智能销售助手设计--痛点难点

目录

定位

这是一个 面向中国跨境卖家的 AI 销售 SaaS，
通过 接管 WhatsApp / Facebook 私聊场景，
用 AI 提升独立站流量的询盘转化率和客单价。

产品设计

销售策略不是“回答”，而是推进：

  • 降低风险
  • 引导使用场景
    -推向下一个用户旅程节点

常见海外购买心理标签，购买决策的核心顾虑点，或者说阻碍成交的心理因素（Objection ），

类别 示例
Risk Aversion 怕被骗 / 怕退不了
Social Proof 别人用过吗
Price Sensitivity 有没有优惠
Convenience 物流 / 售后
Authority 专业度

问题：不同的用户的顾虑点（Objection ），需用用不同的内容回答

Is it waterproof?

情况 A：Objection = RISK

  • 担心产品质量
  • 怕虚假宣传

👉 应对：

  • 社会证明
  • 使用场景
  • 真实案例

情况 B：Objection = FIT

  • 不确定是否适合自己的使用场景

👉 应对：

  • 追问使用环境
  • 明确适用范围

情况 C：Objection = VALUE

  • 觉得“是不是噱头”

👉 应对：

  • 对比竞品
  • 强调差异点

如何识别Objection

多信号融合（不是一句话）

  • 关键词（reviews / legit / warranty）
  • 历史对话轨迹
  • 当前 Stage
  • 行为信号（是否点过价格页）
{
  "intent": "PRODUCT_QUESTION",
  "stage": "INTEREST",
  "objection": "RISK",
  "confidence": 0.78
}

识别Objection技术方案 规则系统（Rule Engine）+分类模型（Classifier）+LLM 分析（兜底）

非常确定的规则 > 稳定的分类模型 > 灵活但不稳定的 LLM

规则负责“我很确定的少数情况”，
分类模型负责“我大概知道的大多数情况”。

如果你只用规则，系统一定会出现两种灾难：
覆盖率极低
规则指数级膨胀且不可维护

if rule.confidence >= 0.85 and not rule.is_negated:
    use(rule)
elif classifier.confidence >= 0.7:
    use(classifier)
else:
    use(llm)

为了，降低规则的误判，规则加上语境限制，并且句子有否定词降权
如：“This is NOT a scam, right?”

规则实现
{
  "pattern": "scam",
  "conditions": {
    "intent": ["PRODUCT_QUESTION", "PURCHASE_INTENT"],
    "negation": false
  },
  "objection": "TRUST",
  "base_confidence": 0.7
}

分类器

输出不是“标签”，而是“概率分布”

分类模型输出的是：

{
  "PRICE": 0.62,
  "DELIVERY": 0.21,
  "RISK": 0.10,
  "NONE": 0.07
}

你用的是：

最大值 = PRICE
confidence = 0.62

分类器的 Objection和话术+CTA映射

1. 核心思路

  1. Objection → Response 模板 + CTA 映射

    • 为每种 Objection 维护一个“话术 + CTA”模板。
    • CTA 可以是按钮、链接、预约、表单、加购等操作。

  2. LangGraph 内部扩展节点

    • 在每个 Objection 的 Response Node 内，不只是输出文字，还输出 CTA 元数据。
    • 前端根据 CTA 渲染对应交互组件。

  3. 模板示例结构（JSON/DB）

{
  "RISK": {
    "message": "我理解您担心产品质量，这里有一些真实用户案例和使用场景供您参考。",
    "cta": [
      {"type": "button", "text": "查看用户评价", "action": "open_url", "url": "https://example.com/reviews"},
      {"type": "button", "text": "联系客服了解质保", "action": "open_chat"}
    ]
  },
  "FIT": {
    "message": "为了确保适合您的使用环境，您可以告诉我具体使用场景吗？",
    "cta": [
      {"type": "form", "text": "填写使用场景", "action": "submit_form", "form_id": "use_case_form"}
    ]
  },
  "VALUE": {
    "message": "关于产品价值，我们与竞品相比有以下优势：",
    "cta": [
      {"type": "button", "text": "对比竞品", "action": "open_url", "url": "https://example.com/compare"},
      {"type": "button", "text": "加入购物车", "action": "add_to_cart", "product_id": "12345"}
    ]
  }
}

技术设计

Intent 解决“用户在做什么”，
Stage 定位“用户走到哪一步” （处于旅程哪一步）
Objection 解释“为什么还没成交”。（用户的顾虑是什么）

posted @ 2025-12-13 21:22  向着朝阳  阅读(35)  评论(0)    收藏  举报