TopSales 用 AI 读你们导出的历史会话，先判断客户此刻的情绪——犹豫、在比价、客气拒绝、还是真的在忙—— 再决定该追谁、什么时候追、什么时候该换人。多卖出来的钱，按增量净 GMV 分成。
一周出结论：你的存量里有多少跟进是白追的。
是因为你说得太多、太早、太勤。市面上大多数「AI 销售」在把话说得更像人，但话术可复制、可检测、成本趋零。真正稀缺的是另一件事：判断这一句现在根本不该发。
大多数 AI 销售在学怎么说话。我们做两件事：判断客户此刻的情绪，然后主动调整策略和动作——推还是等、说什么、什么时候、要不要换人。
情绪是从会话里读出来的，不是人工打的标签。读错情绪，后面三个判断全错—— 而读对了，策略和动作就有唯一答案。
这条线索现在有没有推进空间。推进一个已经没有需求的客户，比不推进更伤关系。
判错代价：一次打扰，一个账户
时机。同样一句话，早三天是催，晚三天是错过。这是情商里最难形式化、也最值钱的一项。
判错代价：把从容变成压力
识别出「这一单该人上了」，并把上下文干净地交出去。不会交接的 AI，是负债。
判错代价：丢掉本可以赢的单
不跟客户争比例，先跟客户对齐分母。留一小块盘子作随机对照， 增量只算对照之外的那部分——这是分成的唯一依据。
E[Y | 施加动作] − E[Y | 不施加]
对谁施加、施加什么，本质是一个 uplift 排序问题。能估计反事实，才谈得上「证明」。
对照盘由你们划，报告由我们出，账你们自己核。差异不显著，我们收 0。
你确认增量，我们才抽成。前 3 个月只收固定服务费、不抽成，第 4 个月起按增量净 GMV 分成。
你们自己的系统调用决策接口
我们直接接管存量的私域与邮件跟进
AI 直接外呼存量客户，含合规与频控
第一周不收费、不要系统权限。算完如果没价值，我们直接告诉你。
用你们导出的历史会话，算出多少跟进是白追的、错在哪。不要账号权限。
在你们的用户群上校准行为模型，验证「等」到底有没有信号。没有就停。
文字或电话执行，每个判断留痕。打扰率、投诉率恶化，立刻停。
对照盘算增量，出归因报告。值不值得继续，报告里有答案。
我们做用户行为建模与销售决策。TopSales 是把这套模型用在存量客户上的产品—— 先判断情绪，再决定策略，最后才开口。
一周内给你结论：存量跟进里多少是有效的、多少是白追的。不用开系统权限，导出历史记录就行。