响应断点
新消息依赖手动查看,首轮响应慢一步,线索就可能冷掉。
已接入渠道
MarTech 管线索怎么来,ZigoAI 管线索来了以后怎么成交。销售过程越依赖个人记忆,线索规模越大,漏损越严重。
新消息依赖手动查看,首轮响应慢一步,线索就可能冷掉。
询价、方案、付款等购买信号,长期依赖销售个人判断。
何时追、追几次、发什么缺少统一机制,沉默客户无人继续推进。
结果留在系统里,过程散落在聊天中,管理者看不见漏损发生在哪里。
成交场景
识别学员目标与基础,持续推进试听、选课与报名
承接项目咨询,判断需求与预算,推动预约到店
围绕顾虑持续答疑,在合适时机完成专业转交
完成线索初筛、需求澄清与多轮跟进,协同销售成交
7×24 小时响应个微、企微与 WhatsApp 咨询,理解上下文,准确回答产品、价格与服务问题。
识别客户意向与顾虑,根据成交阶段自动制定跟进节奏,让沉默线索重新回到对话。
高意向、复杂异议和关键节点及时提醒人工接手;过程、结论与下一步动作清晰可见。
ZigoAI 结合当前消息、历史沟通、产品知识和企业销售策略,重新判断客户状态,再决定追问、发资料、安排跟进或转交销售。
客户当前处在哪一步
这次对话想解决什么
是否出现询价、方案或付款意向
热度、顾虑和流失风险
是否到了销售必须介入的节点
ZigoAI 的价值,不是多一个聊天机器人
价值不只体现在“回复了多少消息”,更体现在团队能否接住更多线索、找回沉睡机会,并把销售时间留给真正需要人的环节。
某训练营客户每名销售每周承接量,从 60—80 条提升到 180—200 条。
某资格证培训客户回扫沉睡学员,每天重新发现 8—10 条需求线索。
酷播产品线通过存量回扫、快速首响和成交后转介绍,共同推动成交额增长。
案例数据来自 PPT 所列项目及内部经营口径,仅用于说明实际应用方式;具体效果取决于线索质量、业务流程与试点条件。
接住新进线,完成接待、探需、意向判断和持续跟进,在关键节点把完整上下文交给销售。
按策略回扫历史客户与沉睡线索,识别新的咨询和购买需求,持续创造业务增量。
不需要一开始全量上线。资料齐备后,先选一个真实获客入口,边跑边调,用真实对话判断是否值得复制。
确定试点场景、销售旅程和验证目标
导入产品价格、常见问题和真实销售记录
完成多轮对话测试,校准话术、策略与边界
从一个真实入口开始,人机共同接待客户
看过程指标和业务结果,再决定是否扩大范围
标准条件:单一试点场景、1—2 个接入渠道、产品与销售资料齐备。
一起判断客户通常卡在哪里、哪一段适合交给 AI、哪些节点需要销售接管。
体验成交智能体 ↗