软件接上大模型，客户就会愿意多付钱吗？

图由 AI 生成

文 | 燕子

EC 创始人兼 CEO 张星亮给出的产品思路，是让 AI 补上销售人员的能力。

销售人员容易遗漏的沟通细节、记不住的客户历史，都可以成为产品要解决的问题。

沿着这个方向，EC 开始重新考虑软件的使用方式，也投入了录音卡、耳机等硬件的开发。公司内部，研发和市场团队也在用 AI 改变日常工作。

9 月 18 日，崔牛会「SaaS 企业 AI 转型」系列深度学习走进 EC。

EC 创始人兼 CEO 张星亮与 EC 产品负责人刘港、研发负责人罗凯、市场负责人郑坤，分享了公司在产品、研发、商业化与市场工作中的选择和实践。

01 从 CRM 到 Sales Agent ：产品能替销售多做些什么？

EC 在 AI 产品上做过几轮尝试。

知识问答做过，工作流工具 n8n 也研究过，团队还尝试把 EC 的功能组合进去。

张星亮的顾虑是，沿着这条路线商业化，可能需要为客户逐个搭建流程，交付工作会越来越重。EC 希望继续做标准化产品，不愿意把业务做成一个个定制项目。

他把自己的判断概括为：“不要用 PaaS 的思维做定制。” 在他看来，n8n 这类工具属于过渡产品，会被“Agent + 业务接口”的方式取代。

谈到产品选择，他强调要“理解 LLM 的本质，知道什么适合它”。

他反对用 RAG 加提示词，逼着大模型沿用传统 NLP 的做法、追求极致准确率，更看重大模型的理解和生成能力。

EC 后来选择了销售顾问、AI 话务员等产品，聚焦补充销售人员的能力。

一个人连续打很多电话，精力会消耗，也很难留意每一次沟通中的所有细节。

客户提出了哪些问题，哪些回答不够充分，有没有遗漏需求，AI 可以结合录音再分析一遍。销售顾问产品由此提供沟通总结、需求分析和跟进建议。

隔了一段时间再联系客户，销售人员常常还需要翻记录，回想上次聊到了哪里。EC 则尝试利用历史沟通，帮助销售人员了解此前的进展，准备再次联系时的开场内容。

张星亮的体会是，把一次客户沟通的分析结果拿给企业负责人看，对方更容易理解产品能帮员工做什么。产品的价值，要落在员工能得到的具体帮助上。

这也是 EC 从 CRM 向 Sales Agent 探索的方向：在记录和管理客户之外，让软件进一步参与销售过程，帮助员工判断、准备并执行工作。

为此，原来的软件功能也要调整。

EC 此前已把客户筛选、标签、资料查询、待办等功能拆成可描述、可被 AI 理解和调用的组件。

EC 的设计思路，是通过“查询”和“任务”两个入口调用这些功能。

在这一设计中，查询用于直接获取结果，任务则需要明确目标和完成条件，再在执行过程中检查、调整。原有模块仍然保留，供用户按熟悉的方式操作。

对于这类产品形态，张星亮也给出了一个个人预测：“OpenClaw 可能就是下一代企业软件。” 

在他的设想中，软件会成为可供 AI 调用的服务接口。EC 的销售能力也可以被其他产品集成，无须坚持只通过自己的界面提供。

02 研发怎么改：让 AI 参与团队的开发流程

罗凯介绍，EC 很早就开始使用 AI 辅助编程，但早期的工具和方法比较分散。

后来，团队把常用能力做成共用工具，并加入自己的业务信息和开发规范，让不同研发组都能按相对统一的流程使用 AI。

团队选择让 AI 承担一些繁琐但必要的工作，例如整理技术方案文档、拆分开发任务。

研发人员参与方案设计，AI 帮助把这些设计整理成后续开发需要的材料。AI 的作用也扩展到了需求、方案与开发之间的协作。

一个有代表性的变化发生在需求文档里。

以前经常出现“参考现网”“参考历史”这样的描述，仅凭这些字眼，AI 很难判断具体要求。团队因此要求产品人员补全需求，并从历史文档中找回相关的业务信息。

交给 AI 的资料还包括项目已有的业务逻辑和开发规则。

AI 需要知道这次要做什么，也需要了解现有系统怎样运行，以便按 EC 自身的要求生成方案和代码。

在此基础上，AI 参与生成的方案仍需研发人员审核。

人要核对业务细节和技术选择，补充自己的判断，再推进后续开发。让 AI 写代码之前，团队要先把自己知道、却没有写清楚的事情补出来。

03 从 License 到 Token ：新的收入从哪里来？

张星亮看好硬件在 AI 时代的作用：“多元化的硬件会成为 AI 的入口。” 

他认为，中国消费电子产业的优势也会由此得到发挥，推动相关产品走向世界。对 EC 而言，硬件同样关系到 AI 服务怎样持续被客户使用。

销售顾问需要客户沟通记录，很多记录却留在销售人员的手机或记忆中。

要求销售事后整理、上传，会增加工作量，也容易遗漏，EC 就围绕通话、线下拜访等场景，开发了录音卡、录音耳机等设备。

在刘港分享的使用流程中，录音卡可以采集通话和拜访内容，耳机还可以配合软件给出实时提示。采集的记录进入系统后，由 AI 进行分析并与 CRM 中的客户资料关联，尽量减少销售人员手动搬运录音和整理资料的动作。

做这类产品，研发团队还需要与供应商配合，处理设备适配和软硬件协同的问题。

EC 希望推动从 License 向 Token 的转变：将模型能力融入销售和语音产品，通过客户持续使用 AI 服务，获得按使用量计费的收入。

在这条业务路径中，软件续费与 AI 按消耗计费同时存在。按使用量收费，首先要有客户愿意持续使用的服务。硬件的作用，是让这些服务更方便地用在日常通话和拜访中。

04 市场怎么用 AI ：从商机处理和内容制作做起

市场团队既使用外部 AI 工具，也把 EC 自己的产品用在内部业务里。

郑坤介绍，EC 的商机需要在公司与渠道商之间流转。

注册和表单信息进入系统后，要先判断哪些需要继续跟进；分配出去以后，渠道商还可能对商机是否有效提出申诉。这些环节原本需要人工处理。

团队先把话务员用在注册线索的筛选上。

它询问几个简单的问题，例如对方是否已经是 EC 客户，帮助识别无需继续分配的商机。任务被限定在相对标准的场景中，AI识别的准确率接近人工。

商机申诉则使用了销售顾问的分析能力。

系统结合跟进录音、聊天截图、来源、标签和跟进记录，依据规则分析申诉应该通过还是驳回，减少人工逐份查看证据的工作。

在广告投放分析中，团队用 WorkBuddy 每周拉取广告后台数据进行分析总结，并提出优化建议和落地执行的操作步骤。

人工只需要审核同意，AI自动进行一系列的账户操作。实现人工负责制定策略，AI 负责执行并反馈结果的高效人机协作。

短视频营销解决的则是另一个问题。

渠道销售各自准备内容时，产品界面和素材不容易统一，有人还在使用较早版本的界面。

市场团队借助第三方视频工具的团队空间，把产品界面、开场和介绍片段等素材集中管理，供销售人员按需调用。个人做得好的素材，也可以放进去，供其他人复用。

回到自己的公司，这次崔牛会深度学习留下的问题是：我们准备让 AI 补上客户的哪种能力，又怎样让这种帮助成为客户愿意持续使用的服务？

下一场学习-10月29日金山办公

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