销售电话里最难的是客户突然发问的那一两秒，只能硬接。有人把提词卡做成一层浮在通话画面上的提示，500 毫秒内告诉你下一句该问什么，a16z 因此领投了 800 万美元种子轮。

你有没有想过，一场销售电话里最难的是哪几秒？是客户忽然问了一个你没准备过的问题，而你只有一两秒的时间接话。Jared Zelman 做第二家公司时向企业客户卖 AI 虚拟形象，卖得很吃力。为了撑过那些电话，他让一位朋友站在自己的电脑后面举提词卡，提醒他下一句该问什么。

现在 Zelman 24 岁，他和联合创始人 Raphael Assor 把这张提词卡做成了产品。纽约的 Othello 在 10 月 14 日宣布完成 800 万美元种子轮，a16z speedrun 和 Owl Capital 领投，DoorDash 联合创始人 Andy Fang 和 Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf 等人也参与了投资。它是一层盖在通话画面上的 AI 浮层，销售和客户说话的同时，它实时提示下一句该问什么，客户的问题怎么答，哪些地方漏掉了。

Othello 的两位联合创始人 Jared Zelman 和 Raphael Assor。图片来自 Othello，截图来自 Business Insider 的融资报道

01 Zelman 为什么要做 Othello

Zelman 的第二家公司叫 Cicero，给作家和播客主持人做 AI 虚拟形象。这个想法在个人创作者那里好讲，到了企业客户面前就卖不动。电话里对方一个接一个地问，他一边推销一边答，朋友手里的提词卡，成了他当时最管用的办法。

这段经历让他看清了一件事。在他看来，销售里的大部分活儿都可以外包出去，或者交给 AI，只有销售电话不行，那是整份工作里最重要的一段。他说，当时的想法很简单：“那我干脆把这个东西做给所有人。”

一通销售电话同时压着好几件事。销售要听出客户真正的痛点，要记得问预算和决策人，要在对方提到竞争对手时有话可说，还要答得出一个没见过的产品细节。每一件都有标准答案，难的是它们在同一分钟里一起出现，而且谁也不会停下来等你翻资料。

这个想法有来处。Zelman 从大学起就在练习怎么和陌生人开口。他猜到 KKR 创始人 Henry Kravis 的邮箱，写了一封冷邮件，第二天就收到回信，两周后两个人在 Zoom 上聊了起来。后来他又联系了很多人，Lenovo 的 CEO Bill Amelio 和 Costco 的 CEO Craig Jelinek 都成了 Othello 的投资人，Jelinek 现在还是公司的高级顾问。

一个没有人脉的学生，靠一封不到 150 字的邮件换来一场对话，他对“一场对话能改变什么”，大概比大多数人体会得更深。Othello 要做的，就是让每个销售手里的每一场对话，都多一分把握。

02 销售电话到底难在哪里

Zelman 用一句话概括了 Othello 要解决的问题：“太多本来很好的单子，死在了糟糕的电话里。”

这句话背后有一串数字。Gartner 2025 年的研究发现，销售人员带来了企业对企业收入的 60%，预计四年后升到 75%，电话在整个销售过程里的分量越来越重。Bridge Group 的数据却显示，一名销售平均要 13 个月才能出业绩，比四年前慢了 32%，每年还有 35% 的销售离职，是三年前的两倍。每年都有一大批新人在和客户通话，离合格还差一年多，这一年多里，他们靠一次次被客户问住来学。

融资 deck 里引用的行业数据：销售带来 60% 以上的 B2B 收入，新人 13 个月才出业绩，每年 35% 的销售离职。图片来自 Othello 的融资 deck

把这两组数字放在一起，能看出一个错位。公司把越来越多的收入押在销售身上，而这些销售里有相当一部分是还没学会的新人。培训课程和销售手册当然有用，可它们都发生在电话之外，真正被问住的那一刻，手册不在手边。

