在AI技术飞速发展的当下，SolidRoad凭借其独特的AI驱动解决方案在众多产品中脱颖而出。本文将深入剖析Solidroad的产品逻辑、市场定位以及未来发展方向。

一、关于solidroad的初步分析

选几个行业，聚焦的，选择场景（销售、客服）打包成解决方案，做成一个产品？

总结：从solidroad目前的用户量、分享的客户案例、官网建设以及投资情况来看，当前还处于“早期扩张、ARR 未公开”阶段。应放弃长尾行业，深耕已服务的保险/医疗/教育，将技术能力封装为「行业预置方案包」，通过「AI陪练→质检→洞察」闭环证明降本增效价值，并以轻交付模式加速规模化，早期突围后逐步构建SAAS+Know-How壁垒的最优路径。

1、行业和场景怎么选？

大概思路：

前期更多是客户服务深入阶段（否则AI产品容易见光死），先选择从当前服务较深入的行业&客户来入手：保险、科技、加密货币、营销、能源、SaaS。

高契合度、强需求、可复制性，更有场景化故事。先选择保险、医疗、教育三大高潜力且强需求行业（也是马斯洛最基础层）为核心打造场景化解决方案。

因为：

✅ 金融（银行/保险） → 客户体量大、流程标准化、数据质量高：刚性合规需求（如话术质检）+ 复杂销售流程 → 定制「AI合规陪练+实时质检」方案，降低监管风险。

✅ 医疗（医疗机构/药企） → 预约咨询、健康管理需求刚性：标准化咨询场景（预约/健康管理） → 打包「服务话术优化+客户意图分析」工具，提升转化率。

✅ 教育（职业培训/K12） → 销售转化与课后服务场景强需求：高转化压力（课程销售/课后服务） → 组合「销售模拟训练+服务质检」模块，缩短新人成长期。

输出思路：行业背景->共性挑战->为什么选择solidroad？（1、给到的训练解决方案->2、扶持培训如何转型？）->带来的培训前后结果（AB测试）->AI+企业的培训如何深度绑定？

强化“SAAS+行业Know-How”壁垒： 软件是核心价值，而对行业的深度理解则是做出真正有效解决方案的关键。

AI编程、AI设计会让抄袭功能变得非常快，但是真正有用的信息是需要判断和时间（才能判断AI给的内容到底是不是幻觉还是盲目相信），所以也是信息专业的壁垒。

PS：也能看到，国内的SAAS厂商也逐渐从功能到垂直化行业的服务运营（BPAAS+SAAS，弱化工具主导），才能提高客单价和客户价值。（AI可仿功能，难仿场景理解）

2、产品的核心实施路径和推测规划

短期持续聚焦模拟培训，实现整个链路从诊断分析（beta）到培训流程的闭环。长期向实际场景质检、AI 现场陪练（核心突破全面消息覆盖与高准确度评估）拓展。

前期肯定以人先来重交付环节，但规划化之后继续延续当前的方式，也将面临CSM交付成本高，后续考虑加持更多AI自动化编排流程和开箱即用的方案包，做到真正的“业务咨询AI诊断+AI编排方案+流程优化后线上质检”三位一体。

通过网上和官方demo揣测，实际还是要试用产品，当前没有注册到真实的测试账号，具体要以真实使用才可靠。

1、根据官网给到的帮助中心得到，实现从真实数据诊断（beta）-培训方案撰写-AI模拟-训练报告的闭环，并高度强调和深化面试场景（单独TAB，因行业流动性高，以人为本的情况一定有招聘选拔的诉求）。

2、2025-Q3 发布“实时语音教练”插件；计划 2025-Q4 启动 A 轮 2–3 千万美元，用于亚太市场及企业级合规功能。当前产品更多聚焦模拟培训，暂不与真实绩效挂钩，这种模式更快且更好推进。而实际场景的质检、AI 现场陪练是更大市场，核心能力在于全面消息覆盖与高准确度评估。先以模拟培训切入，成本更低，可快速实现全流程。

3、关于其他未连接的 AI 优化：目前优先级较低（属于体验升级，低于市场拓展），但未来规模化、用户量增长后必然需要考虑。当前让用户自行撰写难度大且未必准确，因客户少，大概率由 solidroad 运营协同完成交付。

3、更多详细资料

二、其他思考

和我现在做的客服行业质检，有什么区别，为什么不先做客服（亚马逊、虾皮等平台）？而是先做门店销售？未来要做客服行业吗？

1、SolidRoad代表的是AI驱动的主动式质检，电商客服是规则驱动的被动规则的抽检，定位有差异。

• 数据源与合规性：SolidRoad依赖企业自有数据（门店录音/面对面沟通），数据获取门槛低且结构统一。直接做电商平台，面临高门槛（多语言/渠道/跨境合规），及核心风险—>平台可能关闭接口或自建中台（如国内平台趋势），导致第三方无法获取或拿全数据。
• 终极目标存在差异：SolidRoad 核心功能是生成个性化培训模拟（如针对销售的谈判弱点生成虚拟客户场景），聚焦提升人效与质量（销售谈判力），其价值在于赋能。电商客服质检则服务于自动化替代（L5 AI 应答），平台与商家都在追求人力缩减。
• 部署与壁垒：销售技巧属企业机密，更多要求私有化部署，交付周期长但客单价高。电商质检多为标准化SaaS工具，依赖平台生态，易受巨头挤压（如亚马逊自研Alexa）且同生死。（重点是能不能拿到和拿全，如果企业自己能够拿到就可以自己做分析，平台自己做第三方就没有机会） 2、为何先切入门店销售而非亚马逊/Shopee等平台？
• 数据整合可行性，门槛低：门店语音/面对面数据易采集且结构化，**完全掌控数据主权，**适合AI快速做专属的建模。电商需处理退货、跨境纠纷等非标问题，且平台数据封锁加剧，初期模型泛化能力不足，需要投入大量的训练师。
• 业务痛点更集中：针对门店核心指标（转化率、客单价），SolidRoad效果直接可量化和认可（AB测试）。但是电商客服需处理退货、物流等复杂问题，必须要适配平台规则、交易链路和流量分配（比如不买广告就没有客流量）。
• 竞争壁垒：电商平台巨头（如亚马逊）已自研AI客服，新的创业公司需避开正面竞争。门店场景行业&客户的垂直度高，易形成差异化优势。 3、未来是否拓展客服质检？

必然，但还有很长的路，也不一定会做。从门店切入的本质是“低复杂度场景验证技术，高价值场景验证变现”。

• 技术适配路径：短期将门店验证的AI模型（如情绪识别、需求挖掘）迁移至售前&售后客服（如投诉处理培训），长期结合知识图谱构建跨平台客服助手，实时提示解决方案（如自动调取Shopee退货政策回复客户）
• 市场拓展逻辑：先服务高付费意愿行业，如保险供应商（参考Toma的成功案例）、高端职业教育或零售，再渗透至电商客服外包商。欧盟DSA法案强制平台留存客服数据，可能未来有数据拿不到的高风险。（现在国内平台已经开始了，数据不支持导出/不开放接口，自有中台加强投入等）
• 生态整合关键：与CRM厂商（如Salesforce）等合作，将质检模块嵌入工作流闭环，避免独立系统，和现有的客服第三方机器人的厂商竞争没有任何的优势。

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