平均提高22%，成單率低的問題原來在這…

人工智能到底會不會最終取代人類？這是近年來的熱門話題，一直被大家關注和討論。

尤其隨著AI技術在各行各業(yè)的應用越來越多，許多人都開始擔心自己未來還會不會有飯碗可端。

人們現(xiàn)在普遍的共識是，部分工作會逐漸被人工智能取代，比如流水線工人，但不可能完全被取代，比如銷售。

原因在于，人工智能經(jīng)過一定的訓練，雖然可以理解人類的情感，但想要具備情感幾乎是不可能的，銷售在跟客戶溝通的時候，更多時候依靠的是情感投入，而這是人工智能很難做到的。

其實發(fā)展人工智能從來就不是為了取代人，而是為了協(xié)助人。

那么對于企業(yè)來說，如何通過人工智能來協(xié)助銷售呢？這就是我們一起銷售salestech一直在做的事。

一起銷售「策略助手」

一起銷售依托強大的人工智能和深度學習能力，同時基于對6000萬+條真實銷售數(shù)據(jù)的洞察，搭建了業(yè)界領先的智能銷售提效平臺，并發(fā)布了一起銷售策略助手。

策略助手的賦能方式就是通過銷售過程中的實時語義分析，以及客戶行為的意圖識別，來為銷售提供實時策略建議，從而實現(xiàn)銷售業(yè)績的增長。

使用策略助手的前提是企業(yè)需要先開通企業(yè)微信，然后注冊申請一起銷售的服務。

實際應用場景中，客戶只要用個人微信加了銷售的企業(yè)微信，在聊天窗口的側(cè)邊欄，就能看到智能銷售策略引擎開始運作了。

智能銷售策略引擎會針對客戶的每一次實時會話消息，智能分析和預測客戶的行為，同時去判定在什么時間推送什么樣的策略給銷售，以提高成單率。

整個策略流程可以簡單地分為4個部分：

1. 策略分析

首先，銷售在和客戶溝通的過程中，如果客戶提到了預設好的一些關鍵詞，就會自動觸發(fā)對應的策略分析。

比如客戶提到「太貴了」這個詞，策略助手會基于AI大數(shù)據(jù)，分析客戶提出這個問題背后的原因，并提供分析后的策略參考。

2. 給點建議

接著，銷售點擊【給點建議】，可以進入具體的建議界面，策略助手會針對前面觸發(fā)的策略分析，給出相對應的實質(zhì)性建議。

結(jié)合自己的分析，銷售可以有選擇性的參考策略助手給出的這些建議，并決定自己下一步怎么做更合適。

當然，如果覺得未找到有價值的建議，可以隨時選擇換一批。

3. 我該怎么說

然后，到了具體話術這塊，策略助手也會為銷售匹配精準的話術供選擇，銷售可以直接選擇其中的1條話術發(fā)送出去，當然也可以進行二次編輯后再發(fā)出去。

銷售如果未找到合適的話術，還可隨時換一批，所有的話術都是圍繞前面的策略分析，進行得精準推送，而且這對策略助手來說，也是一個不斷精進的過程，隨著時間推移只會越來越精準。

4. 銷冠怎么說

最后還有一步，如果銷售還有疑慮，策略助手還提供了【銷冠怎么說】模塊，銷售點開之后，可以直接看到業(yè)內(nèi)銷冠最佳實踐案例的聊天記錄。

在聊天記錄里面，不僅有銷冠話術，還有銷冠實戰(zhàn)場景，對于銷售來說，更有實用價值。

以上只是一起銷售策略助手的部分功能，除此之外，還有客戶約訪、客戶階段、主管下發(fā)任務等一系列策略輔助功能，這些待后面一一挖掘。

問題來了，把策略助手說得這么神，真正效果如何呢？

實戰(zhàn)案例

下面就給大家分享兩個特別典型的場景案例。

• 場景1：客戶提到退費

客戶在最終決定下單之前，咨詢退費的問題，這種情況相信大多數(shù)銷售都會經(jīng)常遇到，如果稍微處理不好，可能就會掐滅客戶原本還有一點點下單意愿。

失敗案例

在這個對話場景中，客戶在和銷售溝通的過程中，多次提到了退費的問題，策略助手第一時間就做了識別，并提供了策略分析：「客戶可能想了解相應的退費政策，或者因為某些原因?qū)е孪Ｍ速M」。

與此同時，還給出了5條策略建議供銷售參考：1、你了解客戶可能的反對意見嗎？2、嫌貨才是買貨人。真正認可產(chǎn)品、想報名的客戶，才會提出很多異議。3、如果客戶確實想退費，趕緊和主管商量一下解決辦法吧4、客戶可能對咱們的服務不滿意，趕緊找找原因吧5、客戶現(xiàn)在可能心情不好，先安撫一下TA吧