Zelman 不认为 AI 会把销售取代掉。他的理由说得很随意：“人们喜欢打高尔夫。”客户想谈的对象仍然是一个人，只是这个人需要在对话里站得更稳。

我认为这个判断是 Othello 整个产品的前提。如果销售终将被取代，在电话里帮销售就没有意义。既然电话还是人在打，提高这个人在电话里的表现，就是最直接的杠杆。电话之外的事，写邮件，整理线索，做记录，AI 已经能做不少，电话里那几秒最难交给机器，因为它必须在对方说话的同时发生。

03 Othello 到底在电话里做什么

销售在电脑上装一个桌面应用，通话开始时它自动启动，把一层浮层盖在拨号软件或视频会议窗口上。它不会作为参会者加入会议，客户的屏幕上看不到任何痕迹。它听着通话，转写，推理，边听边给出建议：下一个该问的问题，客户刚抛出的技术问题怎么答，预算和决策人有没有问到，此刻最合适的案例是哪一个。Othello 说，背后的模型叫 Hamlet，一条建议在 500 毫秒以内出来。

deck 里的产品示意：视频会议画面上盖着一层提示浮层。图片来自 Othello 的融资 deck

建议的底子有两层。一层是公司自己上传的销售资料和产品资料，另一层是 Othello 在 2000 万小时销售通话录音上练出来的功底，一个人不眠不休地听，要听 2000 多年。在这个基础上，它用强化学习（reinforcement learning）向这家公司表现最好的销售看齐，让建议更接近他们会说的话。

半秒之内要做完的事不少。通话里的每一句话要先转写成文字，再去公司资料里找相关的内容，最后由模型判断此刻该提示什么，任何一步慢了，建议就会落在话题已经翻篇之后。Othello 不需要接入 Zoom、Teams 或电话系统，只和销售的桌面同步，所以大企业部署时，少了一道接入各种通话系统的工序。

在通话当中，Othello 主要帮四件事。发现阶段，它提示下一个最该问的问题，并指出还没问到的内容。遇到竞争对手，它每天按对手的最新产品更新话术，不让销售陷进功能清单的比较。客户问到很深的产品细节，它给出答案和最合适的案例。公司有自己的销售流程，它就照着流程一步一步提醒，守住话术和每个阶段该达成的结果。

想象一下这样一个场景。一位入职三周的销售正在和一家银行的采购负责人通话，对方忽然问起数据驻留的细节，他从没听说过。过去他只能含糊带过，或者说“我会后回复您”，单子也许就此凉了。现在他屏幕的角落亮起一句话，还附着一个同类客户的案例，他念出来，再顺着追问对方的合规时间表。

deck 里的另一页：浮层给出的三类提示，追问发现阶段的问题、回答技术问题、给出具体案例。图片来自 Othello 的融资 deck

老手用它的方式不太一样。一位做了十年的销售不需要别人告诉他产品是什么，但在一小时的通话里，他仍然可能忘了问预算，或者漏掉客户顺口提到的一个时间节点。浮层在这时只是轻轻标出还没问到的那一项，他用它是为了在一小时里不掉链子。

通话前它会整理对方的背景，通话后把待办记进 CRM，不过 Zelman 把重心放在通话当中。“不加入会议”是有意的设计。录音转写类工具一加入会议，所有人都看得到“某某的 AI 记录员已加入”，客户容易紧张。Othello 只出现在销售自己的屏幕上，销售用起来没有负担，这场对话也保持原来的样子。

04 它和 Gong 这类产品有什么不同

这个领域早有玩家。Gong 和 Salesloft 都在分析销售对话，各自融了几亿美元，估值在十亿美元以上，Salesloft 也提供实时辅导。Othello 的区分很简单：Gong 和 Chorus 复盘通话结束之后发生了什么，Othello 在通话里帮你说对。两者并不冲突，放在一起还能互相加强。

deck 里的定位页：销售前后的工具在别处，Othello 放在通话进行时。图片来自 Othello 的融资 deck

复盘类工具的价值在下一次。通话结束后再去看录音，那张单子已经往前走了一步，或者往后退了一步。Othello 的位置是那一步还没有走出去的时候：对一张正在谈的单子来说，通话中的一句话可以直接改变走向，通话后的报告只能影响下一张。

