Avoma

業務團隊的 AI 會議助理+對話智慧+營收預測,按錄製席位計費、檢視者免費

付費 4.2 / 5
一句話介紹:業務團隊的 AI 會議助理+對話智慧+營收預測,按錄製席位計費、檢視者免費

Avoma 是美國的營收團隊 AI 平台,官網的說法是「all-in-one AI」,把會議筆記、預約排程、業務教練、營收預測放在一起。站上舊描述說它「有免費方案」,但官網現在的方案頁並沒有永久免費版,而是提供 Organization 方案 14 天、所有加購功能全開的試用。

產品分四塊,可以只買需要的。AI Meeting Assistant:自動錄影錄音,即時轉錄支援 75 種以上語言,依自訂範本產生 AI 筆記、Smart Chapters 主題分段、AI 追蹤信草稿,並把會議資料自動寫回 CRM(Salesforce、HubSpot、Pipedrive、Zoho CRM、Copper、Zendesk Sell)。Scheduler & Lead Router:讓潛在客戶自己預約,表單填完即時分派給對的業務。Conversation Intelligence:依你的銷售手冊自動替每通電話評分、AI 教練建議、通話中即時跳出 battlecard。Revenue Intelligence:AI 商機風險警示、銷售方法論追蹤、贏輸分析、營收預測與流失預警。新的 Agentic Platform 則有 Ask Avoma 跨所有對話提問、MCP 與 API。

功能特色與適用場景:Avoma 計價邏輯對台灣團隊很友善的一點,是只對「需要錄會議的人」收費,主管、PM、客服要看紀錄都是免費檢視席位。整合面除了 Zoom、Google Meet、Teams,也接 Aircall、Dialpad、RingCentral、Zoom Phone 這些雲端電話,以及 Slack、ClickUp。

台灣的實際用法:做海外市場的 B2B SaaS 或製造業業務團隊,用它記錄英文客戶會議並自動更新 HubSpot 或 Salesforce;業務主管拿通話評分找出新人卡在哪個環節;客戶成功團隊用流失預測提前處理有風險的帳戶。中文會議也能轉錄(在 75 種語言之內),但對話智慧的評分、追蹤詞、方法論分析大多以英文銷售情境設計,中文會議的分析準確度要自己驗證。Enterprise 方案有 HIPAA、SSO、資料保存政策與雙方簽署的 DPA,在意個資的企業可以談。

跟同類比較,Gong 偏大型企業、價格較高;Avoma 的優勢是模組化、可以從會議助理一個模組開始買。只需要會議紀錄的話,Fireflies.ai 或 tl;dv 會更便宜。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話
4.2

Avoma 最務實的地方是「檢視者免費、模組分開買」,中小型業務團隊不用一次吞下整套營收平台。我的保留是中文分析能力沒有公開資料,台灣團隊若主要開中文會,先用試用期確認再簽年約。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • AI 會議助理:錄影、75 種以上語言即時轉錄、自訂範本筆記、AI 追蹤信
  • 會議資料自動寫回 Salesforce、HubSpot、Pipedrive、Zoho CRM 等
  • 預約排程與 Lead Router 即時分派潛在客戶
  • 對話智慧:依銷售手冊自動評分、AI 教練、通話中即時 battlecard
  • 營收智慧:商機風險警示、方法論追蹤、贏輸分析與預測
  • Ask Avoma 跨對話提問,並提供 MCP 與 API

如何使用 Avoma

  1. 到 Avoma 官網註冊並連接會議工具與 CRM。
  2. 開會時自動轉錄。
  3. 生成會議摘要與行動項目。
  4. 用對話智慧分析業務通話。
  5. 中文準度需人工校對。
  6. 把洞察同步到 CRM。
  7. 用於銷售會議與客戶通話管理。

適用場景

  • 海外業務團隊記錄英文客戶會議並自動更新 CRM
  • 業務主管用通話評分與 AI 教練帶新人
  • 官網表單填完即時分派給對應業務並自動預約
  • 客戶成功團隊預測流失風險帳戶
  • 營收主管做商機風險與季度預測

Avoma 的優點與缺點

優點

  • 只對錄製者收費,檢視者不限人數免費
  • 模組化購買,可以從會議助理起步再加購
  • CRM 與雲端電話整合範圍廣,適合有既定銷售流程的團隊

缺點

  • 沒有永久免費方案,只有 14 天試用
  • 對話智慧與方法論分析以英文銷售情境為主,中文分析需驗證
  • 全模組加購後每席成本不低

價格方案

年繳:Startup 每席每月 19 美元、Organization 每席每月 24~29 美元、Enterprise 每席每月 39 美元(最少 10 席、僅年繳);月繳 Startup 每席 29 美元起。Conversation Intelligence、Revenue Intelligence 加購每席每月 29 美元,Lead Router 19 美元。只對「錄製者」收費,檢視者免費;Organization 方案 14 天免費試用。實際以官網為準

Avoma 常見問題

Avoma 有免費方案嗎?

