程进行质量监管。但传统的话务质检需要大量的质检人员，且效率低下。

“通过AI这些问题将迎刃而解。”她表示，通过自然语言处理，可以更准确地分析客户和客服人员沟通的过程，不仅大大提升了质检效率，而且机器准确率非常高，达到了90%以上。而对循环智能来说，以话务入手也有着天然的优势：

第一，质检是一个刚需，企业客户服务的每一次沟通过程，都需要有质检团队进行质量监督。特别是金融机构，每一通电话都要录音，要做质检，这是一个强制规定，有着巨大的市场需求。

第二，呼叫中心拥有大量的录音数据，循环智能通过不断对这些数据的分析能够迭代、提升自身的技术实力，同时，借此循环智能也能够自己的技术实力落地到具体的场景中。“ 自然语言处理关键在于要落实到具体的场景，通过具体商业场景实现变现。”李丽强调。

2019年，循环智能通过在一些消费金融行业的客户身上进行探索，看到了销售阶段的商机——随着数字化营销等一些技术概念产品进入国内市场，销售线上化成为主流趋势。但是当下众多企业的销售数字化、智能化的程度却非常的薄弱：还在纯靠销售人员和客户的一对一地进行大量的沟通和交流，不仅繁琐，而且效率低下，转化率非常不理想，缺乏有效的技术手段能筛选出其中的高意向线索，提升转化率。

另一方面，销售人员流动性很大，缺乏优秀的销售人员。在销售行业80%的业绩往往是由20%的优秀人员完成的，但是一个优秀的销售人员的培养、成长都需要很长的时间,传统的销售人员的授课等培养方式很难满足市场需求。这也造成诸多中大型企业的众多一线业务人员中的专业能力和沟通能力参差不齐，尤其是在面对客户提出的异议时，缺乏有效的应对策略，很容易导致意向客户流失。

这正是循环智能的机会。“我们期望用AI辅助销售人员，帮助他们更快地提升业务水平，变成更好的销售。”李丽表示，循环智能定位为销售科技，借助原创的自然语言处理（NLP）和深度学习技术，搭建了基于AI的销售策略生成与执行辅助系统，提炼那20%优秀销售人员的话术以及他们在应对客户异议时的应答方式，让更多一般销售人员都能像优秀销售一样应对客户提出的异议，从而更好地树立公司形象，大幅度地提升公司销售人员的平均产能。

不仅如此，在AI的赋能下，循环智能能够帮助销售人员分析与客户沟通过程中的他们的需求和痛点，从而制定更加有效、有针对性的销售策略，帮助一线销售人员更好地把控商机。同时，在整个沟通过程中也会形成客户画像，而客户画像又可以帮助决策者进一步进行更好的精准营销和个性化营销，从而形成一个良性循环，实现了对售前、售中、售后的覆盖，形成一个闭环链路。

“我们给自己的AI重新做了一个定位——AI是赋能人不是去取代人。”李丽强调，在销售过程当中，循环智能旨在通过AI发现销售人员存在的短板，进而通过技术弥补这一短板，助力销售人员更好地实现销售的达成，在销售过程中AI的角色是一个辅助工具，是为销售人员赋能，而不是说要取代销售人员。

真正理解客户的营销痛点是关键

与当下火热的MarTech相比，李丽指出，在销售科技这一领域，目前市场上的玩家并不多。整体来看，市场上主要有两类玩家：一是很懂业务的咨询公司，但是难点在于技术能力相对较弱；二是类似循环智能这样拥有技术背景的公司，比如科大讯飞、阿里、百度等同样有语音识别、语义理解，有AI大模型的公司。但技术只是一方面，对行业的理解、对客户业务场景know how的沉淀也将是AI科技公司与竞品公司的壁垒。

李丽指出，整体来看，AI+销售科技公司的门槛相对较高，其中一大门槛就是做大模型，需要有一定的行业的数据积累，且不能只是通用的数据。因为如果没有专业的销售行业知识， AI是没办法给予精准的推荐和答案。

其次，要懂行业客户的应用的场景，比如销售场景，如果没有真实接触过客户的业务，不清楚客户的销售流程和策略，那么AI就很难真正落地。“要懂客户的业务，这一点至关重要。”李丽表示，循环智能的团队不仅是多数是技术出身，而且也有很大一部分来自于房地产、汽车等行业的销售精英，以及来从德勤、安永等咨询公司青睐的咨询顾问。此外，循环智能内部也成立了一个单独的用户研究和客户成功团队，这也使得循环智能对客户的业务场景研究的更加扎实，产品也更加切合客户需求。

“对于客户来说，考核供应商重要的一点就是你的产品能否真正帮助他们解决业务上的痛点。”她表示，如果真正很懂客户的业务场景，能够帮助他们解决遇到的痛点问题，提高销售效率和效果，那么他们就愿意去用。相反，无论你的技术、模型、算法有多么的优秀，如果不能真正解决客户的痛点，那么一切都是空谈。

凭借着较强的技术实力以及对整个销售行业的深入理解，循环智能自从2018年下年推向市场以来，备受市场欢迎，已经服务房地产、大金融（包括保险、银行、证券等）、汽车等几大行业，其中不泛中国银行、招商银行、中信银行、中国人保、泰康人寿、招商信诺、众安保险、我爱我家、中原地产、自如、安居客、上汽奥迪、极狐等企业。

“销售科技在国内是这两年才刚刚开始起步，客户对这一块的认知还非常薄弱。所以我们花了很大一部分精力去做教育市场、培育客户。”李丽表示，而这些各个行业里的头部企业，相对也更容易接受先进技术和管理理念。“我们也看到现在企业都是持开放的姿态，拥抱销售科技。我们也坚信，在市场持续的教育下，越来越多的企业将认识到数据、技术的重要性，将会积极拥抱销售科技，去赋能整个销售管理过程。”

未来，循环智能将持续在销售科技行业深耕

随着ChatGPT的大火，市场对AI大模型的重视程度也越来越高。李丽指出，在国内很早就开始去做大模型的公司其实并不多，而循环是较早就开始去投入大模型的企业之一。“考虑到产品的商业化和长期变现的能力，我们把切入点落在了销售科技的应用场景上，但将来它一定会超过销售科技的应用范围。”她表示，作为一家AI驱动的技术公司，循环智能从语音识别到语义理解再到AI的大模型等都是自研，能够为企业提供从渠道沟通数据采集到录音转写、内容挖掘、NLP语义建模、会话分析洞察和沟通实时辅助的解决方案。目前，循环智能更多的是在应用在销售场景下，但具备的能力可以复制到其他行业和更多的应用场景上，未来也一定会为企业的数字化升级赋能。

李丽指出，术业有专攻。对于循环智能来说，接下来就需要持续在销售科技行业深耕，“扎得更深”。她表示，循环智能接下来将会通过AI把更多一线销售人员的销售策略、经验赋能到后期的诸多产品中，使其更加智能、便捷。她透露，循环智能目前正在做的一个名为“千寻零样本平台”的大模型平台，该平台由两个大模型和N个小模型组合而成，未来循环智能将广泛接入线上、线下等更广阔的销售场景，助力更多中大型企业实现业绩增长。

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