01、起點(diǎn)：當(dāng)銷售管理成為一場(chǎng)“盲人摸象”

2016 年，我創(chuàng)立了武漢賽思云科技有限公司，起初專注于車企CRM SaaS服務(wù)領(lǐng)域，服務(wù)的都是那些極度重視銷售流程的客戶。2018年起，我們開(kāi)始合作比亞迪，為它的全系品牌做銷售系統(tǒng)支撐。這讓我們得以深入扎根到一線銷售服務(wù)場(chǎng)景。在服務(wù)這些客戶的過(guò)程中，我們逐漸發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題：“CRM 記錄的是結(jié)果，而不是過(guò)程；數(shù)據(jù)存的是“發(fā)生了什么”，而不是“怎么發(fā)生的”。尤其是那些依賴于線下溝通進(jìn)行銷售或服務(wù)的企業(yè)，他們最真實(shí)的一線數(shù)據(jù)，其實(shí)都“沉在了聲音里”。銷售現(xiàn)場(chǎng)到底發(fā)生了什么，組織完全“聽(tīng)不見(jiàn)”。

這導(dǎo)致：企業(yè)管理者如同“盲人摸象”，只能通過(guò)結(jié)果倒推過(guò)程，而員工則在缺乏反饋的循環(huán)中重復(fù)低效溝通。

一位汽車經(jīng)銷商客戶告訴我們，在他們公司長(zhǎng)期存在以下問(wèn)題：

行為黑洞：大量基層員工與客戶互動(dòng)、與服務(wù)對(duì)接的具體操作過(guò)程永遠(yuǎn)消失在系統(tǒng)之外。銷售人員的推薦是否精準(zhǔn)，服務(wù)工程師的維護(hù)是否標(biāo)準(zhǔn)？這些全都不知道。

溝通鴻溝：客戶需求、產(chǎn)品反饋、一線建議等關(guān)鍵信息在層層傳遞中被稀釋甚至扭曲，導(dǎo)致企業(yè)決策與一線實(shí)際嚴(yán)重脫節(jié)。

成本迷思：靠傳統(tǒng)人工填表記錄、事后總結(jié)的方式收集分析數(shù)據(jù)，如同給企業(yè)套上一件沉重的“數(shù)據(jù)鎧甲”。時(shí)間成本、人力成本、效率折損構(gòu)成的巨大無(wú)形成本遠(yuǎn)超企業(yè)預(yù)估。

這正是為何許多數(shù)字化改革在辦公端流暢運(yùn)轉(zhuǎn)，但落地到一線卻如泥牛入海。

那一刻我意識(shí)到：聲音不僅是信息載體，更是企業(yè)數(shù)字化升級(jí)的最后一公里。企業(yè)真正的數(shù)據(jù)金礦不在服務(wù)器里，而在每天數(shù)百萬(wàn)次被遺忘的線下對(duì)話中。這些聲音里藏著客戶最真實(shí)的需求、服務(wù)最致命的漏洞、組織最稀缺的經(jīng)驗(yàn)，但它們就像宇宙中的暗物質(zhì)，明明構(gòu)成了商業(yè)世界90%的質(zhì)量，卻從未被數(shù)字化工具捕捉。

于是，DuDuTalk的種子悄然萌芽——我們要用技術(shù)讓每一段對(duì)話“被聽(tīng)見(jiàn)、被理解、被賦能”。

02、破局：從硬件入手，在無(wú)人區(qū)建立新規(guī)則

確定方向和目標(biāo)后，在怎么設(shè)計(jì)產(chǎn)品形態(tài)和到底進(jìn)駐什么領(lǐng)域，我們團(tuán)隊(duì)初期還產(chǎn)生了不小的分歧。一開(kāi)始，我們想對(duì)標(biāo)國(guó)外銷售智能獨(dú)角獸Gong，直接接入企業(yè)的語(yǔ)音，簡(jiǎn)單的做后端分析即可。但長(zhǎng)期的銷售一線軟件產(chǎn)品服務(wù)經(jīng)驗(yàn)讓我們意識(shí)到，“AI革命的真正瓶頸，不是算法不夠先進(jìn)，而是數(shù)據(jù)采集的“時(shí)空斷裂”。

