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原文链接：https://openai.com/index/openai-inbound-sales-assistant

原文作者：OpenAI

OpenAI内部实践：如何用自研AI助手将销售线索转化为增长动力

导语：本文是OpenAI分享其内部如何利用自身技术和API的系列文章之一。我们在此展示前沿AI如何支持跨团队工作流，并分享内部工具名称，以更清晰地展示AI如何帮助团队完成工作。

随着 ChatGPT Enterprise 和 Business 的推出，我们迎来了爆炸性的增长，每月有数万家公司——从初创企业到跨国集团——与我们联系。这种需求是巨大的，但同时也给我们的系统带来了巨大的压力。

传统的表单和静态工作流无法应对这一局面。太多潜在客户只收到自动回复，让他们在线注册。而真正得到个性化解答的客户太少。其结果是错失了大量机会，并且客户的购买体验与他们对我们的信任不匹配。

买家需要具体的答案，例如：

OpenAI 市场拓展创新部门的 Harsha Chilakamarri 表示：“我们每月收到数千条销售线索，但我们只有能力与其中一小部分人进行交流。有些潜在客户只需要回答几个关键问题就能获得极佳的购买体验，但我们无法提供这种个性化体验。”

传统的自动化无法捕捉这种细微差别，线性增加招聘也难以为继。我们需要一种不同的方法。

打造智能销售助理

我们创建了一个由 AI 驱动的内部销售助理，其目的不是取代销售代表，而是延伸他们的覆盖范围——该助手经过销售代表的反馈进行训练和完善。

其核心是我们的内部连接器。产品文档、政策库、客户案例和销售手册等信息被提取出来，作为模型可以推理的上下文。该助手不会猜测，而是能根据客户的实际问题，用准确的、符合客户语言的回答进行回应。

这意味着潜在客户可以在几分钟内收到个性化回复，而且回复是使用他们自己的语言，并基于他们提出的具体问题。

Chilakamarri 说：“这个模型使我们能够为每位客户提供超个性化的体验。”

这不是为了自动化而自动化。这是能立即带来价值的自动化。

突破点不仅仅是助手的首次回复，还在于它背后的反馈循环。

在训练模型时，每一个草稿回复都会返回给销售代表进行更正。每一次更正都成为了训练数据。在几周内，准确率从 60% 提高到了 98% 以上。助手不再使用通用模板，而是开始听起来像我们团队中最优秀代表的声音，将判断力和专业知识规模化地应用起来。

“我们构建了一个非常复杂的评估系统，最初只有我和另一位工程师……一旦我们有了进行这些评估的方法，特别是自动化评估，我们就能迅速将首次邮件的准确率从 60% 提高到 90%，现在是 98%。”

Harsha Chilakamarri, Go-to-Market Innovation

对于销售代表来说，转变是立竿见影的。收件箱不再被不合格的线索塞满。他们开启的对话都是已经有进展的，潜在客户带着真实意图和已经得到解答的关键问题。

这些评估也让管理层对项目充满信心。它们展示了可衡量的进展，而不仅仅是轶事。它们证明了助手可以负责任地规模化部署。

影响是立竿见影的。一家曾经在队列中被忽略的小公司提交了问题，几小时内得到了深思熟虑的答复，并在几天后签订了企业合同。这样的故事一次又一次地重复上演。

曾经的死胡同变成我们最强大的增长渠道之一。几个月内，就解锁了数百万美元的年经常性收入（ARR）。

“我们第一次推出助手时的最大感悟是：如果我们能为入站销售线索提供个性化体验，并快速回答关键问题——即使是通过电子邮件——很多人都会愿意非常快地购买。”

Harsha Chilakamarri, Go-to-Market Innovation

对于获得合格线索的销售代表来说，转变同样有价值。他们不再需要挖掘通用的线索，而是看到了带有明确意图的活跃对话。这是第一次，没有人感到被忽视。

这不仅仅关乎入站销售线索。它指向一个更广泛的机会：客户入职、续约和支持都可以从值得信赖的、个性化的对话中受益。

经验很简单：当你通过 AI 规模化你最优秀销售代表的卓越表现时，你就能改变整个团队的可能性。

正如 Chilakamarri 所说：“管理层对这一点非常兴奋。这证明了我们可以用 OpenAI 来构建 OpenAI，并直接向客户展示我们的技术实力。”

个性化对待每一个线索不再只是一种策略。它正在成为所有客户互动中更优越的方式。

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