一個(gè) AI = 1000 個(gè)客服？2100萬(wàn)美元融資，這家丹麥創(chuàng)業(yè)公司憑什么讓 Perplexity、Replit 搶著用？

你有沒(méi)有想過(guò),客戶支持這件事可能徹底變了?當(dāng) Perplexity、Replit、Framer 這些全球頂尖的 AI 公司都在使用同一個(gè)客戶支持系統(tǒng)時(shí),我開(kāi)始意識(shí)到這個(gè)領(lǐng)域正在發(fā)生一場(chǎng)革命。更讓我震驚的是,這個(gè)系統(tǒng)不僅僅是回答用戶問(wèn)題,它還被授權(quán)直接處理退款、訪問(wèn)公司的 Stripe 賬戶、在沒(méi)有任何人工監(jiān)督的情況下移動(dòng)資金。這聽(tīng)起來(lái)像科幻小說(shuō),但這正是 Parahelp 正在做的事情。

最近,這家由兩位丹麥年輕創(chuàng)始人打造的公司宣布完成了 1800 萬(wàn)美元的 A 輪融資,由 Alt Capital 的 Jack Altman 領(lǐng)投。加上此前 320 萬(wàn)美元的種子輪,Parahelp 總共融資超過(guò) 2100 萬(wàn)美元。更有意思的是,他們的客戶流失率為零。是的,你沒(méi)看錯(cuò),零流失率。在 SaaS 領(lǐng)域,這幾乎是不可能完成的任務(wù)。這讓我非常好奇:他們到底做對(duì)了什么?為什么那些本身就擅長(zhǎng)構(gòu)建 AI 系統(tǒng)的頂級(jí) AI 公司,會(huì)選擇使用 Parahelp 而不是自己開(kāi)發(fā)?

從音樂(lè) App 到 NFT 投資平臺(tái)的探索之路

我一直相信，偉大的創(chuàng)業(yè)故事往往始于一些看似不相關(guān)的早期探索。Anker 和 Mads 的故事也不例外。Anker 在丹麥一個(gè)只有 200 人的小村莊長(zhǎng)大，那里除了戶外活動(dòng)，幾乎沒(méi)有其他娛樂(lè)方式，這反而讓他很早就開(kāi)始接觸編程。而 Mads 則在中學(xué)時(shí)期就創(chuàng)辦了自己的時(shí)尚公司，負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和營(yíng)銷(xiāo)。兩人在高中時(shí)期通過(guò)一個(gè)朋友相識(shí)，共同創(chuàng)立了一個(gè)面向丹麥年輕創(chuàng)業(yè)者的組織，將對(duì)創(chuàng)業(yè)感興趣的高中生聚集在一起。這個(gè)決定改變了他們的人生軌跡。

在丹麥，創(chuàng)業(yè)文化遠(yuǎn)不如硅谷那樣濃厚。事實(shí)上，丹麥語(yǔ)中甚至沒(méi)有"創(chuàng)業(yè)公司"這個(gè)詞匯，人們只會(huì)問(wèn)"你的項(xiàng)目進(jìn)展如何"。這種文化差異讓 Anker 和Mads 在學(xué)校里顯得格格不入。一旦他們發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)業(yè)和編程的魅力，就很難再集中精力上課。他們開(kāi)始合作開(kāi)發(fā)各種消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用。Anker 負(fù)責(zé)編程，Mads 則負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品，這種分工一直延續(xù)到今天。

他們開(kāi)發(fā)的第一批產(chǎn)品包括一個(gè)音樂(lè)應(yīng)用，用戶可以在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)創(chuàng)建協(xié)作播放列表。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，他們甚至逆向工程了 Spotify 的 API。他們還開(kāi)發(fā)了一個(gè)活動(dòng)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用，雖然這個(gè)想法并不新穎，但卻被附近所有高中的學(xué)生使用。這些早期項(xiàng)目雖然沒(méi)有帶來(lái)商業(yè)成功，但培養(yǎng)了他們對(duì)打造優(yōu)秀產(chǎn)品的熱愛(ài)，也讓他們積累了寶貴的技術(shù)和產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)。