線上場(chǎng)景的語(yǔ)音數(shù)據(jù)往往很容易獲得，一些企業(yè)也有現(xiàn)成的。但線下場(chǎng)景之所以成為企業(yè)數(shù)字化盲區(qū)，很大一部分原因就是因?yàn)閿?shù)據(jù)采集的困難。因此當(dāng)友商爭(zhēng)相布局單一云端分析軟件和大模型時(shí)，我們要打造“智能硬件+AI應(yīng)用+場(chǎng)景洞察”三位一體軟硬結(jié)合的解決方案，實(shí)現(xiàn)從語(yǔ)音采集到分析到應(yīng)用賦能的全鏈路閉環(huán)。

在采集端，一開(kāi)始，我們想用手機(jī)App采集銷售對(duì)話。但現(xiàn)實(shí)給了當(dāng)頭一棒——銷售因抵觸心理刻意遠(yuǎn)離手機(jī)，數(shù)據(jù)完整度不足40%，且手機(jī)作為一個(gè)通訊和娛樂(lè)工具，無(wú)法達(dá)到專業(yè)音頻采集設(shè)備的音頻采集質(zhì)量，難以用作后續(xù)分析，在續(xù)航、集中管理上也硬傷重重。

這時(shí)候我們又嘗試隨市場(chǎng)主流，做一款WiFi的語(yǔ)音采集設(shè)備，結(jié)果在實(shí)際推到門(mén)店的過(guò)程也是發(fā)現(xiàn)困難重重。

一是給員工增加很大工作量，他們不僅要配合給設(shè)備配對(duì)，還因?yàn)閣ifi上傳大文件容易卡頓問(wèn)題導(dǎo)致每次工作完都要放回充電塢進(jìn)行數(shù)據(jù)上傳。

二是數(shù)據(jù)不具備實(shí)時(shí)性，往往信息隔夜才能知曉。

三是場(chǎng)景受限，像一些外出脫離wifi或者店里wifi信號(hào)覆蓋弱的地方，設(shè)備就無(wú)法進(jìn)行語(yǔ)音數(shù)據(jù)的傳輸，更無(wú)法與后臺(tái)保持長(zhǎng)連接，這也導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法實(shí)時(shí)知曉這些設(shè)備的運(yùn)行情況和人員使用情況，增加管理難度。

正是這些挫敗，讓我們看清真相：沒(méi)有硬件的場(chǎng)景穿透力，就沒(méi)有數(shù)據(jù)革命的根基。目前市面上的語(yǔ)音采集硬件，都沒(méi)有從根本上解決現(xiàn)場(chǎng)銷售和服務(wù)場(chǎng)景的語(yǔ)音采集難題。

于是歷經(jīng)數(shù)月打磨和研發(fā)，我們于2022年推出了業(yè)內(nèi)首款4G智能工牌，顛覆性的解決因環(huán)境嘈雜、場(chǎng)景多樣、傳輸延時(shí)、續(xù)航不足、部署復(fù)雜、管理困難等造成的現(xiàn)場(chǎng)語(yǔ)音采集難問(wèn)題，真正實(shí)現(xiàn)“無(wú)感知、全量級(jí)”線下行為數(shù)字化。并在后續(xù)相繼推出面向營(yíng)業(yè)廳柜臺(tái)服務(wù)場(chǎng)景的4G桌面拾音盒子，業(yè)內(nèi)首款面向門(mén)店銷售服務(wù)場(chǎng)景的4G拾音胸牌以及80小時(shí)業(yè)內(nèi)頂配續(xù)航的4G拾音胸牌SX401，不斷引領(lǐng)著行業(yè)創(chuàng)新和進(jìn)化。

