[置顶]大模型能上岗做销售吗?我们让 12 款国产模型交了 420 份作业
那些在各类榜单上表现出色的大模型,如果真正进入企业、接手一项具体销售工作,还能不能保持同样的表现? 网易智企做了一次测试。 我们把 12 款国产大模型放进真实销售任务中,让它们完成从
那些在各类榜单上表现出色的大模型,如果真正进入企业、接手一项具体销售工作,还能不能保持同样的表现? 网易智企做了一次测试。 我们把 12 款国产大模型放进真实销售任务中,让它们完成从评估线索、准备拜访,到整理纪要、判断商机、应对异议、跟进客户,再到输出方案和报价的一整套工作。 不是再做几道知识、推理或代码题,而是让模型面对客户资料、沟通记录、业务规则、产品能力和交付要求,真正
那些在各类榜单上表现出色的大模型,如果真正进入企业、接手一项具体销售工作,还能不能保持同样的表现? 网易智企做了一次测试。 我们把 12 款国产大模型放进真实销售任务中,让它们完成从
网易智企·云商导语 AI客服系统如果只被当成“替人工回答问题”的工具,通常很难进入 CEO 议程。它会被放进客服部门预算里,被要求证明问答准确率、接待量和训练成本,最后变成一次局部工具采购。 这个判断
网易智企·云商导语 一次服务营销活动上线前,转化链路通常已经拆得很细:谁会收到触达,进入哪个会话入口,AI客服先回答什么,什么条件下引导留资,后续由谁跟进。 更容易被往后放的,是几件“不直接贡献转化”
网易智企·云商导语 AI 客服系统从客服团队扩展到运营、销售、产品等部门后,最先暴露的问题,往往不是“机器人答得准不准”,而是更基础的三件事:谁能看客户问题,谁能改知识和流程,谁要对后续处理负责。 在
网易智企·云商导语 AI客服系统试点最容易看错的一点,是把“答得对”当成“能上线”。 试点验收时,不同角色看到的问题并不一样。客服负责人通常先看回答准确率:知识有没有答错,口径有没有跑偏,能不能覆盖常
网易智企·云商导语 AI客服系统接入营销链路后,咨询量很容易被误读。 入口更顺、响应更快,咨询量上升并不奇怪。但咨询量变多,不代表转化变好。如果没有分清用户阶段,系统可能只是更快回复了大量还不该推进的
网易智企·云商导语 AI客服系统进入规模化使用后,最先暴露的往往不是“机器人不够聪明”,而是同一类用户问题在不同团队那里有不同答案。 用户问“这个权益能不能补发”,客服可能按历史工单经验答,运营按活动
网易智企·云商导语 AI 客服系统常见的失败点,不是“回答不够像人”,而是立项时只验收功能上线:接入了多少渠道、导入了多少知识、能不能自动回复。到经营复盘时,CEO 真正要看的问题反而没人说清楚:客户
网易智企·云商导语 AI客服系统上线后,最容易误判的一件事,是把所有波动都归到技术团队身上,让技术继续调参。 到了规模化应用阶段,CEO看到的往往不是单点故障,而是一串连在一起的问题:同一套 AI客服
网易智企·云商导语 AI客服系统的第一个试点场景,通常不该先选“覆盖人群最多”的入口。入口越大,问题类型越杂,用户意图越分散,异常分支也越多。答案边界一旦不清楚,AI客服很容易在高频入口里放大误答、漏