聲明：本文來自于微信公眾號 見實（ID：jianshishijie），作者：常丹，授權轉載發布。
大部分企業的私域運營中，構建私域流量池是第一位?，F在不管人工還是技術，加粉通過率為6-7%左右。假如引入AI智能語音電話后再添加用戶個人微信，添加率最高值可以做到40%、讓用戶主動添加微信能做到近20%。
甚至，有些企業ROI的投入產出比能提升到40倍，相當于AI投入一元，能賺四十元的邏輯。僅此一項，私域運營的優化就可大幅提升。
如果細看，會發現目前行業中私域玩法領先的上百家教育、電商企業，都在采用這個玩法，身處這個賽道中的大玩家一知智能，甚至已融資1.3億人民幣。
但這個極度細分的環節究竟要怎么做?和市場中以往大家熟悉的人工電話、語音機器人電話有何明顯差異?
于10月23日召開的“2020中國私域流量行業大會”上，見實干脆邀請到一知智能聯合創始人兼CMO顧澤良，來為大家深度拆解這一極度細分的環節和服務。如果不過癮，第二天（10月24日）的私享會上，顧澤良還將繼續和大家深度展開。
對話中，顧澤良提到，今天AI與用戶對話的識別率（8K），已經從60%提升到90%以上。不僅品牌類的客戶基本都在擁抱私域流量，還在強調私域規模之余，側重強化私域的商業變現能力。
不妨先一起回到和顧澤良的對話中去，聽聽他怎么定義這個市場和其中打法細節，更建議10月23日深圳2020中國私域流量大會現場面對面深度交流（點此購票）。如下，Enjoy:
見實:這項黑科技，你們怎么踩到這條如此細分的服務場景當中來的?
顧澤良:2017年年底，電話機器人出現那一刻起，就是伴隨著大家的“偏見”誕生的，那時都是“請問您有貸款需求嗎?”“請問位于錢塘江邊的房子您考慮嗎?”等一類騷擾電話。
這個糟糕現象反而讓我們看到了機會，之所以機器人被大量利用到騷擾電話場景，除了機器人廠商短視的驅利以外，更多的是受限于機器人的智能對話能力。
因此，新的商業命題是我們值得思考的:1、能否通過算法提升對話能力;2、能否解鎖非騷擾的對話場景;3、為企業的用戶運營提升效率。
見實:所以，突破是什么呢?
顧澤良:騷擾電話只有短期商業價值，沒有真正意義上的長期價值，騷擾電話之所以騷擾，是因為信息的低效匹配。
舉一組數據:過往騷擾電話的平均接通率只有12%，掛機率92%，平均通話時長15秒;而目前我們服務的電商客戶的平均數據是，60%接通率，掛機率低至10%，平均通話時長55-72秒。
怎么才算有長期價值呢?我們認為:如果不去打簡單的陌生客戶營銷電話，而去做讓“B端規?；赜谜Z音智能技術”同已有的客戶進行溝通，從而傳遞有價值且關鍵的信息。
見實:這一黑科技應用到商業場景的核心體現能力是?