官網方案頁目前沒有永久免費方案,提供 Organization 方案 14 天免費試用、所有加購功能全開。付費後只對錄製者收費,檢視者與協作者免費。

Avoma 支援中文會議嗎?

即時轉錄支援 75 種以上語言,中文會議可以轉錄。但對話評分、追蹤詞等分析功能多以英文銷售情境設計,中文效果建議在試用期驗證。

Avoma 和 Gong 差在哪?

兩者都做對話與營收智慧。Gong 偏大型企業、整套導入;Avoma 是模組化,可以只買會議助理,再視需要加購對話智慧(每席 29 美元)或營收智慧(每席 29 美元)。

Avoma 能整合哪些 CRM?

官網列出 Salesforce、HubSpot、Pipedrive、Copper、Zendesk Sell 與 Zoho CRM,會議筆記、任務與通話資料可以自動寫回。

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Avoma 評測:值得用嗎?

一句話結論

Avoma 是把 AI 會議記錄、排程和業務分析綁在一起的平台,說穿了是給 B2B 業務團隊用的 Gong 平價版。只記會議太浪費,要把銷售流程跑在上面才划算。

它到底做什麼

基本盤是 AI 會議助理:自動錄下 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams、Webex 等會議,即時逐字稿、分講者、產生 AI 摘要筆記,會後寫跟進信,並把筆記自動寫回 Salesforce、HubSpot、Pipedrive 等 CRM。錄音支援機器人入會與不需機器人的原生錄製兩種。

往上是三個加購模組:Conversation Intelligence(AI 通話評分、教練建議、可依 SPICED、MEDDICC、Sandler 等方法論做評分卡)、Revenue Intelligence(交易風險警示、成交健康分數、輸贏分析、預測)、Lead Router(依 CRM 欄位做名單分派與輪派排程)。另外有 Ask Avoma 可以跨會議發問,也提供 MCP 與 API 讓其他 AI 工具讀取資料。

實際用起來的重點

從官網的方案設計看來,Avoma 只對「錄製者」收費,主管、同事當檢視者不用錢,這對業務團隊很友善:只有跑客戶會議的人需要席位。

但真正讓它跟一般會議記錄工具拉開距離的評分、預測功能都是加購,每席每月再加 29 美元起。如果團隊只是想要會議摘要,Startup 方案就夠,不必被其他功能吸引。

優點

  • 會議記錄、排程連結、CRM 回寫、業務分析一站整合。
  • 檢視者免費,只算錄製者席位。
  • 方法論評分卡(MEDDICC 等)對業務主管帶新人很實用。
  • 14 天試用含所有加購模組,且不用信用卡。

缺點

  • 加購疊上去後單價就不低,三個模組全開每人每月接近 100 美元。
  • Enterprise 才有 SSO 與 HIPAA,且至少 10 席。
  • CRM 整合以歐美系統為主,台灣常見的本地 CRM 不在清單上。

適合誰/不適合誰

適合用 Salesforce 或 HubSpot、會議量大的 B2B 業務與客戶成功團隊,尤其想導入銷售方法論的公司。不適合只是想記錄內部週會的一般團隊,也不適合主要用 LINE 通話或實體拜訪談生意的業務。

價格觀察

官網列出:Startup 年繳每錄製席每月 19 美元、月繳 29 美元(最多 25 席);Organization 比較表標年繳 29 美元、月繳 39 美元(最多 100 席,方案卡另標 24 美元優惠價);Enterprise 每席每月 39 美元、僅年繳、最少 10 席。加購:Conversation Intelligence 與 Revenue Intelligence 年繳各 29 美元、Lead Router 19 美元。以官網為準。

替代方案

業務對話分析的標竿 Gong;只要會議記錄可以用 Fireflies.ai、Fathom 或 tl;dv;偏向跨會議問答與會議分析的還有 Otter.ai 和 Read AI。

台灣觀點

Avoma 的 Organization 方案有逐字稿與筆記翻譯功能,但中文(尤其中英夾雜、台灣腔)辨識準度官網沒有公開數據,建議試用期就拿真實客戶會議測。在台灣比較用得上的是做外銷、對美國客戶開會的 B2B 業務團隊。錄音前記得告知對方並取得同意,個資法與客戶的資安規範都要考慮。

評分

3.8 / 5。功能深、計價邏輯合理;扣分在加購疊加後不便宜、中文表現未經公開驗證。

本評測由 TheAI學院編輯群整理,內容力求客觀、含優缺點,僅供參考。

最後更新:2026年10月

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