课程背景
数智化时代销售队伍的挑战
·
买方管控低效
：海量买方资料难以整合，人工筛选高价值买方耗时耗力；
·
队伍协同断层
：心得倚重严重，新人练就周期长，绩效评核主观性强；
·
标的执行偏差
：传统标的拟定倚重历史资料，无法动态响应市场变化；
·
资料拆解滞后
：人工报表制作耗时，要害洞察被淹没在资料海洋中；
·
会议价值缺失
：
70%的会议时间浪费在资讯同步而非决策推进。
AI怎样重构销售价值链
·
效率革命
：自动化替代重复劳动，具体来看，释放人力至核心决策；
·
决策升级
：资料驱动替代心得主义，从
“拍脑袋”到“看算法”。
·
体验重塑
：
AI赋能个性化买方服务，拉升品牌忠诚度。
课程收益
·
掌握
5类核心情境的AI抓手链
：买方画像、自动化交流、智能决策等等；
·
获得
10+开箱即用模板
：从资料清洗到打法生成的完整抓手包；
·
构筑
AI转型路径图
：从试点到规模化复制的三步落地法。
课程大纲
首讲：
AI销售革命——认知升级和转型路径
1.1 重新定义AI在销售中的定位
·
AI不是替代人类，落地时，而是增强决策
：
o 人类负责：复杂谈判、情感连接、方略革新；
o AI负责：资料清洗、模式识别、自动化执行。
·
AI落地的三大要则
：
o
要则
1：从“小情境”切入，迅速验证价值；
o
要则
2：资料质量 > 算法复杂度；
o
要则
3：和现有系统（如CRM）无缝集成。
1.2 销售队伍AI化转型四阶段
1.
抓手化
：单点运用
AI拉升效率（如自动生成邮件）；
2.
流程化
：重构核心业务链路（如智能销售漏斗）。
3.
平台化
：搭建
AI中台支持全链条决策；
4.
生态化
：和供给链、客服系统联动响应。
实例研讨
：
·
某医疗器械公司借助
AI买方分级系统，将销售资源锁住TOP20%买方，利润率拉升27%。
次讲：
AI赋能买方管控——从广撒网到精准狙击
2.1 买方画像智能化（实战抓手：AI买方画像系统）
·
资料整合三步骤
：
1.
内部资料
：
CRM交易记录、服务工单；
2.
外部资料
：社交媒体行为、公司征信；
3.
实时资料
：官网浏览路径、
APP点击热图。
·
标签架构构筑
：
o
基础标签：业界
/规模/地域；
o
行为标签：购买频率
/货品偏好；
o
预测标签：离职隐患
/潜在诉求。
实战差事
：
· 采用抓手生成某买方群体的画像报告，拟定差异化触达打法。
2.2 自动化买方触达（实战抓手：ChatGPT+营销自动化平台）
·
AI内容生成四要素
：
1. 定位设定：模仿销售总监口吻；
2.
内容风格：专精简洁
/亲和力；
3. 合规查验：防止敏感词和法律隐患；
4. A/B测试：对比不同版本的打开率。
·
发送时机精进
：
o 基于历史资料训练发送时间预测模型；
o
规则：
B2B买方首选事务日10:00-11:00。
实例
：某教育机构借助
AI邮件+短信组合触达，转化率拉升63%。
2.3 诉求预测和商机挖掘（抓手：NLP情感拆解系统）
·
交流记录拆解三步骤
：
1. 语音转写：将通话录音转化为文本。
2.
情感打分：识别买方对价格
/服务的态度；
3.
诉求提取：自动标记
“货品功能咨询”“竞品对比”等等要害节点。
沙盘上手
：
·
输入
10段还原通话记录，采用抓手输出商机优先级列表。
三讲：
AI赋能队伍管控——从“人盯人”到“资料驱动”
3.1 智能差事分配（抓手：智能排班助手）
·
员工本领建模四维度
：
1. 历史成交资料；
2. 买方评价分数；
3. 货品学识测试结果；
4. 协同本领（如内部支援次数）。
·
差事匹配算法
：
o
将高难度买方分配给
TOP销售；
o 新人专注长尾买方练手。
实例
：某汽车
4S店借助AI排班，新人3个月成交率追平老员工。
3.2 实时绩效管控（抓手：AI仪表盘）
·
监控指标规划
：
o 进程指标：日都买方接触量、报价响应速度；
o 结果指标：成交率，客单价、回款周期。
·
异常行为预警
：
o
规则：若某销售连续
3天未提交买方日志，自动推送提醒至主管。
实战差事
：
· 根据还原资料生成队伍绩效热力图，定位低效环节。
3.3 AI驱动的培训赋能（抓手：对话还原机器人）
·
话术训练三阶段
：
1.