我們剛推出4G拾音工牌的時(shí)候行業(yè)主流的是wifi和藍(lán)牙的方案，當(dāng)時(shí)不僅我們的客戶甚至我們的同行都不認(rèn)為4G是個(gè)很好的方案。

在市場(chǎng)推廣初期，有些首次接觸工牌產(chǎn)品的客戶選擇了wifi的工牌，但是一段過(guò)去后，這些客戶都紛紛轉(zhuǎn)頭來(lái)選擇了我們。他們無(wú)一例外都表明，我們的4G拾音工牌無(wú)論是在傳輸實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、使用便捷性、場(chǎng)景適配性還是管理便捷性上都明顯優(yōu)于藍(lán)牙和wifi方案的產(chǎn)品。

更有意思的現(xiàn)象是，從2024年開(kāi)始，那些當(dāng)初不看好4G拾音方案的同行，也開(kāi)始紛紛關(guān)注這個(gè)賽道。

而目前，我們的4G拾音終端也早已成功在20+行業(yè)的近200家客戶中落地，是4G拾音工牌領(lǐng)域單體客戶出貨量最大的品牌。

03、進(jìn)化：從工具到語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)的企業(yè)“AI大腦”

當(dāng)硬件破局解決了數(shù)據(jù)采集的「時(shí)空斷裂」，我們也同步開(kāi)始思考如何讓算法與場(chǎng)景深度融合，真正釋放出 AI 的生產(chǎn)力。

過(guò)去幾年，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為我們提供了破局的契機(jī)。自然語(yǔ)言處理（NLP）、語(yǔ)音識(shí)別、情感分析等技術(shù)的成熟和ChatGpt、DeepSeek這樣的大模型的橫空出世，使得機(jī)器能夠更精準(zhǔn)地理解人類語(yǔ)言，并在復(fù)雜場(chǎng)景中提供智能化的輔助。

但問(wèn)題是，這些技術(shù)大多集中在云端、實(shí)驗(yàn)室、或者高凈值用戶的場(chǎng)景中。而在現(xiàn)實(shí)世界的大量中小企業(yè)、傳統(tǒng)行業(yè)、實(shí)體門(mén)店里，尤其一線的銷售和服務(wù)場(chǎng)景里，AI的存在感非常低。

不是他們不需要AI，而是AI還沒(méi)有學(xué)會(huì)如何“落地”。

AI必須“貼地飛行”——它需要足夠輕量、足夠貼近實(shí)際工作流程、足夠低成本部署，并且能夠迅速產(chǎn)生可見(jiàn)的價(jià)值。這也是我們?cè)O(shè)計(jì)DuDuTalk軟硬件產(chǎn)品的核心理念。

在硬件層，我們已經(jīng)通過(guò)輕量化的4G便攜式拾音設(shè)備硬件，快速適配企業(yè)門(mén)店銷售 、上門(mén)服務(wù)、窗口服務(wù)等多場(chǎng)景的語(yǔ)音采集需求。且無(wú)縫嵌入業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)無(wú)感知采集（佩戴工牌即可自動(dòng)完成錄音、上傳）。

在軟件層，結(jié)合對(duì)不同行業(yè)客戶的具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度理解，我們實(shí)現(xiàn)AI對(duì)銷售和服務(wù)場(chǎng)景的深度洞察，解決了以往存在在線下銷售和服務(wù)過(guò)程中的這幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

1、從過(guò)程盲區(qū)到可視化呈現(xiàn)：還原真實(shí)的溝通場(chǎng)景，無(wú)論是線下門(mén)店的服務(wù)對(duì)話，還是上門(mén)服務(wù)的溝通互動(dòng)，都能完整記錄并生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2、從模糊感知到精準(zhǔn)營(yíng)銷：真實(shí)呈現(xiàn)每一位客戶的訴求、每一個(gè)服務(wù)的流程執(zhí)行情況。從海量對(duì)話中提取客戶需求、識(shí)別銷售瓶頸甚至通過(guò)"高轉(zhuǎn)化話術(shù)"的提煉，幫助普通員工快速提升技能。

