“上线后无法满足实际需求”
- 问题形成的原因
- 通用产品要服务不同企业，通常只能内置最大公约数的话术，你最有价值的打法反而难以保留。
- Toppp 的机制
- 岗位怎么分、每个阶段推进到什么算数、用哪些知识，都按你自己的业务配。
没有统一答案，但有三件事能当场验
AI 获客系统是否有效，没有统一答案。同名产品可能只是 FAQ 机器人，也可能是一支 AI 销售员工。演示时应验证三件事：采用的是通用话术还是你验证过的打法；人工能否接手并保持客户侧的服务连续性；上线前按什么标准评测，出现问题后能否定位。无法验证的部分，就是需要重点评估的风险。
- DOUBT / 01
“有用吗”
同一套话术发给所有客户，就必然有人用得上、有人用不上。差别在它跑谁的方法。
- DOUBT / 02
“是否可信”
演示表现良好，但上线后无法满足实际场景，出现问题时也无法定位环节。缺少可验证机制，是不确定感的主要来源。
- DOUBT / 03
“转人工怎么这么难”
难以转接通常不是单纯的技术限制，而是产品没有设计按单个客户切换的接管机制。
五条抱怨，一条条拆开看
先说明这些问题为何确实存在，再说明如何通过产品机制降低风险。
“演示顺利，上线后表现不稳定”
- 问题形成的原因
- 演示采用预先准备的对话，上线后则会遇到未覆盖的表达方式。如果缺少质量关卡，就可能直接在真实客户场景中暴露问题。
- Toppp 的机制
- 上岗前先过评测工作台。一条用例没有判定标准，系统直接不让它通过。
“它说错话，影响的是我的客户”
- 问题形成的原因
- 只靠提示词约束，等于把红线交给概率。说错了也没有证据能追到是哪一步。
- Toppp 的机制
- 不该说的话写成敏感话题限制逐条判；每一轮的思考与工具调用都留痕，可逐轮回放。
“转人工怎么这么难”
- 问题形成的原因
- 多数产品的托管采用全局开关，关闭后会影响全部会话，因此不提供逐客户转人工——难以转接是设计选择，并非技术无法实现。
- Toppp 的机制
- 按每个客户单独切换人工或 AI 托管，交接在后台发生，客户侧保持连续的服务体验。
“修改一处后影响其他行为”
- 问题形成的原因
- 直接修改线上话术后，如果缺少评测与版本管理，就无法确认其他行为是否受影响，也难以回退到之前的版本。
- Toppp 的机制
- 改配置是存一个新版本再显式生效，评测结果跟着版本走，可以退回上一版。
相关流程已在内部电销业务中使用。
三种情况不适合采用 AI 销售系统
以下场景通常有更合适的选择，也不适合采购 TOPPP。
你要的只是答完就结束
如果只需要 7×24 小时回答常见问题，回答后不必判断下一步，市面上有成本更低且更匹配的选择。
单量少、客单价极高、靠线下关系
如果每年订单数量较少，成交主要依赖线下关系与现场沟通，AI 销售系统通常难以体现价值。
你还没有一套跑通的打法
没有被验证过的方法，任何 AI 都只是把没跑通的东西跑得更快。先跑通，再谈定制。
- 数据：我们调用的是通用大模型 API，不拿你的客户对话训练模型。
- 部署：我们是多租户 SaaS，不支持私有化部署。数据必须留在你自己机房的，这里不合适。
评估任何厂商时都应询问的五个问题
建议向每家厂商询问以下五个问题，包括 TOPPP。无法明确回答的部分，就是需要重点评估的风险。
能否使用我的三段真实对话现场测试？
用于观察系统如何处理未预先准备的表达，而不仅是查看标准演示对话。
上线前如何评测？能否查看未通过的用例？
评测结果应同时包含通过项与未通过项，才能反映真实质量。
我中途把客户接走，客户看得出来吗？
如果接手后需要重新询问已有信息，会影响客户体验与沟通连续性。
上周那通对话第二轮为什么这么答？
如果无法定位问题环节，就难以进行针对性修正，只能承担再次出现问题的风险。
话术修改后，如何确认其他行为符合预期？
如果不支持回退到上一版本，每次上线都会增加不可控风险。
带上三段最复杂的真实对话，现场验证这三项能力
演示约 30 分钟。左侧进行对话，右侧实时查看 Agent 的流转过程，完成后由你评估是否符合业务要求。
- 01由你模拟客户并提供问题，不使用预先准备的演示内容
- 02现场演示人工接管，并查看客户侧的呈现
- 03查看完整评测记录，包括未通过的用例
也可以直接联系我们 business@topppai.cn