得到答案
围绕当前问题回答、搜索和生成内容,任务通常在本轮对话结束。
Product Difference
不同工具解决不同任务。ZigoAI 不替代办公助手或 CRM,而是补上客户进入以后持续判断、跟进和交接的销售执行。
围绕当前问题回答、搜索和生成内容,任务通常在本轮对话结束。
围绕文档、表格、方案等明确任务,帮助用户完成一项工作。
由客户消息、销售规则或跟进计划触发,围绕完整客户旅程持续判断下一步。
长期保存客户资料、沟通过程和销售阶段,支持查询与管理。
From Reply to Progress
成交不是完成一次回复。系统需要把单点能力串成流程,再根据客户反馈持续调整下一步动作。
回复客户、回答产品问题、总结记录、识别意向和提取标签,最终流程仍由人工串联。
自动回复、发送资料、安排回访、识别高意向并通知销售,完成一段可配置流程。
结合客户阶段和反馈动态生成任务,协调 AI 与真人持续推进;不等同于对最终成交结果作保证。
Complete Sales Journey
系统的目标不是让 AI 尽可能多说话,而是让客户信息更完整、购买信号更清楚、下一步更确定。
接住新咨询,理解上下文,回答产品和服务问题。
提取需求、紧迫度、购买信号与关键顾虑,更新客户阶段。
按客户状态安排下一次动作,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交接,保留完整上下文。
Decision Engine
同一句话放在不同客户阶段,下一步可能完全不同。ZigoAI 将判断依据和执行动作放在同一条成交链路里。
这位客户处于初次咨询、需求澄清、方案比较还是成交决策。
这次对话想解决什么,是否出现询价、方案、付款或明确拒绝。
哪些问题尚未解决,客户是否沉默,是否需要改变跟进节奏。
复杂异议、高意向和关键承诺不继续自动推进,而是提醒销售接手。
AI Revenue System
系统把入口、客户理解、任务执行和结果复盘放进同一条链路,避免能力分散成互不相连的功能。
统一承接个人微信、企业微信和 WhatsApp 中的客户消息。
结合历史沟通识别需求、意向、销售阶段、顾虑和风险。
生成回复、资料发送、跟进或人工接手任务,并记录执行状态。
还原客户轨迹、任务过程和决策依据,观察业务结果并优化策略。
Human in the Loop
产品边界在试点前明确,在真实运行中持续复盘。管理者既能看见 AI 做了什么,也能看见为什么需要人工介入。
常见咨询、信息补齐、状态识别、既定节奏下的跟进和过程记录。
复杂异议、超出知识范围的问题,以及需要人工确认的关键承诺。
查看客户阶段、未解决问题、转人工原因和后续动作,而不只看消息数量。
Management View
系统根据聊天过程持续更新客户意向和销售阶段。管理者看到的不只是消息数量,而是哪些客户需要处理、为什么需要处理、下一步是否执行。
看板内容为信息结构示意,正式试点按企业业务流程另行定义字段与统计口径。
Pilot Conditions
以下条件越清楚,首版越快进入有效测试;资料不完整时,先补业务事实,不用更多提示词掩盖问题。
标准条件为单一试点场景、1—2 个接入渠道、资料齐备;3 个工作日完成首版配置不等同于未经测试直接全量上线。
FAQ
先把产品边界和试点责任讲清楚,再讨论是否适合扩大范围。
普通聊天机器人通常以回答当前问题为目标;ZigoAI 会结合客户阶段、历史沟通和企业销售策略判断下一步,并把关键节点交给真人。
不会。ZigoAI 负责重复、高频、可规则化的成交执行,高意向、复杂异议和关键承诺仍由真人销售处理。
需要明确一个试点场景,准备产品与价格资料、常见问题、1—5 份真实对话样本,并确认哪些动作可由 AI 执行、哪些必须转人工。
试点阶段先确认知识范围、销售策略、人工接手条件和禁止动作,再通过测试对话校准。复杂异议和关键节点按规则转给真人。