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作者丨何思思
編輯丨林覺民
“衛瓴成立前夕，甚至公司和產品都不知道是什么時候就有了小微這個形象，”衛瓴科技創始人楊炯緯如是說。
衛瓴成立于2020年，從時間來看，較國內其他主流CRM 廠商，衛瓴入局時間要晚的多，但這并不是楊炯緯的首次創業。早在衛瓴之前，楊炯緯就一直做與營銷相關的工作，他曾先后創辦了好耶、聚勝萬合等互聯網廣告公司。
2020年12月，帶著對營銷行業的滿腔熱血和獨到見解，楊炯緯創辦了衛瓴科技。
其實談到CRM，大家首先想到的是營銷服一體化的概念，國內大部分CRM廠商也是以推崇這一概念出圈的。但楊炯緯給衛瓴的定位是“要做一家對一線業務人員有幫助的CRM廠商。”
較其他廠商而言，衛瓴沒有選擇做大而全的產品，而是從營銷端切入，強調的則是為一線銷售人員創造價值。
因為在他看來，公司的市場營銷部門總歸要為銷售部門服務，不管是營銷數據、營銷內容還是營銷行為對銷售都會有很大的幫助。
這并非楊炯緯頭腦發熱的決定，其實在創辦衛瓴前期楊炯緯就做了大量的工作，并參考了國內主流CRM廠商的經驗，但在他向一線銷售了解CRM的使用情況時，得到的答案卻是“CRM并不能給銷售創造什么價值。”
這更讓他堅定了做這件事情的正確性，但他也坦言，賦能一線并非一件易事，但如果能賦能到極致的話，其創造的價值不僅是提升個人的生產效率這么簡單，還能驅動公司的業績增長。
衛瓴也用一張張成績單：“兩年時間簽下500多家客戶、眾資本持續加持、堅持不做定制化...”證明了CRM不是只有營銷服一體化平臺能行天下，只靠營銷工具也可以。
就在GPT火出圈后，衛瓴的AI產品——小微GPT應運而生，楊炯緯告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)：“早在公司沒成立之前就有了小微的形象，GPT出圈后，接入AI大模型的速度和能力就更快更順了。”
以下為雷峰網和楊烔緯的對話：
不做平臺，要做一線人的營銷工具
雷峰網：成立衛瓴之初有哪些思考？
楊炯緯：前期做了很多思考，也參考了其他CRM廠商的一些做法，一開始我就覺得要幫助一線銷售去判斷誰是你的目標客戶，他到底對什么感興趣，你應該怎么跟進最合適。后來我們就找到了自己的定位——做一套市場和銷售都愛用的營銷工具，它是個營銷工具，跟管理工具還不太一樣。
雷峰網：為什么只是做工具，不走營銷服一體化的路子？
楊炯緯：我覺得營銷服一體化不應該是用一套軟件，或者說用一家公司的一套軟件來解決一體化問題，而是可以用多個軟件能夠非常好地smooth對接起來去實現一體化。因為每個公司擅長的場景是不一樣的。
雷峰網：所以說這也是和其他CRM廠商不同的地方?
楊炯緯：對，我們理解和擅長營銷，而營銷對幫助銷售人員實現獲客及育客是有幫助的，包括營銷數據、營銷洞察、營銷行為、營銷物料等這些都有利于銷售開展工作，所以我們就找到了一個差異化的切入點，就是要做一家對一線員工有幫助的營銷型的CRM。
雷峰網：是在什么樣的契機下，找到的這個切入點？
楊炯緯：我是先看到的可能性，再找的切入點，最初是企微的出現，讓我知道了可能在微信這樣一個最常用的客戶獲取及客戶溝通場景里合規地拿到用戶的特征和意圖數據，也能把用戶的行為數據和一線員工的溝通場景結合起來。而基于此在微信這樣一個私域場景里實現對客戶的個性化洞察和個性化溝通賦能這件事有可能實現，本質上這就是給銷售提供了一套個性化的營銷工具。
雷峰網：所以這也是和企微打通的最大原因？
楊炯緯：對，大部分人把企微當做一個很好的私域流量池，但我們把企微當做一個可以洞察用戶、連接用戶、溝通用戶的基礎設施。今天主流的CRM廠商，他們管理客戶以及相應的溝通行為是靠電話號碼及電話通信，我們知道今天我們和客戶的大部分商務溝通已經是在微信里，電話并不是與客戶溝通的主要場景，這就造成企業管理的商業進程和實際商業溝通是割裂的，是背離的，意味著本質上原來的CRM還是一套加強版的Excel，你對用戶信息的獲取和管理要靠銷售人員人工錄入，信息量完全不夠，所以傳統CRM最大的問題是信息的完整度、真實性、及時性都不夠。而這對于后期如果要通過AI來實現賦能也不利好，相當于基本的語料都不夠，怎么能訓練出好東西呢。
