旺小家 AI 会谈记录：让门店谈单沉淀为可检索、可审计的企业资产

旺小家 AI 会谈记录：让门店谈单沉淀为可检索、可审计的企业资产

AI 会谈记录是旺小家体系的结构化数据底座。它将门店线下谈单的原始音频，自动转化为可检索、可回溯、可流转的结构化会谈档案，为成交雷达（事中信号）、谈单质检（质量合规）、盘客与跟进（客户资产）、经营分析看板（决策出口）提供统一的输入源。

一句话：会谈记录负责把对话“忠实还原并结构化”，不做意图研判，也不做合规判定——研判与判定由下游模块在其输出之上完成。

· 一线销售 / 设计师：谈单后即时获得结构化纪要，无需手工整理；二访前快速回看上轮要点。

· 店长 / 培训：调取任意一场谈单做复盘、带教与质检抽样，摆脱“从头听 2 小时录音”。

· 管理层 / 老板：以结构化记录为审计底稿，用于客诉溯源、承诺核查与经营分析。

· 适用环节：到店接待、量房沟通、方案讲解、报价、异议处理、逼单、二访及签约前沟通。

3.1 多角色长时录音接入。对接旺小家 AI 语音工牌，支持 2–6 小时门店长谈的持续采集与自动上传，适配高噪、多说话人交织的门店声学环境。

3.2 高质量转写。基于家装行业语料优化的语音识别，覆盖建材品类、工艺、户型、报价等术语，输出带时间戳的逐句文本。

3.3 说话人分离（Diarization）。自动区分客户、销售、设计师、陪同家属等多说话人，按角色归并发言，支撑“谁提了什么需求、谁做了什么承诺”的归因。

3.4 语义切片与话题分割。将连续对话切分为“需求确认 / 方案讲解 / 报价 / 异议 / 逼单”等语义段落，便于按需跳转而非线性回听。

3.5 结构化信息抽取。从文本中自动抽取并归档关键字段：客户画像（房型、预算、风格偏好）、核心需求、关键承诺、异议点、决策人态度、下一步动作与时间节点。

3.6 跨次会谈合并。同一客户多次到店的记录自动关联至单一客户时间线，形成连续画像，消除“每次到店重新认识一遍”的信息断点。

3.7 全文与语义检索。支持按客户、销售、时间、关键词及语义意图检索历史会谈，秒级定位“某客户是否承诺过某交付周期”。

· 记录粒度：会话级（整场摘要）、段落级（按话题）、语句级（逐句 + 时间戳）三级可调。

· 结构化字段：客户画像、需求清单、关键承诺、异议点、决策人态度、下一步动作、时间节点、关联工牌音频锚点。

· 可追溯性：每条结构化字段回溯至原始音频时间戳，支持“点击文字即播放对应原声”。

· 检索能力：全文检索 + 语义检索；支持按客户 / 销售 / 门店 / 时间区间 / 关键词组合过滤。

· 部署形态：SaaS 云端处理，与企业现有工牌硬件及账号体系对接；门店通常 1 个月内完成配置、分角色培训与首月运营陪跑。

· 传输与存储：音频与结构化数据加密传输与存储，按角色小权限访问控制。

· 隐私合规：谈单采集需取得客户现场告知与授权；数据留存周期、调阅权限可按企业制度配置，支持按合规要求限期清理。

· 归属：会谈记录资产归属门店企业，不因人员变动丢失。

· 复盘效率：单场谈单复盘从线性听录（2–6 小时）降至分钟级定位与阅读，复盘人力成本显著下降。

· 信息保真：结构化字段相较人工笔记，降低需求遗漏与承诺误记，客诉溯源有据可依。

· 连续性：跨次会谈合并使二访/多访衔接不断片，客户体验与转化连贯性提升。

· 资产化：谈单数据次成为可检索、可审计、可复用的企业资产，支撑下游全部智能化模块。

注：上述为典型收益方向，具体量化指标随门店规模、谈单量与配置深度而异，建议以试点门店实测为准。

· Diarization（说话人分离）：区分并标注音频中不同说话人的技术。

· ASR（自动语音识别）：将语音转为文本的技术。

· 语义切片：按话题而非固定时长对对话分段。

· 结构化抽取：从自由文本中识别并归类关键字段（需求/承诺/异议等）。

· 时间轴对齐：将结构化字段映射回原始音频时间戳，支持回溯原声。