我们花 5000 美元建的 AI 系统，已为我们的客户带来 49 万美元佣金

我们有一个加拿大的房地产客户，他的 CRM 里积压了 6 万多条线索，有些甚至可以追溯到 2017 年。这些线索他当初都付过钱。他也像所有人一样跟进过几次，然后就把精力转到了新线索上。我想每个经纪人都有类似的经历。头几周没转化的线索进了 CRM，之后基本就再也不会被翻出来。补充一下背景，我们是一家做营销自动化的机构，已经干了 8 年。他找到我们的时候，就知道这些线索里埋着成交机会，但他绝不可能花钱雇 ISA（内部销售代表）去挨个给 6 万人打电话。 我们做了一套短信 AI 和一套语音 AI。它们的工作完全一样：弄清楚每个人当下处于什么阶段。其中不少人已经买过房了，还有很多人一直卡在“明年春天再说吧”。第一条短信我们故意设计成很容易让人不回复的：“嗨 {名字}，我是 {经纪人}，来自 {公司}。你还在考虑 {区域} 的房子吗，还是计划有变？” 每段对话都会在后台被摘要并打标签，任何听起来有意向的人会被标记出来，让他自己去打电话。 说到授权的问题——我们只联系了那些在他线索表单中已明确授权的人，任何表示不要再联系的人，当天就从系统里删除了。语音 AI 也会在每次通话的前几秒明确说明自己是 AI。 下面是大约七个月的大致成果。大约 1.1 万个号码是无效或虚假的，再剔除没有授权记录的人之后，大约还剩 4.4 万人可以联系。其中大约 9100 人回复或接通并实际进行了对话。约 3200 人已经从别人手里买了房，1700 人表示计划在一年内搬家。只有 480 人现在就想聊。这转化成了 210 个预约和目前 34 笔已成交，另有 15 笔还在推进中。这 34 笔给他带来了约 49 万美元的佣金。 “已经买过”那一组我差点就直接扔掉了，哈哈。不过他们现在都是房主了，也就是他下一批房源的来源。所以他们被单独列了一份名单，附上购房日期和所在区域。 “明年再说”那群人是经纪人最容易跟丢的。有人 10 月跟你说“春天”，到了 3 月谁都不记得了。AI 会问清楚具体时间，系统就自动把跟进排在那个时间点。所以谁说了春天，春天就会收到消息。 我觉得把 AI 的职责限定得足够小，是这套系统成功的重要原因。它的全部工作就是搞清楚一个人处于什么阶段，之后的一切都是他自己来处理。人们跟一个只是“问近况”的东西聊天时，会放松得多。 成本方面，如果用 ISA 来消化这份名单，大约需要 4 个全职人员干 6 个月。我们收了他 5000 美元的搭建费，说实话事后看实在是太便宜了。再加上大约 6000 美元的短信和通话费用，整套下来大约相当于一个 ISA 两个月的工资。 中途也出了不少岔子。第一周，语音 AI 给一位两年前通过他买过房的女士打了电话，问她是不是还在找房子。他的 CRM 里她出现了两次。从那以后，我们在联系任何线索之前，都会先拿他们去和他的成交记录做比对。 还有几百人用法语回复，而第一版只会用英文回答，结果可想而知。现在系统可以自动切换语言了。 总之，如果你手里有几千条已经不再联系的线索，那大概是你最便宜的销售渠道了。钱你早就付过了。 TLDR：一个加拿大客户 CRM 里有 6 万条僵尸线索。我们做了一套短信 AI 和语音 AI，搞清楚每个人的情况，并把有意向的标记出来给他，目前促成了 34 笔成交。别扔掉“已经买过”和“明年再说”的人——他们就是你下一批房源和下一批买家。