顧澤良:當B端運用AI和已有客戶或有價值的客戶溝通時，B端就不會像盲打電話一樣，不在乎用戶體驗，不在乎對話質量。因此，我們相信電話另外一端的AI也好或員工也好，對話能力所輸出給客戶的服務體驗，變得尤為重要。
智能AI語音系統的對話能力一一拆分，語音識別能力如何，語音理解能力如何，以及在一定場景下語音合成能力如何。這代表著AI機器人能聽得懂、聽得清，知道在說什么，三個能力。當把這三個基礎能力融合在一起之后，就會成為AI智能虛擬員工機器人。這是，我們賦能企業展開私域的開端。
但2018、2019年，我們推進這項業務能力時，其實推進的并不好;直到2019年12月底，突然有一位在線教育公司的朋友來問我這個場景下的需求:
他們通過抖音投放，每天有五千到一萬五千個線索，但很痛的點是，線索需要人工的方式添加到微信，然后去跟對應的用戶制定下一個階段的運營動作。
那時獲得一條線索的成本是50至80元之間。我們以50元為例，如果一天一萬條，代表一天有50萬人民幣的線索價值，也就代表一個月有1500萬。只要我們轉化比差5%，一個月凈虧75萬，雖然不太自信 ，但是還是硬著頭皮做了。
通過我們的系統測試完以后，發現機器人只需要跟客戶確認信息，確認完信息以后引導用戶添加老師的微信。最終的效果，AI竟然比人做的好。這是第一次我隱約覺得我們AI的對話能力突破了瓶頸期。
到今天為止，這樣的場景就變成了我們一個規?；纳虡I場景。除教育領域，還發現新消費品牌領域越來越多的客戶，也在做私域流量。
電商客戶其實很慘，因為之前他們只能通過兩個方式做用戶觸達，一個是短信，一個是包裹卡。比如，我們之前服務過一個很大的、賬上躺了十幾個億人民幣的電商公司，用1.5萬條短信到達率是99%，但是打開率只有1%，添加微信的效率只能做到萬分之九，最終每個粉絲背后短信成本是27元。并且這不是個例，很多企業在私域的道路上都卡在了無法規?；瘶嫿ǖ耐袋c上。
比如我們在服務的客戶認養一頭牛、蜜芽等此類客戶，好的效果能做到35%，即便差的效果也能從過去很低的1%~2%的轉化率，提升到10%以上。而且成本非常低，一個短信五分錢，呼出一個電話的成本是一毛錢，這是硬成本;再加上其他對應的服務費用，會發現原來“私域構建”是一個便宜，且能夠做到高轉化率的事情——電話場景，且配有電話AI語音智能機器人，這在我們看來，是構建私域的有效解決方案。
見實:回到教育領域的客戶，邏輯是?
顧澤良:重點有三個場景，第一是信息流，加微信的場景;第二是叫促到課，當用戶在聽試聽課時，到課率是直接影響最后轉化率的，且到課率是每一個在線教育公司很大的一個痛點。好比，四點鐘有一個三千人的課即將開始，這時候會發現無法在三點四十五分，再去雇一個三百人的軍隊，逐一打電話通知，但是AI可以。所以，非常多教育類客戶，通過我們的產品得到了明確提升。
第三是，比如在公域要做二次召回，基本跑通了一個模型，ROI效果能提升40倍。比如，AI投入一元，能賺四十元的邏輯。能做到挖掘公海流量的價值。
截止現在，客戶有上百家，大多偏中大型教育&電商類平臺的企業。從我們的數據來看，過去四個月50%-75%的營收，全部來自于電商和教育客戶的增購，9月的總收入就有250萬左右。
我們系統的AI智能語音外呼的技術能力發展到現在，在客戶和用戶眼力，不再意味著是一個騷擾電話，同時也沒有線路壓力。
見實:外呼，用戶接到的是一個正常手機號碼?
顧澤良:是的。除了比較穩定的軟件，優質的對話能力，優質的話術團隊以外，很重要的一點就是“線路能力”怎么樣。比如，我們的外顯到底是給用戶顯示新疆的號碼，還是用戶看似毫不相關的電話。這不是所有公司都有能力匹配、完善這類資源和能力的。
我們也有自己的呼叫中心業務牌照，并且拿到了三大運營商的直接合作，還合作了150家穩定&活躍的線路服務商。所以線路呼叫問題，基本能夠滿足企業需要的不同類型的業務，不同城市需求的外顯。在目前，我們服務的教育和電商類的客戶場景中，60%的接通率成為了運營指標中一個最基本門檻。
見實:語音話術的設計相比文本，會有區別嗎?門檻高不高?
顧澤良:當一個企業客戶接入到我們系統以后，會有兩個重要部門的協同:一個叫“客戶成功”部門，這個部門非常懂電商、懂教育私域構建的運營流程。一個叫AI訓練師部門，他們主要幫客戶做話術拆解，話術的制作。
其實這個過程非常復雜，但是復雜并不像文本類的狀態。舉一個直接的例子，Google之前做過一個問卷，“地球到月亮之間的距離有多遠”這個意圖的常見表達方式有多少種?
