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循環(huán)智能獲紅杉中國投資,助力銀行保險銷售效率提升

2020-09-25 11:56:02   來源:  作者: 

摘要:9月24日,面向銷售場景的AI企業(yè)服務提供商循環(huán)智能(RecurrentAI)獲得由紅杉資本中國基金領投的1200萬美元融資,萬物資本和金沙江創(chuàng)投跟投。

924日,面向銷售場景的AI企業(yè)服務提供商循環(huán)智能(Recurrent AI)獲得由紅杉資本中國基金領投的1200萬美元融資,萬物資本和金沙江創(chuàng)投跟投。此前,循環(huán)智能也獲得了真格基金、靖亞資本和金沙江創(chuàng)投等機構的投資。

目前,循環(huán)智能已經與兩家頭部股份制商業(yè)銀行達成了合作,在保險、教育、房產等領域簽約了招商信諾、眾安保險、水滴、輕松籌、新東方在線、51Talk、自如、我愛我家等行業(yè)標桿客戶。

據了解,循環(huán)智能致力于借助原創(chuàng)的自然語言處理(NLP)和深度學習技術,為企業(yè)提供轉化率更高的精準銷售策略,并且為一線業(yè)務員提供AI輔助系統,提升其執(zhí)行力。

成單預測無需行為數據

循環(huán)智能獨創(chuàng)了一項無需行為數據的成單預測方案,企業(yè)可以根據成單預測的結果,調整溝通策略,例如優(yōu)先與哪些客戶進行溝通,或者應該把高意向客戶給哪些銷售來跟進等。

市面上的客戶成單預測模型,大部分是基于客戶瀏覽網站或App時產生的點擊等行為數據,以及客戶過往的訂單等業(yè)務數據進行建模的。但是,在保險、教育等很多銷售場景,在成交之前并沒有業(yè)務數據可以使用,也沒有用戶的行為數據,只有過往的電話錄音、文本記錄等數據。

那么,只用電話錄音或在線IM的文本記錄,是否可以進行成單意向預測呢?循環(huán)智能開創(chuàng)了無需行為數據的成單預測模型,并且在客戶的實際使用中可以帶來2~3倍的轉化率提升。這套成單意向預測模型,需要對接企業(yè)以往與客戶的溝通記錄,以及溝通的結果——即是否成單的數據,循環(huán)智能借助先進的自然語言處理技術,將成單的溝通數據作為正例,將未成單的溝通內容作為負例進行訓練,得到無需行為數據的成單預測模型。

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以保險場景為例,循環(huán)智能的一家客戶企業(yè)通過這套模型來篩選出已溝通但未成單的海量線索中的高質量線索,然后再進行跟進,相比企業(yè)原有的隨機跟進或人工策略方案,跟進名單的轉化率可以提升至 3.0倍,通話時長提升至 1.6 倍。

AI模型對成單率的判斷比人更準,主要原因在于,AI模型學習到了所有成單對話的特征,而人只聽過少量的成單對話內容,判斷有局限性。在流量紅利殆盡,新線索獲取難而且成本高的情況下,通過提升存量線索的二次銷售轉化率,可為企業(yè)帶來 5%~10% 的業(yè)績提升。

AI提升一線業(yè)務員銷售能力

在企業(yè)數字化轉型的過程中,銷售過程的線上化成為主流趨勢。無論哪種銷售方式,涉及到高附加值、復雜產品的銷售時,人與人的溝通過程必不可少。但企業(yè)普遍面臨的挑戰(zhàn)是,大量一線業(yè)務人員的專業(yè)能力和溝通能力不足,尤其是在面對客戶提出的異議時,缺乏有效的應對策略,很容易導致意向客戶流失。

 

針對此挑戰(zhàn),循環(huán)智能推出了一套提升銷售執(zhí)行力的解決方案,通過AI技術挖掘優(yōu)秀銷售的成單話術、溝通中的關鍵異議點和應對方式,然后為普通銷售和銷售新人提供溝通輔助系統,幫助他們更好地應對客戶的疑慮,延長通話時間,提升成單率。

在循環(huán)智能的一家金融客戶的對比測試中,兩組水平大致相當的業(yè)務員,使用和未使用實時輔助系統,在一段時間內的業(yè)績差距達到 50%。

我們從多家客戶那里了解到,當業(yè)務員可以更好地應對客戶提出的異議,就能讓溝通的時間更長,最終的成單率也更高。所以銷售輔助系統的關鍵是,從過往的海量溝通數據和溝通的結果中,挖掘出最常遇到的異議點和最佳應答實踐。循環(huán)智能CEO陳麒聰表示。

專注人與人溝通場景

過去大家普遍認為人與人的溝通過程是非常個性化和多樣化的,所以依賴標準化、結構化數據的AI技術很難帶來實際幫助。正是得益于新一代的自然語言處理和深度學習技術的突破,企業(yè)才能準確高效地識別出同一個語義點的上百種表達方式,針對海量溝通內容的數據挖掘和信息提取才有了可能。

 

據了解,循環(huán)智能聯合創(chuàng)始人楊植麟博士作為第一作者,與 Google AI 和卡內基梅隆大學聯合推出了深度學習模型 XLNet,該模型在 18 項自然語言理解任務中取得SOTA最優(yōu)結果(state of the art)。根據 Google Scholars 統計,在 2019 年全球所有  NLP 論文中,XLNet 1000+ 引用量排在第一位。另一位聯合創(chuàng)始人、CTO張宇韜博士曾獲得北京市科學技術一等獎、吳文俊人工智能技術進步一等獎,并且入選了國家博士后創(chuàng)新人才支持計劃。

 

循環(huán)智能的產品支持本地化、私有云和公有云等靈活的部署方案,采用SaaS訂閱制的收費模式。CEO陳麒聰表示,接下來,循環(huán)智能將廣泛接入線上、線下等更廣闊的銷售場景,助力更多中大型企業(yè)實現業(yè)務、業(yè)績雙增長。


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