在高中最后一年，Anker 已經(jīng)開(kāi)始學(xué)習(xí) Solidity 編程，當(dāng) NFT 市場(chǎng)開(kāi)始爆發(fā)時(shí)，他們的朋友們都在詢問(wèn)如何購(gòu)買(mǎi) NFT，但流程太過(guò)復(fù)雜。雖然他們自己并不熱衷于交易 NFT，但他們看到了一個(gè)有趣的產(chǎn)品機(jī)會(huì)：讓非技術(shù)用戶也能輕松購(gòu)買(mǎi) NFT。這個(gè)想法最終成為了他們的第一個(gè)正式創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。

在 Anker 高中畢業(yè)后，Mads 還有一年才畢業(yè)，他們搬進(jìn)了哥本哈根一家麥當(dāng)勞樓上的一個(gè)小辦公室。Anker 甚至在那里睡了一段時(shí)間。他們開(kāi)發(fā)了一個(gè)投資應(yīng)用，成為第一家在歐洲與 Stripe 合作的公司。經(jīng)過(guò)多次嘗試說(shuō)服 Stripe 理解他們的系統(tǒng)運(yùn)作方式后，他們終于實(shí)現(xiàn)了用戶可以通過(guò) Apple Pay 購(gòu)買(mǎi) NFT，而他們的系統(tǒng)會(huì)處理所有技術(shù)細(xì)節(jié)。

但他們很快就學(xué)到了殘酷的一課。當(dāng)他們終于通過(guò)監(jiān)管審核并推出產(chǎn)品時(shí)，NFT 市場(chǎng)已經(jīng)從數(shù)百萬(wàn)用戶萎縮到只剩幾千人。更糟糕的是，他們此前并沒(méi)有真正與用戶交流。當(dāng)他們開(kāi)始與剩余的用戶對(duì)話時(shí)，發(fā)現(xiàn)這些用戶只關(guān)心市場(chǎng)漲跌，對(duì)他們精心打造的產(chǎn)品功能并不感興趣。他們無(wú)法控制市場(chǎng)走勢(shì)，這意味著他們的產(chǎn)品前景黯淡。

兩年的瘋狂 Pivot 之旅

面對(duì)失敗，Anker 和 Mads 展現(xiàn)出了超越年齡的成熟。他們沒(méi)有固守原有想法，而是進(jìn)入了全面 Pivot 模式。我認(rèn)為這種快速調(diào)整方向的能力，是優(yōu)秀創(chuàng)始人最重要的特質(zhì)之一。很多創(chuàng)業(yè)者會(huì)因?yàn)槌翛](méi)成本而繼續(xù)投入到一個(gè)明顯不可行的方向上，但 Anker 和 Mads 從一開(kāi)始就建立了一套系統(tǒng)化的 Pivot 方法。

他們受到另一家 YC 公司 Slope 的啟發(fā)，采用了一種"三周沖刺"的方法。每個(gè)新想法只投入三周時(shí)間去嘗試，這樣即使失敗了，沉沒(méi)成本也不會(huì)太大，同時(shí)也能讓他們有勇氣嘗試那些看起來(lái)可能很愚蠢的想法。如果某個(gè)想法最終沒(méi)有繼續(xù)推進(jìn)，他們會(huì)寫(xiě)一份事后總結(jié)，強(qiáng)迫自己真正去構(gòu)建和銷(xiāo)售一些東西，而不是停留在空想階段。

在這個(gè)過(guò)程中，他們第一次來(lái)到舊金山，訪問(wèn)了一些黑客屋，并立刻愛(ài)上了硅谷的創(chuàng)業(yè)氛圍。2024 年 1 月，當(dāng)時(shí) Anker 21 歲，Mads 只有 18 歲，他們搬進(jìn)了伯克利的一個(gè)黑客屋。在那里，他們遇到了 same.dev 的團(tuán)隊(duì)，這些人說(shuō)服他們申請(qǐng) Y Combinator。這個(gè)決定成為了他們創(chuàng)業(yè)旅程的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

在黑客屋里，他們開(kāi)始探索 B2B 領(lǐng)域，最初開(kāi)發(fā)了一個(gè) co-pilot 工具并成功進(jìn)入 YC。但在 YC 的 retreat 期間，他們發(fā)現(xiàn)雖然有客戶在使用他們的產(chǎn)品，但客戶并不真正滿意，銷(xiāo)售周期也很長(zhǎng)，因?yàn)槿藗兏惺懿坏狡惹械耐袋c(diǎn)。就在這時(shí)，Claude Sonnet 3.5 發(fā)布了，這個(gè)模型的出現(xiàn)讓半可靠的 agentic 變革成為可能，至少在他們的測(cè)試中是這樣。