見實:有20多種?
顧澤良:287種。這就是“用計算機的思維去兜住一個用戶意圖”背后的復雜程度。比如最常見的用戶表達說“你來加我微信吧”，所對應的意圖，當我們打開這個意圖匹配庫去匹配的AI智能語音回應話術時，一點都不低于287種，而這只是其中的一個意圖。所以在對話過程中，背后的工作量，以及對行業的數據量和話術樣本的沉淀是非常高的。
所以，需要我們從過去只有平均對話時長十幾秒的騷擾通話，轉向現在匹配所有教育和電商類客戶匹配，對話時長為55秒到72秒之間。甚至有些場景更復雜，平均話術需用AI對話做到150秒。
教育類客戶案例
這些背后的事情全部由專業的AI訓練師的團隊來做。舉個例子，AI訓練師團隊，并不是客服人員能夠做到的。這是核心的算法技術，如果要產生價值，是必須配合一線AI訓練師同時落地。
見實:我也經常接到一些機器人的電話，前六秒我是感知不到它是機器人，發現是機器人時，不會等它說完，直接會選擇掛掉。
顧澤良:因為它本質是錄音，不認真聽也聽不出來差別。但是當你跟他進行兩到三輪對話的時候，基本上就能聽出來，是一個質量差的AI語音機器人，還是質量好的AI語音機器人。
質量好的AI機器人效率是極高的，平均一天呼出的量是1000到1200個電話，代表它一年能呼36萬個電話。而這樣的一個勞動力給到企業使用，我們一年收的費用只有7500元，這代表企業每個月購買一位虛擬員工的工資，只有六百元不到。
好的廠商和不好的廠商會有什么差別呢?舉例，AI虛擬員工的大腦是共享的，比如識別到的語言能否辨別清楚，能否精準判斷意圖，最后的數據量都是累積在一起的。
據不完全統計，我們在教育領域對應輸出的虛擬員工，某種意義上在簡單重復的場景下，三五個場景工作了超過了一千多萬個小時。而這一千多萬個小時的“經驗”，都在決定智能程度和聰明程度。
數據結合，加上我們AI訓練師配合，最終會輸出一個比較滿意的機器人。
比如，通過AI智能語音機器人第一次和用戶通話以后，就可以看到多少用戶是A類用戶，稱為愿意加微信的用戶;有多少用戶是B類用戶，比如問了一些問題，但最后也說可以加我微信。C類用戶是猶豫不決，沒有給明確答復。我們都會通過智能的判斷給出明確結果。最后，將AB類客戶，直接推送到對應到要添加微信的手機上，通過我們的小程序接收。
理論值上，只要運營人員在工作狀態下，都可以在理論的時間內最快加上用戶的微信。最終，變成一個虛擬員工嵌入到用戶運營，形成用戶標簽的數據化。
見實:這是反向添加的邏輯，從私域紅線當中來看，明顯受限。主動讓用戶添加的轉化率是?
顧澤良:這是非常重要的問題。教育客戶總體還好。尤其電商客戶，比如一天上萬訂單，這私域怎么搞。所以，我們現在陪著所有的客戶在測試一些場景。
電商客戶私域導流
第一，微信的主動添加，這個效率是最好，數據最漂亮。只要工作手機或個人號足夠多，數據能夠做到30-40%的添加率。
第二，我們陪著客戶做被動微信的添加，第一層關系通過智能語音電話告知用戶，一會用短信發送一條專屬客服的微信可以添加一下，這個功能叫意向客戶的短信跟進。A類、B類、C類、D類客戶，我們做的很細致，A類客戶是一種短信模板，B類客戶是一種短信模板，C類客戶又是一種短信模板，D類客戶可以選擇不發，或者完全自定義。
舉一個數據，被動加微信能做到將近20%，但這代表了用戶認可的品牌，且賣的客單價，比如幾百元，并不是三元五元的產品。所以，用戶對私域的訴求是比較高的。
我們服務的代餐類客戶，這種品類天然跟私域掛鉤（社群減肥打卡），用戶大部分可以接受主動添加動作。這時，就會比較考驗品牌方的品牌屬性和影響力。不過，至今我們還沒有見過被動添加微信低于5%的。
此外，我們觀察到，頭部品牌對私域的定義很明確，一定是優先最有價值的一撥客戶。在我們看來做私域追逐服務客戶和追逐純加粉的客戶，邏輯完全不同。比如，我們觀察到偏品牌類的客戶基本都在擁抱企微，個微也用，但是非常慎重。
見實:SaaS角度，語音的數據分析是如何反饋到運營端引導并指導運營的?