Zelman 把优势押在速度和准确度上。他说：“实时给建议太难了，太慢或者不够聪明，它就没用，还会非常、非常让人分心。”Othello 的专有模型要在毫秒内给出建议，并且从录音里不断学习。公司只做这一件事，他认为即使 Salesforce 和 HubSpot 这类企业软件公司做出类似功能，这份专注也是 Othello 的优势。

同一个问题，不同公司最好的回答并不一样。卖云服务的销售和卖保险的销售被问到价格时，该说的话完全不同，所以建议必须来自这家公司自己的资料和这家公司最强的销售，通用的话术帮不上正在通话的那个人。这也是 Othello 要先让公司上传资料、再训练的原因。

实时辅导难在不打扰。销售此刻正在听客户讲话，建议晚到两秒，他就得在继续听客户和读屏幕之间选一个，选哪个都会出错。500 毫秒在这个产品里就是体验本身，Zelman 的说法是，建议如果慢了或者不聪明，就等于没有。

接受采访那天，Zelman 自己就开着 Othello，用它来回答记者抛来的问题。一位做通话辅助的创始人，把产品用在了一场向外讲故事的对话里，这比任何一页幻灯片都更直接地展示了速度和准确度。

05 客户用下来怎么样

Othello 说已经有 50 多家大型企业客户，包括 Microsoft 和 Capital One，既有软件公司，也有银行，通话的类型差别很大。它给出的成绩来自有 20 个以上销售使用超过一个季度的那批客户：赢单率高 15%，新人达到全速的时间快 45%。

deck 里的客户成绩：赢单率高 15%，新人爬坡快 45%，均为公司自述。图片来自 Othello 的融资 deck

这两个数可以换算一下。一个团队原来每 100 个商机赢 20 个，赢单率按相对值提高 15%，就是赢 23 个。行业平均 13 个月才能出业绩，快 45% 大约是 7 个月出头，一个新人少花近半年。

用户构成也值得说。超过一半的日活用户是经验丰富的销售，并不只是新人。PwC 客户服务部门的 Sophie Winters 说：“有了 Othello，我永远知道该说什么，最好的地方是这一切就发生在工作过程中。”

Valpak 的总经理 Vijay Ramnarine 讲的是另一种用法。他推出一套新的销售流程，几天之内，销售们在电话里就开始照着做了。流程写在文档里时，很少有人会在通话中途去翻，由浮层在对的时刻提醒，它才真正落到每一场对话里。

这轮钱会用来把工程团队从 20 人扩到 80 人左右。产品接下来有两个方向，一个是从照着最佳销售的做法给建议，转向针对每个销售的长处和短处做个人辅导，另一个更远，Zelman 设想用智能眼镜，把同样的提示带到面对面的会议里。

我认为老手也在用，比 15% 这个数字更有说服力。如果只有新人需要，它就是一个培训工具。老手也每天打开，说明电话里的盲区和资历无关，每个人都会被问到自己没想过的问题。

06 我担心的几件事

首先是依赖。一个销售如果每句话都等提示，自己的判断会不会变弱？Othello 的价值观之一是 context over control（给上下文，少做控制），产品也强调只做辅导，不给销售打分。可它在通话的每一秒都在旁边出声，用得越顺手，销售越容易不再自己想。新人尤其容易这样，因为他们最缺判断的依据，也最容易把提示当成标准答案。Zelman 自己说过，销售电话是整份工作里最重要的一段，这一段也最不该被完全交出去。这要靠产品设计和使用习惯去平衡。

