智能电销新纪元：大模型技术的应用与未来趋势

导读 随着网络的发展，电话营销已经成为一种至关重要的营销方式。通过电话与潜在客户进行实时互动，企业可以在第一时间了解客户的需求和反馈，及时调整营销策略。实时互动不仅提高了客户参与度，还能迅速解决客户疑问，增强客户的信任感和满意度。当前，大模型在电话营销中有着广泛的应用，提升了企业的营销效果和客户体验。本文将分享大模型在智能电销应用的前生今世，并对AI 在智能电销应用方面的未来趋势及挑战进行展望。

今天的介绍会围绕下面四点展开：

1. 电销现状及问题

2. 大模型简介

3. 大模型在电销的应用

4. 未来展望

分享嘉宾｜贺园 360数科 数据产品经理

编辑整理｜李硕

内容校对｜李瑶

出品社区｜DataFun

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电销现状及问题介绍

首先介绍一下电销的现状及问题。

1. 电销的定义及发展

电销是电话销售的简称，是一种利用电话作为主要媒介与客户建立联系，进行产品或服务推介和销售的营销方式。

它经历了以下四个阶段：

• 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

随着行业竞争的加剧和客户需求的多样化，传统电话营销面临诸多挑战。首先，坐席人员普遍承受着巨大的业绩压力，导致工作满意度和效率下降。坐席人员承担着很高 KPI 指标，而且收入与 KPI 达成强相关，导致坐席人员面临很大的压力，而且由于工作性质的重复性高，坐席人员的工作满意度普遍较低。其次，培训成本高昂，尤其是在业务快速变化和人员流动性大的情况下，企业难以持续提供高质量的培训。再次，人员流动性大，导致企业需要不断投入资源进行招聘和培训，这不仅耗时耗力，还影响了整体工作效率。最后，人工坐席在处理大量电话时难免会遇到无效通话和重复性工作，沟通效率低下，进一步加剧了工作负担。

3. 人工智能的出现为电销带来机遇

人工智能的引入为这些问题提供了创新的解决方案。智能机器人可以 24 小时不间断工作，确保任何时间都能处理客户需求，大大提升了工作效率。它们能够根据线索的波动灵活调整工作量，避免了人力资源的浪费。此外，智能机器人还能标准化服务质量，确保每次客户互动都达到高标准，提升客户满意度。通过这些技术的应用，企业不仅能够降低运营成本，还能显著提高电话营销的效率和效果，实现更优质的客户服务和更高的销售转化率。

4. 电销智能化的三个阶段

• 基于规则的智能电销

即基于历史数据创建应答规则，主要受客户第一句应答影响，不会考虑后面客户具体说了什么。根据历史通话推测用户的可能回答，进行话术设计，第一句讲什么，第二句讲什么都是配置好的，不能根据实际情况灵活变化。

• 基于模式匹配的智能电销

基于客户应答时的关键字进行模式匹配。在这个时候，可以根据用户的回答的关键词进行不同的应答，这时候配置的话术像一颗树，但是配置很复杂，也可能会出现不断的循环。

• 基于大模型的智能电销

基于历史的对话方式进行大模型训练，提供更为标准化的应答。这个时候 AI 可以通过我们的知识库提供的知识进行自主个性化回答。

5. 大模型赋能电销

大模型在电销中的应用相较于基于关键词的方法有显著提升。首先，大模型能够覆盖更多场景，特别是那些长尾场景，通过训练可以覆盖 95% 以上的场景，并通过后续迭代逐步覆盖更多。其次，传统话术配置复杂，特别是在多轮对话中，配置量呈指数级增长，而大模型通过历史对话训练，减少了人工配置的复杂度。

此外，传统系统存在答不准、答不全的问题，坐席人员的知识水平参差不齐，而大模型能提供更标准化和准确的回答。大模型还克服了 IVR 和传统机器人的缺陷，通过拟人化对话和情绪识别，提升了用户体验和粘性。最后，企业可以利用开源的大模型进行应用，而无需自己开发底层模型。