這促使他們?cè)?YC 批次中期做出了一個(gè)大膽的決定：全力投入端到端解決支持工單的方向。Mads 在一周內(nèi)發(fā)送了 700 封個(gè)性化的冷郵件。他們的早期客戶，包括 Captions 和 Perplexity，都是通過(guò)冷郵件獲得的，因?yàn)樗麄冊(cè)诠韫葞缀鯖](méi)有任何人脈。他們向所有他們認(rèn)為很酷的公司發(fā)送郵件，然后很快意識(shí)到，如果專(zhuān)注于軟件創(chuàng)業(yè)公司，他們可以打造一個(gè)更好的產(chǎn)品。這些公司有共同的痛點(diǎn)：都需要與各種工具深度集成，都面臨著快速增長(zhǎng)帶來(lái)的知識(shí)管理問(wèn)題。

Parahelp 的核心價(jià)值：不只是回答問(wèn)題，而是解決問(wèn)題

當(dāng)我深入了解 Parahelp 后，發(fā)現(xiàn)它與市場(chǎng)上其他 AI 客服解決方案有本質(zhì)區(qū)別。大多數(shù) AI 客服系統(tǒng)只是回答問(wèn)題，但 Parahelp 的 AI agent 會(huì)實(shí)際采取行動(dòng)來(lái)解決客戶的問(wèn)題。這種區(qū)別看似微小，實(shí)則是一個(gè)巨大的跨越。

舉個(gè)最典型的例子：退款請(qǐng)求。當(dāng)客戶提出退款請(qǐng)求時(shí)，傳統(tǒng)的 AI 客服可能會(huì)告訴客戶退款政策是什么，或者說(shuō)"我會(huì)幫您聯(lián)系相關(guān)部門(mén)"。但 Parahelp 的做法完全不同。它會(huì)首先理解公司設(shè)定的退款標(biāo)準(zhǔn)，判斷這個(gè)客戶是否符合退款條件。如果符合，Parahelp 會(huì)直接連接到公司的 Stripe 賬戶，處理退款操作。沒(méi)錯(cuò)，Parahelp 實(shí)際上連接了公司的銀行賬戶，被授權(quán)在無(wú)需任何人工監(jiān)督的情況下代表公司轉(zhuǎn)移資金。

這聽(tīng)起來(lái)可能有些激進(jìn)，但 Parahelp 在這方面做了充分的考慮。對(duì)于敏感操作，他們?cè)O(shè)置了 Slack 審批流程。AI agent 會(huì)說(shuō)"我剛剛請(qǐng)求了一位團(tuán)隊(duì)成員審查這個(gè)問(wèn)題，稍后會(huì)回復(fù)您"。但因?yàn)樗麄儼?agent 設(shè)計(jì)成像真實(shí)人類(lèi)客服那樣工作，agent 知道有一個(gè)待審批的請(qǐng)求正在處理中，所以它會(huì)繼續(xù)與客戶聊天，回答其他問(wèn)題。當(dāng)計(jì)費(fèi)經(jīng)理在 Slack 中批準(zhǔn)操作后，agent 就會(huì)執(zhí)行必要的操作并跟進(jìn)客戶。

更有意思的是，對(duì)于某些客戶的某些計(jì)費(fèi)操作，Parahelp 在一段時(shí)間內(nèi)達(dá)到了 99% 的成功率后，甚至不再需要人工審批。這種從需要監(jiān)督到完全自主的演進(jìn)，就像人類(lèi)客服的成長(zhǎng)路徑：從處理小客戶開(kāi)始，隨著經(jīng)驗(yàn)積累和可靠性提升，逐漸被信任處理更重要的客戶。