其次是客户不知情。“不加入会议”让销售用得顺手，也让电话另一头的客户不知道有一台机器在给对方递话。Othello 的录音版本会先征求客户同意，在不允许录音的行业，它只听不存，不保存音频、转写和个人信息。但对方知不知道，是另一回事，在看重信任的行业，客户面对的是一个人，他有权知道自己在和谁谈，这可能成为争议点。

第三是建议出错。电话里有口音，有杂音，转写听错一个词，建议就可能答非所问。通话中给出的提示又没有时间让人核实，销售多半会直接照着说，一条说错的产品细节，或者一个不合时宜的问题，当场就会被客户听到。Othello 让建议基于公司上传的资料来生成，这能降低出错的概率，但销售仍然需要自己判断，哪一条提示可以直接用，哪一条要再想一想。

最后是巨头。Gong 和 Salesloft 的资金与客户都比 Othello 多得多，Salesforce 和 HubSpot 如果把实时辅导做进自己的产品，Othello 靠速度和专注能守多久，要看这一年的客户留存和模型进步。

我自己的一点思考

听完 Zelman 的故事，我觉得整件事可以收成一句话：销售里的活儿一件件被 AI 接走，电话里那几秒还留在人手里，Othello 想做的，是让这几秒里的人有底气。它的每个设计，浮层不进会议，建议在半秒内出来，向最好的销售学习，老手也能用，都围着同一个时刻转，没有去碰别的。销售每天要打的电话不会变少，Othello 把赌注压在这几秒上，是因为这几秒最值钱。

对做产品的人，这里有个可取的做法。Zelman 选了人最容易出错、也最不愿被打断的那个时刻，再把速度做到极致，没有去做全能的销售助手。选得窄，才有资格要求自己快到让人感觉不到它在说话。在通话里多一点延迟，用户就会把它关掉，这个产品只有一次被留下的机会。

还有一个问题我想了很久：每个销售的屏幕上都弹出同样来源的提示，销售之间的差距会不会被抹平？Othello 的做法是向公司里表现最好的人看齐，把他们的说法推给所有人。这样做可以把最好的经验放大，也可能让所有人说起话来越来越像。客户听到的是一个比以前稳定的团队，同时也更难从中认出某一个销售独有的个人风格，这是公司在用这类产品时需要自己掂量的地方。

朋友举提词卡有一个好处：他看得到当下的对话，该举哪一张由人来判断。Othello 要复制的就是这一点，在对的时候出现，其余时间保持安静。它能不能做到，要看模型对一场对话的节奏有多敏感，这也是它接下来最需要拿出来证明的地方。

那张提词卡，最初在朋友手里，现在盖在每个销售的屏幕上。电话还是人在打，只是不必一个人扛。

资料来源：

Business Insider，Othello uses AI to tell salespeople what to say during calls. See the pitch deck that helped it raise $8 million（经 DNYUZ 转载），2026-10-14原文 https://dnyuz.com/2026/10/14/othello-uses-ai-to-tell-salespeople-what-to-say-during-calls-see-the-pitch-deck-that-helped-it-raise-8-million/

Let’s Data Science，Othello Raises $8 Million for Live Sales AI，2026-10-14原文 https://letsdatascience.com/news/othello-raises-8-million-for-live-sales-ai-89f2e99a

The SaaS News，Othello Raises $8M Seed，2026-10-14原文 https://www.thesaasnews.com/news/othello-raises-8m-seed/

Runtime Wire，Othello parent Cicero discloses $6.85 million round from 35 investors，2026-08-03原文 https://runtimewire.com/article/othello-parent-cicero-discloses-6-85-million-round

Jared Zelman，Entrepreneur，I Cold Emailed CEOs and Billionaires，2025-12-17原文 https://www.entrepreneur.com/living/i-cold-emailed-ceos-and-billionaires-heres-how-i/500946

Othello 官网原文 https://www.othello.ai/

Othello 官网，About 页原文 https://www.othello.ai/about