雷峰網：做營銷工具包括后期訓練AI產品，語料的主要來源是企微？
楊炯緯：對，以企微作為平臺，我們把用戶畫像存檔下來了，包括對話的內容、聊天的記錄、內容的傳播行為，廣告行為、銷售的跟進記錄等等都存下來了。
雷峰網：具體能用語料幫客戶實現什么價值？
楊炯緯：現在我們已經可以幫客戶構建建他的私有語料庫，來自動生成高質量的跟進記錄，進而實現話術推薦，推薦營銷文案、下一步營銷建議等，這個迭代還是非常快的。
雷峰網：具體會怎樣去做？
楊炯緯：其實我認為，從2011年到16、17、18年，營銷工具的本質沒有發生大的變化，就是大量抓取用戶行為，對用戶的興趣，用戶的意圖做判斷，做標簽，做分層，然后做出個性化的營銷決策，換在我們今天的場景，就是給銷售提供個性化的銷售建議，所以我覺得營銷階段的重點工作就是對用戶畫像的抓取。
比如你從哪個廣告來的，點了哪個關鍵詞，點了哪個創意，看了什么內容，你的興趣意圖是什么，你到我官網做了什么，你參與過哪些活動，我把這些大量的信息匯聚成精準的用戶畫像，然后把這個用戶畫像給到銷售，讓銷售可以以此做出銷售判斷，而今天我們則把這些用戶畫像交給AI，讓AI告訴他該怎么做。
先于大模型有了AI產品，決不做私有化
雷峰網：目前公司已經開始研發AI產品了嗎？
楊炯緯：已經推出了小微GPT，我們有一個專門的產品研發團隊在做小微的迭代更新。
雷峰網：是從什么時候開始研究的，在大模型火了之后嗎？
楊炯緯：2020 年8、9月份時公司還沒有成立，當時公司和產品都不知道叫什么名字，只是說想要成立一家公司的時候，就已經有了小微這個形象。
雷峰網：為什么這么快，意識這么超前？
楊炯緯：前面也說了我想做的是為一線員工提供一個營銷工具，理想狀態下，給銷售提供的信息應該由AI來判斷，但早期的AI沒有很智能，所以我就把這個信息給到銷售，讓銷售來判斷，但我最初的設想就是讓機器來替銷售做判斷，來做個性化建議。
只不過有個中間階段，我有了AI這個形象，最初我們就是把用戶畫像的數據傻瓜式地提供給銷售，隨著我們收集、抓取的數據越來越多，給到銷售人員的信息量越來越大，銷售對這些信息的判斷和處理能力是參差不齊的，存在一個信息過載的問題。但GPT出來后，我擁有的數據量越多，我就能夠讓AI做出更好的個性化建議，這個對我們非常重要，所以我們在這塊上得非常快。
因為這跟最初的產品設計理念是一脈相承，最初我就把 AI 助理角色融入到整個系統里面了，所以之后再把 GPT 的能力放進去就會非常快，非常順。
雷峰網：目前小微已經能對外商用了嗎？
楊炯緯：第一個內測版本是2月20號，2月底正式面向內部員使用，3月中旬已經向客戶開放了，目前好多場景已經上了，還有很多場景在滾動發布中。
雷峰網：怎么做市場推廣的？
楊炯緯：首先我們先自己內部測試，叫預發布，接著開始灰度測試，這個階段一部分客戶就能用到了，再沒有問題的話，就是全量，基本上就是這三個步驟，我們基本上不需要跟客戶特地的去溝通。在灰度測試階段基本上有百分之二三十的客戶就能用到了。
事實上，許多客戶對AI的期待并不低，但是他們也對這些新鮮的能力抱著比較寬容的態度，因此只要我們自己用下來覺得差不多了，可能就會跳過灰度測試環節，直接到全量了，讓客戶在實際的使用過程中，讓我們的產品再繼續保持迭代。
雷峰網：實現了哪些場景的應用？
楊炯緯：一是總結電話會議紀要，二是自動整理銷售輸入的跟進記錄，然后給銷售提供跟進建議；三是文案推薦，比如你要發朋友圈，來幫你做文案推薦，這個功能已經開放了。
目前關于場景設計已經有二三十個了，以后每周爭取上新一個。
雷峰網：會為了滿足客戶需求，做私有化部署嗎？
楊炯緯：肯定不會，前段時間一個大客戶跟我們說衛瓴的所有東西都好，希望我們私有化部署，開出的客單價很高，后來我拒絕了，我現在有一個基本判斷，就是私有云根本跟不上公有云。你看我們一夜之間就把這個能力開放給我的客戶了，那私有云咋辦？
而且后面比如提出有效的營銷建議，有效的銷售跟進建議，需要在大量外部數據的采集的基礎上做的，那私有云基本傾向于是一個封閉的系統，這就很困難，我覺得基于私有云的系統跟我們系統之間未來的差異會越來越大，也就是說私有云要實現足夠智能可能代價非常巨大。