Parahelp 的客戶名單讓我印象深刻：Perplexity、Replit、HeyGen、Framer、11 Labs、Photoroom 等等，幾乎都是最快速發(fā)展的 AI 原生公司。Perplexity 竟然是 Parahelp 的第二個(gè)客戶，這發(fā)生在他們 YC 批次期間。一些客戶甚至已經(jīng)授權(quán) Parahelp 處理?yè)碛猩锨€(gè)席位的企業(yè)客戶，這可能是一個(gè)六位數(shù)的大客戶。讓 AI agent 與這樣重要的客戶對(duì)話，顯然需要極高的信任度。

我特別好奇一點(diǎn)：這些 AI 原生公司本身都在構(gòu)建 agentic 系統(tǒng)，為什么他們不自己開(kāi)發(fā)客戶支持 AI，而是選擇使用 Parahelp？Anker 和 Mads 給出的答案很有說(shuō)服力。大多數(shù)公司都會(huì)嘗試自己構(gòu)建或啟用現(xiàn)有工單系統(tǒng)中的默認(rèn) AI 功能，比如 Intercom、Zendesk 或 Front 自帶的 AI。但這些系統(tǒng)在開(kāi)始時(shí)效果很好，處理那些不需要工具調(diào)用的簡(jiǎn)單問(wèn)題沒(méi)有問(wèn)題。但隨著時(shí)間推移，問(wèn)題就暴露出來(lái)了。

這些系統(tǒng)并不是為快速增長(zhǎng)的軟件公司的知識(shí)管理而構(gòu)建的。它們默認(rèn)不會(huì)連接到公司的所有知識(shí)源：Linear 中的技術(shù)信息、Notion 中的文檔、Retool 中的內(nèi)部工具、Slack 中的討論。而這些信息每天都在變化。由于沒(méi)有人真正維護(hù)這些 AI 系統(tǒng)，它們的解決率會(huì)逐漸下降。更糟糕的是，客戶可能會(huì)因?yàn)檫^(guò)時(shí)的信息而獲得糟糕的體驗(yàn)。沒(méi)有內(nèi)置的審查系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控 AI 的表現(xiàn)。

工具調(diào)用聽(tīng)起來(lái)可能很簡(jiǎn)單，很多其他 AI 支持解決方案也聲稱(chēng)支持工具調(diào)用。但深入了解后會(huì)發(fā)現(xiàn)，工具調(diào)用遠(yuǎn)不止是調(diào)用 API 端點(diǎn)那么簡(jiǎn)單。它需要適當(dāng)?shù)淖o(hù)欄機(jī)制，需要建立完善的評(píng)估系統(tǒng)，確保當(dāng)你能訪問(wèn) Stripe 這樣的敏感工具時(shí)，它應(yīng)該始終被正確調(diào)用。Parahelp 在工程方面花費(fèi)最多時(shí)間的就是建立評(píng)估系統(tǒng)：如何運(yùn)行評(píng)估，如何持續(xù)運(yùn)行評(píng)估以確保系統(tǒng)沒(méi)有退化。

從手動(dòng)監(jiān)控到自動(dòng)化評(píng)估的演進(jìn)

Parahelp 的成長(zhǎng)歷程讓我看到了 AI agent 公司在擴(kuò)展過(guò)程中必然面臨的挑戰(zhàn)。在最開(kāi)始，他們接入了第一個(gè)客戶 Captions AI，一周后又接入了 Perplexity AI。這一切都發(fā)生在他們 Pivot 后的四周內(nèi)。由于一切都還不確定，他們必須手動(dòng)觀察每一個(gè)工單處理過(guò)程，試圖弄清楚如何運(yùn)行適當(dāng)?shù)脑u(píng)估，以確保 agent 朝著正確的方向發(fā)展。

但隨著客戶數(shù)量增長(zhǎng)，這種方式顯然無(wú)法持續(xù)。現(xiàn)在 Parahelp 每天處理數(shù)千個(gè)支持工單和查詢。他們根本不可能手動(dòng)監(jiān)控這些。所以他們必須建立自動(dòng)化系統(tǒng)。我認(rèn)為這是所有 agentic AI 公司都會(huì)面臨的共同挑戰(zhàn)：如何從手動(dòng)監(jiān)督過(guò)渡到自動(dòng)化評(píng)估和優(yōu)化。

