AI驅動的自動冷撥電話:使用Bland AI進行潛在客戶生成
革新潛在客戶生成:使用Python與Bland AI進行AI驅動的冷撥電話
在當今競爭激烈的商業環境中,每一秒都至關重要。然而,銷售團隊仍在手動撥號中浪費無數小時,面對一次又一次的拒絕。如果我告訴你有一個更聰明的方法呢?
進入AI驅動的冷撥電話自動化 – 由Python腳本和Bland AI的對話代理處理繁重工作,而你的人力團隊專注於成交。
為什麼傳統冷撥電話已失效
我們都看過那些經典的電影場景 – 從《當幸福來敲門》到《華爾街之狼》 – 頑強的冷撥電話員最終獲得成功。

但現實並非好萊塢。傳統冷撥電話面臨的問題包括:
- 極度低效:90%的電話無人接聽
- 情感負擔:持續的拒絕讓最堅強的銷售代表也感到疲憊
- 時間浪費:花費數小時在不合格的潛在客戶上
改變一切的AI解決方案
想像一支全天候運作的數位銷售助理軍團,負責:
✅ 自動篩選潛在客戶
✅ 處理初步對話
✅ 僅將熱門潛在客戶轉交給你的團隊
這就是我們今天將使用的工具來打造的:
- Python(強大的腳本工具)
- Bland AI(尖端的對話AI)
- Google Colab(無需安裝)

你的自動化藍圖步驟
1. 準備你的潛在客戶數據
首先,將你的聯繫人整理成一個包含兩列的CSV文件:
csv姓名,電話號碼
John Doe,15551234567
Jane Smith,15559876543
專業提示:始終包含國家代碼並移除電話號碼中的特殊字符。
2. 獲取你的Bland AI訪問權限
- 在Bland AI註冊(視頻描述中提供25%折扣)
- 從帳戶設置中獲取你的API密鑰

警告:將此密鑰視為密碼 – 任何人獲得它都可能耗盡你的信用!
3. 設置自動化腳本
我們將使用Google Colab(免費的雲端Python環境):
- 打開我們預製的Colab筆記本
- 在指定位置貼上你的API密鑰
- 上傳你的CSV文件

4. 自訂你的AI代理
魔法發生在腳本的“payload”部分:
pythonbatch_payload = {
"base_prompt": "你正在為{name}打電話,討論6%利率的再融資",
"call_data": [{
"phone_number": str(row['Phone Number']),
"name": row['Name']
} for index, row in df.iterrows()]
}
關鍵自訂:
- 調整銷售腳本
- 設定轉接號碼
- 定義篩選標準
了解成本
Bland AI使用信用系統:

- 按使用付費:每分鐘約0.15美元
- 批量折扣:適用於大量用戶
- 免費試用:使用初始信用進行測試
你能期待的實際成果
使用此系統的公司報告:
📈 每日對話量增加3倍
🕒 銷售團隊節省80%時間
💰 更高轉化率來自更優質的潛在客戶
這適合你嗎?
優勢:
- 全天候潛在客戶篩選
- 不再有撥號疲勞
- 無限擴展
挑戰:
- 需要基本的技術設置
- AI無法取代人類的細膩
- 需要監控性能
超越冷撥電話:進階應用
這項技術同樣適用於:
🏠 房地產潛在客戶生成
🎓 大學招生推廣
❤️ 非營利組織捐贈者參與
輪到你自動化了
準備好改變你的潛在客戶生成方式了嗎?
- 從我們的視頻描述中獲取Colab筆記本
- 註冊Bland AI
- 上傳你的聯繫人列表
- 啟動你的第一個AI電話活動
專業提示:先從小規模測試批次(50-100個號碼)開始,優化你的腳本後再擴展。
銷售的未來不是更努力工作,而是與AI一起更聰明地工作。你的團隊會適應還是被甩在後面?
如需實施幫助,請加入我們的Discord社群,我們在那裡分享腳本、提示和成功故事!
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評論 (1)
0/200
KeithYoung
2025-07-28 09:18:39
This AI cold-calling stuff sounds like a game-changer! Imagine sales teams sipping coffee while a bot does the grunt work. But, like, is it too good to be true? Will it creep out leads or actually close deals? 🤔
0
革新潛在客戶生成:使用Python與Bland AI進行AI驅動的冷撥電話
在當今競爭激烈的商業環境中,每一秒都至關重要。然而,銷售團隊仍在手動撥號中浪費無數小時,面對一次又一次的拒絕。如果我告訴你有一個更聰明的方法呢?
進入AI驅動的冷撥電話自動化 – 由Python腳本和Bland AI的對話代理處理繁重工作,而你的人力團隊專注於成交。
為什麼傳統冷撥電話已失效
我們都看過那些經典的電影場景 – 從《當幸福來敲門》到《華爾街之狼》 – 頑強的冷撥電話員最終獲得成功。
但現實並非好萊塢。傳統冷撥電話面臨的問題包括:
- 極度低效:90%的電話無人接聽
- 情感負擔:持續的拒絕讓最堅強的銷售代表也感到疲憊
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改變一切的AI解決方案
想像一支全天候運作的數位銷售助理軍團,負責:
✅ 自動篩選潛在客戶
✅ 處理初步對話
✅ 僅將熱門潛在客戶轉交給你的團隊
這就是我們今天將使用的工具來打造的:
- Python(強大的腳本工具)
- Bland AI(尖端的對話AI)
- Google Colab(無需安裝)
你的自動化藍圖步驟
1. 準備你的潛在客戶數據
首先,將你的聯繫人整理成一個包含兩列的CSV文件:
姓名,電話號碼
John Doe,15551234567
Jane Smith,15559876543
專業提示:始終包含國家代碼並移除電話號碼中的特殊字符。
2. 獲取你的Bland AI訪問權限
- 在Bland AI註冊(視頻描述中提供25%折扣)
- 從帳戶設置中獲取你的API密鑰
警告:將此密鑰視為密碼 – 任何人獲得它都可能耗盡你的信用!
3. 設置自動化腳本
我們將使用Google Colab(免費的雲端Python環境):
- 打開我們預製的Colab筆記本
- 在指定位置貼上你的API密鑰
- 上傳你的CSV文件
4. 自訂你的AI代理
魔法發生在腳本的“payload”部分:
batch_payload = {
"base_prompt": "你正在為{name}打電話,討論6%利率的再融資",
"call_data": [{
"phone_number": str(row['Phone Number']),
"name": row['Name']
} for index, row in df.iterrows()]
}
關鍵自訂:
- 調整銷售腳本
- 設定轉接號碼
- 定義篩選標準
了解成本
Bland AI使用信用系統:
- 按使用付費:每分鐘約0.15美元
- 批量折扣:適用於大量用戶
- 免費試用:使用初始信用進行測試
你能期待的實際成果
使用此系統的公司報告:
📈 每日對話量增加3倍
🕒 銷售團隊節省80%時間
💰 更高轉化率來自更優質的潛在客戶
這適合你嗎?
優勢:
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- 不再有撥號疲勞
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挑戰:
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銷售的未來不是更努力工作,而是與AI一起更聰明地工作。你的團隊會適應還是被甩在後面?
如需實施幫助,請加入我們的Discord社群,我們在那裡分享腳本、提示和成功故事!




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