02

大模型简介

接下来介绍大模型的相关知识。

1. 主要技术类型

大模型主要是指那些参数规模达到十亿级别的模型，其主要应用场景包括以下四类：

• 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。

大模型在电销的应用主要集中在自然语言处理和语音识别这两个领域，通过这些技术提升客户服务质量和沟通效率。

2. 两种应用思路-可以结合使用

目前在业务场景中应用大模型有两种常见方法：

（1）RAG（Retrieval-Augmented Generation）模式：这是一种搜索增强模式。具体操作如下：

• 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。

（2）模型微调：如果企业有一定的模型开发能力，可以：

• 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。

这两种方式可以结合使用。初期可以选择一种方式验证效果，再根据业务需求进行进一步的调整和优化。

3. 大模型应用架构

大模型应用的整体架构可以分为四个层次：数据层、加工层、模型层和应用层。

（1）数据层：

• 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。

（2）加工层：

• 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。

（3）模型层：

• 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。

（4）应用层：

• 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。

这些层次共同构成了大模型在实际业务中的应用框架，确保数据从基础的收集和处理到高级的模型训练和具体应用都能有效衔接。

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大模型在电销的应用

1. 电销的核心工作流

在解决电销问题时，我们需要关注电销的基本流程和关键步骤。以下是电销的核心流程：

（1）获取用户线索：通过投放广告或用户主动添加微信等方式获取线索，如手机号或微信号。

（2）客户池管理：

• 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。

（3）线索分类与分发：

• 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。

这一逻辑的目的是最大化转化率，即优质线索由优秀电销人员处理，以提高业务绩效和投资回报率（ROI）。通过这种方式，可以优化资源分配，提升整体业绩。

2. 大模型的应用场景

在电销的实际操作中，还需要做到如下：

（1）客户画像与话术准备：

• 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。

（2）通话记录与摘要：

• 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。

（3）质检与分析：

• 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。

在这其中，大模型可以在以下方面进行应用：

（1）知识库构建：

• 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。

（2）智能语音机器人：

• 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。

（3）用户分析与标注：

• 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。

（4）坐席辅助：

• 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。

通过这些方法，大模型可以在电销的各个环节中发挥重要作用，提升效率和转化率。

3. 多模型协同助力电销智能化

下面看一下从冷启动过程到具体应用场景，多模型是如何协同为电销提效的。

冷启动过程如下：

（1）历史数据收集与处理：

• 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。

（2）模型训练与优化：

• 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。

（3）实时辅助与反馈：

• 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。

具体应用场景包括：

（1）电销助手：

• 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。

（2）语音机器人：

• 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。

（3）质检与评分：

• 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。

（4）数据反馈与持续优化：

• 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

（1）选择基础大模型时不要过于追求大参数：

大模型并不总是最优选择。选择一个适合任务和数据的中小规模模型，通过微调和增量训练更能满足实际需求。基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）等方式进行调整，使其更适合特定任务和数据集。

（2）ASR 模型的准确度很重要：

语音识别模型的准确性对后续分析和处理至关重要，特别是面对方言和通话质量差的情况。高质量的 ASR 模型能确保基础数据的准确性，达到 95% 甚至更高的准确率，对整个模型训练和效果至关重要。

（3）RAG 需要用同一个 Embedding 模型，可采用混合关键词搜索的方法：

确保用户输入和知识库使用同一向量空间和模型，以避免匹配错误。同时，可以采用混合关键词搜索的方法提高准确性。

（4）语音应答需要考虑对方也是机器人：

在语音应答中，需检测对方是否也是机器人，以避免资源浪费和无效对话。通过音色识别等方式，可以自动识别并处理这些情况。

（5）对于时间响应要求比较高，要有 Plan B：

在实际业务场景中，如果机器人响应时间过长，会影响用户体验。因此，需设置监控和备用方案（Plan B），如超时转人工等。

（6）用 AB 测试进行对照实验：

进行 AB 测试确保模型效果，随机分配优劣线索，保证测试公平性和数据真实性，得到真实的效果评估。

（7）机器人前期要人工陪跑，需要人工进行复检校准：

前期机器人模型需要人工陪跑测试，防止产生幻觉和错误信息。人工复检和反馈能有效提升模型准确性。

（8）训练数据的质量和多样性很重要：

高质量和多样性的训练数据是保证模型性能的基础。丰富的训练数据能提高模型对不同场景的适应能力，减少误判和偏差。

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未来展望

1. 未来趋势

（1）更加智能化和个性化：

• 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。

（2）服务营销一体化：

• 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。

（3）更加注重客户体验：

• 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

（1）资源成本：

• 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。

（2）准确性：

• 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。

（3）数据安全：

• 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。

（4）个人隐私：

• 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。

（5）社会伦理：

• 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。

（6）幻觉问题：

• 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。

分享嘉宾

INTRODUCTION

贺园

360数科

数据产品经理

1. 10 年互联网金融数据分析、产品工作经验，未来继续深耕数据领域；

2. 出版 2 本销售破万册的数据领域专著，拥有 3 个数据采集分析专利，运营未来数据官社群和网站。

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