更大的挑戰(zhàn)還在于，客戶的需求總是在變化。每當(dāng)客戶推出新功能、修復(fù) Bug 或更新政策時(shí)，Parahelp 的 agent 需要立即了解這些變化。這就像是一個(gè)移動(dòng)的靶子，你需要不斷調(diào)整才能保持準(zhǔn)確性。大多數(shù)嘗試自建系統(tǒng)的公司會(huì)發(fā)現(xiàn)，即使他們擅長(zhǎng) AI 技術(shù)，也很難維持評(píng)估的持續(xù)通過(guò)、避免系統(tǒng)退化，以及時(shí)刻與產(chǎn)品、工程、營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)保持同步。

這就是為什么 Parahelp 能夠成功的關(guān)鍵原因之一。他們不僅構(gòu)建了一個(gè)能解決復(fù)雜問(wèn)題的 AI agent，還構(gòu)建了一整套系統(tǒng)來(lái)確保這個(gè) agent 能夠隨著客戶業(yè)務(wù)的發(fā)展而不斷進(jìn)化和優(yōu)化。這不是一次性的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而是一個(gè)持續(xù)運(yùn)作的智能系統(tǒng)。

Forward Deployed Engineering 的自動(dòng)化革命

在去年夏天，Parahelp 遇到了一個(gè)嚴(yán)重的瓶頸：他們無(wú)法招聘足夠的工程師來(lái)為所有想使用 Parahelp 的客戶提供 forward deployed engineering 服務(wù)。Forward deployed engineering 是硅谷過(guò)去兩年最熱門(mén)的趨勢(shì)之一，指的是工程師深入客戶現(xiàn)場(chǎng)，了解客戶的具體需求，然后為客戶定制解決方案。

這種方法的問(wèn)題在于它不具備規(guī)模化能力。Anker 和 Mads 意識(shí)到，他們可以嘗試大量招人，但他們并不擅長(zhǎng)建立一個(gè)以執(zhí)行和運(yùn)營(yíng)為主的組織。他們的優(yōu)勢(shì)在于打造產(chǎn)品。他們想招聘的工程師也更擅長(zhǎng)打造產(chǎn)品，而不是做大量手動(dòng)工作，更像是顧問(wèn)而非工程師。

他們想要保持小團(tuán)隊(duì)規(guī)模，同時(shí)實(shí)現(xiàn)極快的增長(zhǎng)。這看起來(lái)幾乎是不可能的任務(wù)，直到 Claude Opus 4 的發(fā)布改變了一切。他們花了整個(gè)夏天的兩個(gè)月時(shí)間，暫停了增長(zhǎng)，完全重建了他們的 agent 架構(gòu)。Opus 4 是第一個(gè)在他們的內(nèi)部基準(zhǔn)測(cè)試中具備足夠智能，能夠動(dòng)態(tài)生成評(píng)估集的模型。

這意味著什么？本質(zhì)上，他們構(gòu)建了一個(gè) AI forward deployed engineer。它能夠替代之前需要 Parahelp 員工完成的工作：與客戶交談，了解需求，然后更新系統(tǒng)。自從推出這個(gè)系統(tǒng)后，他們?cè)僖矝](méi)有編寫(xiě)過(guò)任何定制的評(píng)估集，因?yàn)樗麄兊?agent 會(huì)為客戶自動(dòng)完成這些工作。

我認(rèn)為這可能代表了 forward deployed engineering 的下一代演進(jìn)。對(duì)這種模式的批評(píng)一直是它無(wú)法規(guī)模化。但如果所有的 forward deployed engineer 都是 AI agent 呢？那么規(guī)模化就不再是問(wèn)題了。Parahelp 從編碼 agent 的設(shè)計(jì)中汲取了大量靈感，特別是兩個(gè)關(guān)鍵要素：能夠運(yùn)行確定性代碼，然后讓 agent 進(jìn)行優(yōu)化，這樣它就可以工作更長(zhǎng)時(shí)間；以及擁有一個(gè)審查系統(tǒng)。

現(xiàn)在 Parahelp 的 agent 可以輕松工作 30 到 40 分鐘來(lái)優(yōu)化自己的策略，運(yùn)行測(cè)試，然后進(jìn)行審查。這兩個(gè)特點(diǎn)讓他們能夠處理比簡(jiǎn)單問(wèn)題復(fù)雜得多的場(chǎng)景。Opus 4 能夠管理所有這些復(fù)雜的上下文，并推理如何改進(jìn)系統(tǒng)。