當然對于一些大客戶部署還是有一點復雜的，因為要幫他做分析，做流程配置和部署優化等，但我們并不需要對我們的主系統進行定制，在 API 方面我們做的還比較完整的，所以我們的系統和其他外部系統，或者客戶的定制化團隊，外包團隊基于我們的系統上面去做一些 API 的接口開發，我們是很支持的。
接入多元大模型，沉淀自家小模型
雷峰網：小微GPT是在哪個大模型上訓練的？
楊炯緯：目前我們已經對接了國內外多家大模型，最近我們也在研究基于開源系統搭建和微調我們自己的私有大模型。
雷峰網：海外的能用嗎？畢竟合規、數據敏感的問題很嚴峻？
楊炯緯：目前還沒有明確的規定，穩定性可靠性也不敢保證。我們也根據我們國家的相關法律法規，做了很多數據過濾的工作，比如不能有隱私數據出境，比如返回的信息需要符合我們國家的相關法規要求等等，另外我們也嚴格限制了我的客戶必須是在特定場景里使用的實名客戶。同時我們也在加快將我們國內自己的大模型用于商業場景中。
雷峰網：接入了國內哪些大模型？
楊炯緯：我們的反應速度還是很快的，文心一言出來后，我就到處托人拿到了試用賬號，并官宣了合作。當然我們也已經在對訊飛星火大模型、MiniMax、華為盤古大模型，以及國內的比如ChatLGM等都在積極地接入和探索。
雷峰網：自己在大模型方面有研究嗎？
楊炯緯：原來我們自己也設計了一些小模型，或者基于傳統算法做了一些應用，取得了一定的效果，在看到大模型這種強大的能力后，就開始重新選擇大模型作為了我們很多場景的基座。
雷峰網：自己做的小模型是不是就沒有價值了？
楊炯緯：小模型當然還是有價值的，公司肯定要結合實際的工作情況，產品跟進記錄來回答問題，所以還是可以在與大模型相結合方面起到很大的作用。我覺得小模型以及傳統深度學習、強化學習的一些算法還是有用的。對于訓練語料、構建或微調專屬大模型、沉淀自己的小模型等都會有很大的幫助。
雷峰網：在場景訓練時，對大模型的選擇有哪些考量因素？
楊炯緯：肯定要從場景出發，要知道我要解決什么問題，我有什么數據，然后我怎么去判斷、評判這個結果是好的還是壞的，然后我們再看哪個模型能解決我的問題。
太單點的場景，任何一個大模型都差不多。但如果要做銷售行為建議、客戶意圖預測這類場景，相對來說就會比較復雜，那我就要去收集更多的信息，然后再去看這些信息要用哪個模型來預測、來推理會更好。
解決同質化競爭，靠的是時間、場景和意識
雷峰網：未來SaaS廠商難免會進入到同質化階段，競爭點體現在哪些方面？
楊炯緯：一是時間、二是場景理解和數據積累、三是意識。如果你沒有這個意識，你怎么去看待AI？我覺得現在很多人對AI的理解，對 GPT的理解的差距很大。
認知決定上限，就是說你認知越高，上限就會越高。
雷峰網：怎么解決同質化競爭的問題？
楊炯緯：第一，你要對場景有理解，這個時候是拼你的產品力的時候；
第二，即使結合大模型的話，你也是要有自己的小數據，你自己的小數據灌到大模型里面才能產生你所要的這個東西。這種情況下，如何把自己的數據給到AI，我覺得這中間是有差異化，有壁壘的；
第三，如何建立反饋迭代飛，迅速地把數據飛輪建起來。
雷峰網：大模型出來后，對于占領市場有什么幫助，會不會有很大的提升？
楊炯緯：我覺得我可以從另外一個角度回答你的問題，中國 SaaS行業過去發展的并不好，為什么？因為很多CRM本質上是在解決流程科學化、嚴謹化、精細化的問題，但實際上中國很多企業根本沒有流程，所以紛享銷客和銷售易不斷地給客戶做很重的部署和實施，實際上就是在幫他們梳理流程、讓他們強制性地按照這個流程走。
其實這件事情是挺難的，因為它要改變別人原來的習慣，但AI 給我們帶來的機會是一開始我們想的就是要賦能一線，如果能賦能到極致的話，它是能夠提高個人的生產效率的，有一句話叫“銷冠不需要管理”，說明賦能到極致，是可以減少對企業的流程、管控、權限、報表等的依賴的。所以我覺得這件事情對中國 SaaS 來說應該是利好的。
現在一線銷售都越來越喜歡我的產品，這種情況下，他會越來越愿意向系統披露更多的數據，更愿意按照系統的建議走，這樣整個流程也就出來了。
堅持服務一線這件事情很難做，但它是一條更正確的路徑，今天的GPT讓我們看到了做好這件事情的可能性。
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