顧澤良:第一，數據方面，比較頭部的教育客戶，把信息流的通道打通之后，就不再需要用人工的方式一條條導入，直接是信息流的API和我們的系統打通，每當一個用戶留下線索的五秒內，直接一通電話就過去。這是第一件事情。
第二，產品的BI功能會幫助客戶分析電話所產生的數據，其中包括實時對話數據，把兩者之間說的話從語音轉成文本，然后從文本中抽取對應的關鍵信息，全都會做。比如，再到后續的智能化標簽。目前，我們系統有18種意向標簽的定義。可以說，只要能在電話中收集的，系統全部可以提取出來，反饋給運營人員。
見實:從運營和獲客角度看，外呼電話打出去后，跟用戶交流時，會有時長講究嗎?
顧澤良:簡單場景下，兩分鐘以內效果最佳。對企業來講，每多通話一分鐘，就代表多一分鐘的話費成本。本質上，AI的對話能力也就是2-3分鐘的體力勞動代替，超過4分鐘效果就不會太好。
因為，系統都有對應的掛機流程，比如什么時候要走掛機流程、什么時候要繼續回答用戶反問的問題、用戶反問的問題是否能實時被打斷等，當意圖表達明確，用戶說完yes or no之后，基本上不建議和用戶多聊。
見實:現在大家都在講數字化轉型和營銷智能化系統，你們定位是什么?
顧澤良:其實有些類似。在我看來，企業效率的提升有三個邏輯:
第一，信息化，公司通過電腦技術處理企業問題;第二，數字化，以每個員工為節點，其輸入內容和產品，都可以數據可視化，也降低了相應的管理成本。
第三，智能化，我覺得很多海外企業和中國的不少頭部企業，很早就走到了這個階段。當一個節點，將其輸入和輸出做好標準化，以及重復性極高的時候，AI就可以將其逐漸替代，并進一步提升效率。
見實:為什么你們目前只選擇服務教育、電商行業的客戶?公域到私域，所了解到的需求變化是?
顧澤良:這里有關鍵詞叫“PMF”（Product Market Fit），P在我們行業代表AI的對話能力，也就是產品能力邊界;M代表企業接受私域的程度，因為決定做私域就代表了——企業打算開始做1v1的海量個性化服務&運營，提升價值客戶的LTV，而為100萬客戶帶來個性化服務的一定不是100萬個服務人員，一定是優秀的技術結合優秀的運營，這里也就是一知智能為教育和電商客戶帶來價值的地方。這也是，現階段最希望深度服務的兩個行業。
先說“P”（AI的對話能力），去年的明顯感受是，很多帶貨MCN機構都希望做私域，但極少有公司明確拿出預算來做私域。2020年完全不一樣，國貨新品牌的邏輯就是粉絲經濟，運營私域是他們的明確目標，希望跟信任自己的用戶走得更近。
而且，一些優秀的傳統品牌也開始聊“私域用戶的串聯價值，不僅強調私域規模，而且也發現了私域的商業變現能力”。比如，跟蜜芽和阿芙聊，他們會認為私域的產品對于他們來說就像隔靴搔癢，但當數據跑出來以后，大家都非常滿意。所以，今年才是企業投入更多精力去真正搞私域的時間節點。
其次，再說下M（私域的程度）。從2017年底到現在，AI與用戶對話的識別率(電話8K場景下)，已經從60%提升到90%以上。那么，“P與M”的組合，可能會衍生新的機會和玩法。