学识研习
：
AI推送货品资料和经典实例；
2.
情境上手
：机器人担当难缠买方，实时评分话术；
3.
实战复盘
：拆解真实通话记录，提取改进建议。
实例
：某保险队伍借助
AI陪练，新人上岗周期从6周缩短至2周。
四讲：
AI赋能资料拆解——从“描述现况”到“预见未来”
4.1 销售漏斗智能诊断（抓手：漏斗拆解系统）
·
阻塞点定位办法
：
1.
对比业界标杆转化率（如线索
→商机平均为30%）；
2. 归因拆解：识别影响转化的要害因素（如报价速度）。
·
资源分配建议
：
o
规则：将
80%资源投入漏斗中后段（商机→成交）。
沙盘上手
：
· 输入某队伍漏斗资料，输出精进方案和预期收益。
4.2 市场趋势预测（抓手：Prophet时间序列模型）
·
资料预处理三步骤
：
1. 缺失值填充：采用移动平均法补全资料；
2. 异常值剔除：排除促销期等等特殊节点；
3. 季节性分解：区分长期趋势和周期波动。
·
预测结果解读
：
o
输出置信区间（如
Q3销售额预测：1200-1500万）。
o 关联外部变量（如经济指数、竞品动作）。
实例
：某零售公司借助
AI预测提前备货，缺货率下降41%。
五讲：
AI赋能标的和规划管控——动态调控和精准执行
5.1 智能标的拆解（抓手：动态标的模型）
·
拆解推演
：
o
公司标的
→ 区域标的 → 个人标的；
o 参考因子：历史完成率、市场潜力、队伍本领。
·
冲突破解制度
：
o 规则：若区域标的总和低于公司标的，自动触发二次分配。
实战差事
：
·
将
5000万季度标的拆解至5大区域，输出资源分配方案。
5.2 规划执行监控（抓手：AI预警系统）
·
预警规则规划
：
o
一级预警：连续两周达成率
<70%；
o
二级预警：要害买方离职率
>15%；
·
纠偏打法库
：
o
打法
1：启动促销方案；
o
打法
2：调整渠道投入；
o
打法
3：临时增派人力。
实例
：某软件公司借助
AI预警，3个月内将标的偏离率从22%降至7%。
第六讲：
AI赋能会议管控——从“低效碰头”到“决策工厂”
6.1 会前智能准备（抓手：智能议程生成器）
·
议程精进三要则
：
1. 优先碰头影响标的达成的要害议题；
2.
将控每个议题时长（建议
≤15分钟）；
3. 提前推送来由资料（如历史资料、竞品动态）。
6.2 会中高效协同（抓手：语音转写+思路导图生成）
·
实时决策支持
：
o AI识别争议点并推送历史实例参考；
o 自动生成投票选项，迅速收敛结论。
6.3 会后执行追踪（抓手：行动项管控系统）
·
闭环管控四步骤
：
1. AI提取行动项（负责人/截止时间）。
2.
自动同步至钉钉
/公司微信；
3.
到期前
24小时提醒。
4. 完成率计入绩效考核。
沙盘上手
：
· 采用抓手完成一场还原销售复盘会，输出会议纪要和行动表。
第七讲：从试点到复制
——炼就AI销售铁军的三步法
7.1 试点攻坚：选项高价值情境
·
情境选项准则
：
o
痛点明晰（如买方转化率
<10%）；
o
资料可获取（至少
3个月历史资料）；
o 队伍意愿强（主管承诺投入资源）。
7.2 心得固化：编写AI操作指引
·
指引核心内容
：
o
抓手采用
SOP；
o 常见问题排查指南；
o
成效评核指标（如
ROI计算模板）。
7.3 规模化复制：构筑AI本领认证架构
·
认证三级架构
：
o 青铜：掌握基础抓手操作；
o 白银：能独立完成情境落地；
o 黄金：具备跨部门推广本领。
实例
：某连锁餐饮公司借助
“AI认证”达成2000名销售3个月全员转型。
课程收束和行动规划
·
输出
1
：《
30天AI落地规划表》（含每日差事和验收准则）；
·
输出
2
：《
AI抓手选型指南》（免费/付费抓手对比拆解）；
·
课后差事
：选项
1个情境完成试点，提交《抓手运用复盘报告》。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|廖大宇老师
适合谁听
管人者。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。