Parahelp Assistant：AI 驅(qū)動(dòng)的持續(xù)優(yōu)化引擎

Parahelp 最近推出的新架構(gòu)包含兩個(gè)核心 AI agent：Parahelp Agent 和 Parahelp Assistant。Parahelp Agent 直接在客戶的工單系統(tǒng)中工作，處理實(shí)際的客戶支持請(qǐng)求。而 Parahelp Assistant 則是一個(gè)更加革命性的創(chuàng)新，它讓客戶能夠快速設(shè)置 Parahelp，構(gòu)建和優(yōu)化策略，設(shè)置工具，并在發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境之前徹底測(cè)試所有內(nèi)容。

Assistant 的設(shè)置過(guò)程非常簡(jiǎn)單。客戶只需要向 Parahelp agent 發(fā)送一個(gè)電子郵件邀請(qǐng)，就像邀請(qǐng)一個(gè)新員工加入工單系統(tǒng)一樣，然后系統(tǒng)就上線了，不需要工程師安裝任何 SDK 或連接任何渠道。這種極簡(jiǎn)的設(shè)置流程是 Parahelp 能夠快速擴(kuò)展的關(guān)鍵因素之一。

但真正讓我印象深刻的是 Assistant 的智能優(yōu)化能力。在過(guò)去六個(gè)月里，Parahelp 的客戶選擇他們主要是因?yàn)樗麄兡芙鉀Q復(fù)雜的工單。但這也意味著在接入客戶時(shí)需要運(yùn)行大量復(fù)雜的評(píng)估。由于模型還不夠智能，很多情況下需要手動(dòng)完成這些工作。他們會(huì)通過(guò)內(nèi)部工具運(yùn)行評(píng)估來(lái)優(yōu)化 agent，如果需要修復(fù)任何問(wèn)題，他們常常需要進(jìn)行 prompt 優(yōu)化。這種 forward deployed engineering 的方法效果不錯(cuò)，但也意味著他們需要為每個(gè)客戶編寫(xiě)大量無(wú)法復(fù)用的定制 prompt 優(yōu)化。

隨著客戶增長(zhǎng)和需求激增，他們發(fā)現(xiàn)自己在快速設(shè)置和保持高解決率方面開(kāi)始落后，除非雇傭大量人員為每個(gè)客戶做定制工作。作為非常注重產(chǎn)品的創(chuàng)始人，他們不喜歡這種方式。然后 Opus 4 發(fā)布了，他們意識(shí)到可以暫停增長(zhǎng)，重建 agent 架構(gòu)。

現(xiàn)在，Parahelp 有了一個(gè)研究 agent，它可以一次搜索多達(dá) 20000 個(gè)工單，然后用多個(gè)子 agent 來(lái)管理上下文，仔細(xì)分析通常 50 到 500 個(gè)工單。它會(huì)打開(kāi)完整的工單內(nèi)容，當(dāng)然會(huì)移除所有敏感信息，然后分析 AI agent 是如何處理的、何時(shí)轉(zhuǎn)交給人工、人工是如何處理的。最后它會(huì)提供一份詳細(xì)的研究報(bào)告，附帶來(lái)源和分析的所有工單，然后主動(dòng)提出改進(jìn)建議。

更酷的是，這些改進(jìn)建議可以由支持經(jīng)理直接在同一個(gè)會(huì)話中實(shí)施，只需要提示 agent："請(qǐng)實(shí)施這個(gè)建議，我剛添加了這個(gè)工具，請(qǐng)制定一個(gè)策略來(lái)調(diào)用這個(gè)工具以填補(bǔ)知識(shí)空白。"或者研究 agent 會(huì)自動(dòng)查看人工客服如何回復(fù)類(lèi)似問(wèn)題，然后說(shuō)："看起來(lái)我們需要有這個(gè)策略，人工客服就是這樣做的，我認(rèn)為通過(guò)這個(gè)策略我可以多解決 5% 的工單。"