但實際執(zhí)行情況卻是：

當客戶不斷提到「退費」時，銷售不僅沒有正面回應，也沒有深挖客戶有顧慮背后的真實原因，卻一直強調(diào)沒問題、照著學就會過，最終導致客戶不信任。

而且在接下來的對話中，客戶一直質(zhì)疑「退費設限」的問題，銷售也不予回答，最終導致丟單，這種情況二次跟進都很難。

如果按策略來執(zhí)行的話，當客戶提到「退費」時，銷售應該了解客戶可能的反對意見，并且在出現(xiàn)不滿情緒時給予安撫和正面回應，同時根據(jù)銷冠的經(jīng)驗來應對客戶情況。

成功案例

不同的對話場景，但是相似的客戶「退費」問題，也被策略助手第一時間識別出來，并實時為銷售提供了策略分析：「客戶可能想了解相應的退費政策，或者因為某些原因?qū)е孪Ｍ速M」。

而且給出的策略建議和前面的也沒什么區(qū)別：1、你了解客戶可能的反對意見嗎？2、嫌貨才是買貨人。真正認可產(chǎn)品、想報名的客戶，才會提出很多異議。3、客戶可能對咱們的服務不滿意，趕緊找找原因吧4、客戶現(xiàn)在可能心情不好，先安撫一下TA吧

但這位銷售卻沒有選擇回避，而是先做了一番安撫，同時也從自身服務的角度進行了正面回復，最終打消了客戶的顧慮，順利成單。

可見策略助手基于AI分析提供的策略建議，是相當精準和有效的，尤其對尚缺乏經(jīng)驗的新銷售來說，甚至銷售在應對客戶退費問題的這段話術，企業(yè)可以直接作為銷冠話術同步到策略助手里面，供所有銷售參考使用。

• 場景2：客戶詢價

如何處理好客戶詢價，也是許多銷售頭疼的問題，一不留意可能就會錯失一個很有希望的訂單。

失敗案例

在這個對話場景中，客戶一早就開始了詢價，說明進一步的付費意愿還是挺高的，而策略助手在客戶詢價和客戶覺得貴這兩個環(huán)節(jié)，分別提供了兩條策略分析和建議。

針對客戶詢價，策略分析是：「客戶詢價，可能是重要的成單信號」。

給的策略建議則是：學習規(guī)劃階段，不要著急給學員報價，如果學員一直問價錢不聽產(chǎn)介再報價。

而針對客戶覺得貴，策略分析是：「客戶可能覺得貴」。

緊跟著的策略建議是：可以采用閉合式問題詢問，針對客戶回答的問題回復相應話術。

單從策略建議來看，執(zhí)行方向還是很明確的，但銷售的實際執(zhí)行情況卻是，在沒有跟客戶介紹清楚密訓班的價值前，一聽到客戶詢價，就急著報價。

甚至銷售先用「需要你搬磚半個月」來暗示價格不菲，又在客戶覺得貴時，持續(xù)推送，整個過程完全沒有遵循策略建議，去詢問客戶的顧慮到底在哪里。最終導致發(fā)出的消息，客戶再也沒有回復。

從這個例子可以看出，如果銷售能按照策略提示，在學習規(guī)劃階段，以及沒有介紹清楚課程價值之前，不要輕易報價，就算報價了，也不應該先引導貴的第一印象，可能結(jié)果就完全相反了。

成功案例

這個同樣是客戶在詢價的階段，開始向銷售尋求優(yōu)惠折扣，策略助手也第一時間做了分析：「想要優(yōu)惠是關單的訊號，需迅速關單」。

同時給出了3個有效建議：1、可以承認價格確實不低，但是因為買的人很多，庫存不多了2、可以試著聊聊額外的贈品和附加權益，讓TA覺得物超所值3、試試跟客戶溝通折扣，來探探TA打算為此花的錢

銷售幾乎完全認同了提出的策略建議：

當客戶覺得貴想要優(yōu)惠時，銷售先是強調(diào)了產(chǎn)品的附加價值，接著又在客戶稍微遲疑的時候，及時通過申請折扣來確定了客戶的預算，從而最終完成了攻單。

對于企業(yè)來說，這個案例的價值不僅僅在于成功下單，而是企業(yè)完全可以把銷售的這兩段精彩話術，復制推廣到企業(yè)整個客戶詢價的環(huán)節(jié)，供其他銷售參考使用。

結(jié)語

從上面的案例其實可以看出，如果有人告訴你，自己的產(chǎn)品可以完全取代人幫你工作，基本就是在忽悠你，不用猶豫。

不過，技術取代不了人，但輔助人是完全沒問題的，而且只會越來越好。就拿salestech來說，除了為銷售提供更精準的策略建議和溝通話術之外，還將從許多方面賦能銷售，比如：

1、輔助銷售更好地識別客戶的購買意向；

2、為新銷售培訓提供更為精確有效的支持；3、根據(jù)客戶畫像匹配更精準的行為預測…

未來隨著技術的快速發(fā)展和進步，基于人工智能、深度學習等技術的salestech，將會是銷售成功的基本要素。