36氪获悉,面向销售场景的AI企业服务提供商循环智能(Recurrent AI)获得1200万美元融资,由红杉资本中国基金领投,万物资本、金沙江创投跟投。此前,循环智能获得过真格基金、靖亚资本和金沙江创投等机构的投资。循环智能CEO陈麒聪表示,本轮融资将主要用于加大研发投入和业务推广。
在企业数字化转型的过程中,销售过程的线上化成为主流趋势。因为无论哪种销售方式,涉及到高附加值、复杂产品的销售时,人与人的沟通过程必不可少。但企业普遍面临的挑战在于,大量一线业务人员的专业知识和沟通能力不足,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。此外,销售管理者在对员工多次培训后,业务人员是否能够在实际沟通时学以致用也难以有量化的考核。
针对这些企业销售环节中的实际问题,循环智能利用人机协作平台,帮助企业实现了从成单话术挖掘、语义建模,到客户成交意向预测和实时辅助的业务增长闭环。循环智能CEO陈麒聪表示,该平台从2018年下半年推向市场,主要面向保险、银行、在线教育等场景,已经积累了几十家大客户。
目前,循环智能已经与两家头部股份制商业银行达成了合作,在保险、教育、房产等领域签约了招商信诺、众安保险、水滴、轻松筹、新东方在线、51Talk、自如、我爱我家等行业标杆客户。
循环智能COO揭发表示,循环智能切入的场景非常垂直——专注于企业销售的效率提升,一方面提供精准的销售策略,一方面提升人的能力。从产品的使用方式上看,循环智能具备的业务价值主要体现在以下几点:
无需行为数据实现成单预测,循环智能已在实际应用中带来2-3倍转化率提升。COO揭发表示,目前市场上的客户成单预测模型,大部分是基于客户浏览网站、App产生的行为数据,以及客户过往的订单等业务数据进行建模的。但是,在保险、教育等很多销售场景,成交之前并没有业务数据可以使用,也没有用户的行为数据,只有过往的电话录音、文本记录等数据。因此,循环智能开发出一套无需行为数据的成单预测方案——通过对接企业以往与客户沟通的数据,利用自然语言处理技术,将成单的沟通数据作为“正例”,将未成单的沟通内容作为“负例”进行训练,得到无需行为数据的成单预测模型。企业可以根据成单预测的结果,调整沟通策略,例如优先与哪些客户进行沟通。
系统可实时辅助销售人员,提高业务员处理客户异议的能力和专业度。在销售员与客户沟通过程中,大量订单的流失是由于销售员没有正确应对客户提出的异议导致的。循环智能通过挖掘出沟通中关键的客户异议点和有效应答话术,将来自优秀销售的最佳实践总结到系统中,在销售与客户沟通过程中提供实时辅助。COO揭发表示,实时辅助系统的挑战主要体现在从海量沟通数据中挖掘最佳实践的能力、实时转写的高并发&低延时技术实力以及对一线业务员的需求理解上。三者缺一不可,组合起来才能做出让一线业务员真正愿意使用,并且能对业绩提升带来实际帮助的工具。
利用AI对话分析系统,实现销售沟通过程管理。COO揭发介绍说,大部分管理者长期存在一个痛点:不知道业务员在与客户的实际沟通中,是否正确地处理了所有的客户异议,是否正确传递了产品价值。有时候即使提供实时辅助工具,还是有业务员没有正确执行。因此,循环智能除了提供实时辅助,也会同时将业务员与客户的沟通内容记录下来,通过语义分析,将执行情况报表化,让管理者及时了解到每名业务员是否采用了最佳实践,并且结合成单数据,看到因为未采用最佳实践导致了多少客户流失。
基于以上3点,循环智能实现了对企业销售核心流程的优化和辅助。CEO陈麒聪告诉36氪,循环智能的AI系统对接了企业的业务结果数据,也就是销售跟客户沟通之后是否成单,因此可以从海量的沟通数据中分析出不同应对方式的成单率差别,挖掘到经过数据验证的最佳实践,让企业摆脱了完全依赖人工基于少数案例进行经验总结的局限。同时,对于企业管理层而言,部署一套AI系统带来的业务价值也变得更容易衡量——业绩增长了多少,转化率提升了多少。
CEO陈麒聪认为,过去大家普遍认为人与人的沟通过程是非常个性化和多样化的,所以依赖标准化、“结构化”数据的AI技术很难带来实际帮助。不过,得益于新一代的自然语言处理和深度学习技术的突破,企业已经能够准确高效地识别出同一个“语义点”的上百种表达方式,针对海量沟通内容的数据挖掘和信息提取才有了可能。
据了解,循环智能联合创始人杨植麟博士作为第一作者,与 Google AI 和卡内基梅隆大学联合推出了深度学习模型 XLNet,该模型在 18 项自然语言理解任务中取得SOTA最优结果(state of the art)。根据 Google Scholars 统计,在 2019 年全球所有 NLP 论文中,XLNet 以 1000+ 引用量排在第一位。另一位联合创始人、CTO张宇韬博士曾获得北京市科学技术一等奖、吴文俊人工智能技术进步一等奖,并且入选了国家博士后创新人才支持计划。
循环智能的产品支持本地化、私有云和公有云等灵活的部署方案,采用SaaS订阅制的收费模式。CEO陈麒聪表示,接下来,循环智能将广泛接入线上、线下等更广阔的销售场景,帮助更多中大型企业实现业绩增长。
红杉资本中国基金合伙人郑庆生表示:循环智能致力于通过语音识别和自然语言处理等技术全面提高企业销售效率,在企业销售与客户的交流中,分析非结构化的语音和文本数据,将销售数据进行量化,不仅提高销售效率、转化率和客户满意度,而且反向指导企业的销售流程发现新的机会,是很好的AI应用落地场景。
金沙江创投合伙人张予彤表示:传统的SaaS只解决业务流程和数据接入的问题,并不能直接为企业量化其降本增效的价值。而循环智能的产品立足于用AI重新塑造每个人的工作方式,真正为销售团队提高产能。公司今年推出的实时话术辅助系统,做到了有效降低新老销售之间的差异,让最佳实践和AI成为每一位员工的虚拟教练,帮助新员工顺利成长、迭代,真正为销售团队提升产能。
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