這創(chuàng)造了一個(gè)持續(xù)的優(yōu)化循環(huán)。你可以發(fā)現(xiàn)人工解決工單的模式,然后配置和測(cè)試這些模式并發(fā)布它們,讓這個(gè)持續(xù)的循環(huán)在任何時(shí)候都能優(yōu)化 agent 能夠處理的工單數(shù)量。自從兩周前為 Perplexity 推出這個(gè)系統(tǒng)并建立這個(gè)自動(dòng)化飛輪后,他們的解決率提高了 12 到 15 個(gè)百分點(diǎn),因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)實(shí)際上已經(jīng)做出了 250 多次發(fā)布。這相當(dāng)于 10 名以上的團(tuán)隊(duì)成員能夠根據(jù)他們的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行發(fā)布。

從客戶支持到收入增長(zhǎng)引擎

Parahelp 的愿景不僅僅是自動(dòng)化客戶支持,而是將支持系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)楣镜氖杖朐鲩L(zhǎng)引擎。我認(rèn)為這是一個(gè)非常前瞻性的思考方式。傳統(tǒng)上,客戶支持被視為一個(gè)成本中心,企業(yè)總是希望盡可能降低支持成本。但 Parahelp 看到了不同的可能性。

他們即將推出的一個(gè)功能特別讓我興奮:批量跟進(jìn)工具。假設(shè)客戶想知道為什么他們的待辦事項(xiàng)中有 700 個(gè)未解決的學(xué)生折扣相關(guān)工單。Parahelp Assistant agent 會(huì)分析這個(gè)情況,確定需要哪些端點(diǎn)、如何驗(yàn)證、應(yīng)該如何回應(yīng),然后不僅為未來(lái)的類(lèi)似工單建立策略,還會(huì)問(wèn):"我應(yīng)該跟進(jìn)所有這 700 個(gè)工單嗎?" 一旦獲得批準(zhǔn),它就會(huì)在工單系統(tǒng)中生成大量 Parahelp agent 來(lái)處理這些工單。

更進(jìn)一步,這個(gè)批量跟進(jìn)功能結(jié)合研究能力和所有系統(tǒng)的上下文后,Parahelp 實(shí)際上可以開(kāi)始充當(dāng)客戶成功經(jīng)理的角色,向客戶追加銷(xiāo)售或聯(lián)系已流失的客戶告訴他們新功能。每當(dāng)客戶推出新功能或修復(fù) Bug 時(shí),研究 agent 會(huì)自動(dòng)提示他們:"我們應(yīng)該跟進(jìn)每一個(gè)曾經(jīng)要求過(guò)這個(gè)功能的客戶嗎?" 然后它可以啟動(dòng)這個(gè) agent 說(shuō):"嘿,這個(gè)功能現(xiàn)在在我們的 Pro Plus 計(jì)劃中可用了。"

這是一個(gè)超級(jí)智能版本的客戶關(guān)系管理,能夠回溯并回復(fù)過(guò)去兩年中所有詢問(wèn)過(guò)某個(gè)功能的人,現(xiàn)在你終于發(fā)布了這個(gè)功能。對(duì)于某些客戶,Parahelp 已經(jīng)解決了數(shù)十萬(wàn)個(gè)工單,這意味著 Parahelp agent 擁有數(shù)十萬(wàn)個(gè)潛在客戶的郵箱,這些客戶可能被追加銷(xiāo)售到商業(yè)計(jì)劃或顯著擴(kuò)展。但普通團(tuán)隊(duì)沒(méi)有資源或全局視角來(lái)做到這一點(diǎn)。

Parahelp 還推出了一個(gè)工具,讓 agent 可以在客戶流失前給予折扣,或者發(fā)送追加銷(xiāo)售鏈接。客戶可以輕松定義他們想要的策略,突然之間,這不再只是成本節(jié)約,而是實(shí)際的收入生成。我問(wèn) Anker 和 Mads,Parahelp 的價(jià)值主張有多少是關(guān)于降低雇傭人類(lèi)客服的成本,有多少是關(guān)于做一些用人工根本無(wú)法做到的事情,比如通過(guò)以前無(wú)法規(guī)模化的追加銷(xiāo)售方式來(lái)增加收入。