3、從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)預(yù)測(cè)：快速識(shí)別、自動(dòng)預(yù)警一線銷售和服務(wù)過(guò)程中的違規(guī)行為及風(fēng)險(xiǎn)話術(shù)，讓管理者從傳統(tǒng)的事后追溯和補(bǔ)救，進(jìn)化為提前的預(yù)測(cè)和防患。

4、從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)決策：管理者不再依賴結(jié)果數(shù)據(jù)，而是通過(guò)對(duì)話分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)，真正讓一線聲音直達(dá)核心管理層，打造端到端的數(shù)字驅(qū)動(dòng)決策鏈。

這種"技術(shù)-場(chǎng)景-價(jià)值"的三重閉環(huán)，使DuDuTalk真正實(shí)現(xiàn)了AI能力從實(shí)驗(yàn)室到業(yè)務(wù)場(chǎng)景的跨越式落地。而這種革新的本質(zhì)，是讓 AI 成為組織的「數(shù)字神經(jīng)元」—— 它不僅記錄業(yè)務(wù)流程，更能預(yù)判趨勢(shì)、優(yōu)化決策、提升組織效率、創(chuàng)造增量?jī)r(jià)值。

04、啟示：線下場(chǎng)景的AI滲透法則

回望 DuDuTalk 的發(fā)展歷程，我們總結(jié)出實(shí)體經(jīng)濟(jì) AI 滲透的「黃金三角法則」：

1、硬件筑基：沒(méi)有場(chǎng)景化硬件，AI 就是無(wú)源之水。我們用 4G 工牌、桌面拾音盒子等產(chǎn)品，在物理世界建立數(shù)據(jù)采集的「毛細(xì)血管網(wǎng)絡(luò)」。

2、算法深耕：通用大模型需要「場(chǎng)景化訓(xùn)練」。針對(duì)特定行業(yè)和場(chǎng)景沉淀垂直模型和行業(yè)術(shù)語(yǔ)庫(kù)，正是 AI「貼地飛行」的關(guān)鍵引擎之一。

3、生態(tài)共生：拒絕「技術(shù)孤島」，通過(guò) API 開(kāi)放、SaaS 集成，讓 AI 真正融入企業(yè)的業(yè)務(wù)流程。

05、未來(lái)展望：做企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“聲音密碼”

曾有人問(wèn)：“你們究竟賣軟件還是賣硬件？”我的回答是：“我們提供的是銷售和服務(wù)過(guò)程的可視化能力。”

這種能力正在改變行業(yè)規(guī)則：

在上門(mén)服務(wù)場(chǎng)景，打破上門(mén)服務(wù)合規(guī)監(jiān)管盲區(qū)，服務(wù)全程記錄，關(guān)鍵信息自動(dòng)提取，投訴率降低60%。

在汽車4S店場(chǎng)景，告別神秘客暗訪，DuDuTalk智能工牌自動(dòng)記錄銷售接待全過(guò)程，并對(duì)服務(wù)流程SOP進(jìn)行質(zhì)檢，生成評(píng)分報(bào)告和問(wèn)題匯總。

在高端零售領(lǐng)域，AI通過(guò)自動(dòng)分析客戶需求，生成客戶動(dòng)態(tài)畫(huà)像，轉(zhuǎn)化率提升40%。

當(dāng)前，全球線下場(chǎng)景的數(shù)字化仍處于早期階段—— 據(jù) IDC 預(yù)測(cè)，2028 年中國(guó)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出將達(dá)7330億美元，其中線下場(chǎng)景占比不足20%。這意味著，萬(wàn)億級(jí)的商業(yè)價(jià)值仍沉睡在未被數(shù)字化的聲音里。未來(lái)，我們將繼續(xù)深耕「智能硬件+ AI應(yīng)用+場(chǎng)景生態(tài)」的戰(zhàn)略三角，讓每一次溝通都成為企業(yè)增長(zhǎng)的燃料。

審核編輯 黃宇