他們的回答很明確:主要是后者。由于他們只專(zhuān)注于快速發(fā)展的軟件公司,在很多情況下,這些公司今天并沒(méi)有龐大的支持團(tuán)隊(duì)。支持成本本身并不是特別大。但如果他們必須跟上業(yè)務(wù)增長(zhǎng),支持成本就必須變得很大,因?yàn)樗麄儽仨毠蛡蚝芏嗳恕Ｋ愿嗟氖菍?shí)施 Parahelp,然后 Parahelp 成為他們本來(lái)需要雇傭的 100 個(gè)客服。而且由于所有這些 agent 擁有統(tǒng)一的大腦,它們不僅具有一個(gè)可以 24/7 工作的單一 agent 的影響,而且具有如果所有處理特定工單的 agent 都擁有統(tǒng)一大腦并能做各種事情的影響。

Parahelp 如何成為公司的知識(shí)中樞

一旦公司接入 Parahelp,一個(gè)有趣的現(xiàn)象就會(huì)發(fā)生:Parahelp 開(kāi)始在公司內(nèi)部傳播開(kāi)來(lái)。因?yàn)閷?duì)于快速發(fā)展的軟件公司來(lái)說(shuō),支持系統(tǒng)實(shí)際上是知識(shí)的大腦。公司員工開(kāi)始把所有的知識(shí)轉(zhuǎn)儲(chǔ)和信息都導(dǎo)向 Parahelp Assistant,而 Assistant 也會(huì)主動(dòng)提示他們提供更多知識(shí)。

很快,Parahelp 中就會(huì)有數(shù)百頁(yè)只存在于 Parahelp 系統(tǒng)中的知識(shí)。他們遵循的一個(gè)原則是讓公司員工極其容易訪問(wèn)這些知識(shí)。所以他們?yōu)殇N(xiāo)售、工程、企業(yè)和客戶成功團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了"Ask Parahelp"頻道,甚至為仍在回答問(wèn)題的支持代理創(chuàng)建了類(lèi)似 co-pilot 的頻道。

對(duì)于某些客戶,這些頻道中有數(shù)百名員工,他們只是在向 Parahelp 提問(wèn),基本上把它當(dāng)作支持團(tuán)隊(duì)以前作為資源提供服務(wù)的延伸。現(xiàn)在有了深度研究功能,他們不僅能夠問(wèn)"請(qǐng)告訴我如何將解決率提高 10%"這樣的問(wèn)題,產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)、工程團(tuán)隊(duì)和領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)實(shí)際上還可以問(wèn)"我們的退款在過(guò)去一個(gè)月里是如何演變的,這與情緒、新功能或 Bug 有什么關(guān)聯(lián)",然后找出如何通過(guò)遵循 Parahelp 提供的洞察來(lái)將退款百分比減少 20%。

這些洞察來(lái)自于 Parahelp 能夠交叉比對(duì)退款分析數(shù)據(jù)和實(shí)際的客戶對(duì)話,甚至包括產(chǎn)品反饋。如果他們推出了一個(gè)新功能并想了解客戶對(duì)該功能的反應(yīng),他們也可以從中發(fā)現(xiàn)模式。產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以使用這些作為改進(jìn)新功能的參考。或者在功能請(qǐng)求中發(fā)現(xiàn)模式,看到很多客戶都在要求構(gòu)建某個(gè)功能,那就應(yīng)該優(yōu)先考慮這個(gè)功能,因?yàn)楝F(xiàn)在有數(shù)據(jù)支持。Bug 報(bào)告也是同樣的道理。

Parahelp 變成了一個(gè)在整個(gè)組織中部署更廣泛的工具,因?yàn)樵诤芏喾矫?這是軟件公司特有的,但對(duì)于軟件公司來(lái)說(shuō),支持確實(shí)是客戶知識(shí)和產(chǎn)品知識(shí)的中心,是組織其他部分大量工作的起點(diǎn)。

結(jié)尾

也歡迎大家留言討論，分享你的觀點(diǎn)！

覺(jué)得內(nèi)容不錯(cuò)的朋友能夠幫忙右下角點(diǎn)個(gè)贊，分享一下。您的每次分享，都是在激勵(lì)我不斷產(chǎn)出更好的內(nèi)容。

歡迎關(guān)注深思圈，一起探索更大的世界。

- END -

兩個(gè)“特別坑”的AI產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)方向，你知道嗎

速度將成為AI時(shí)代唯一的護(hù)城河

a16z重磅預(yù)測(cè)：Vibe coding贏者通吃？錯(cuò)了，垂直專(zhuān)業(yè)化才是未來(lái)