如何在销售流程中使用人工智能。

把人工智能作为辅助，而不是替代流程

人工智能可以加快销售工作，但当流程清晰、数据有序、目标明确时，它才能发挥更好的作用。

人工智能最有价值的角色，是帮助人们更快、更一致地分析、准备和执行任务。

提供足够的上下文以获得更好的回答

人工智能只能基于它所接收到的信息进行工作。

过于笼统的请求通常会得到笼统的回答。上下文越清晰，结果通常越有用。

适当情况下可以提供

• 任务目标。
• 客户画像。
• 商机阶段。
• 相关历史。
• 希望使用的沟通语气。
• 重要限制条件。

提供足够的上下文并不意味着分享所有信息。敏感数据仍然需要谨慎处理。

使用人工智能加快研究和准备工作

在销售沟通之前，人工智能可以帮助整理问题、构建假设，并准备值得进一步调查的要点。

它还可以把分散的信息整理成更容易查看的结构。

使用示例

• 准备会议问题。
• 整理某个行业的信息。
• 建立初步的潜在异议清单。
• 构建客户资格判断标准。
• 比较已有信息。

使用人工智能准备更好的消息

人工智能可以把 CRM 中的信息转化为电子邮件、跟进消息和销售回复的初稿。

真正的价值在于缩短准备时间，同时避免让所有沟通都变成缺乏个性的通用文本。

可以让人工智能帮助你

• 创建第一版草稿。
• 总结较长的消息。
• 调整语气和清晰度。
• 创建更简短的版本。
• 把笔记整理成一条清晰的消息。

总结信息以更快恢复上下文

当一个商机包含大量笔记、活动和消息时，快速找到重点可能会花费很多时间。

人工智能可以帮助总结历史，并突出决定、待办事项和下一步行动。

一个好的总结可以突出

• 客户的主要需求。
• 最近的互动。
• 客户提出的异议。
• 已经做出的决定。
• 尚未完成的事项。
• 建议的下一步行动。

总结有助于快速阅读，但当某个细节很重要时，原始历史仍然是最终参考来源。

使用人工智能辅助确定优先级，而不是让它独自决定

当业务中存在大量商机时，人工智能可以帮助识别模式并整理优先级标准。

当这些标准清晰且可以解释时，这类辅助最有价值。

可以纳入分析的标准

• 距离上一次联系的时间。
• 商机阶段。
• 潜在价值。
• 逾期活动。
• 预计成交概率。
• 近期兴趣信号。

复查事实、语言和建议

人工智能模型可能会生成看起来很有说服力的答案，即使其中某些信息并不准确、不完整或被错误理解。

因此，任何可能影响销售流程的输出都应该经过人工复查。

尤其要检查

• 姓名和公司名称。
• 金额和条件。
• 日期和期限。
• 产品和功能。
• 已经做出的承诺。
• 原始数据中并不存在的结论。

使用人工智能时保护敏感数据

销售信息可能包含个人数据、价格、合同、凭据以及战略细节。

在把信息发送给任何人工智能工具之前，先确认哪些数据确实需要使用。

良好实践

• 只分享必要的信息。
• 避免发送密码和凭据。
• 没有明确必要时，不发送敏感数据。
• 可以考虑匿名化信息。
• 遵守内部政策和法律要求。
• 使用组织批准的工具。

数据越敏感，就越需要谨慎考虑它在哪里被处理，以及谁可以访问。

知道什么时候必须保持完全人工决策

并不是所有销售任务都应该交给人工智能或通过人工智能自动化。

涉及高影响、模糊性、敏感谈判或重大后果的情况，需要人工判断。

以下情况应保留人工关注

• 战略性谈判。
• 重要商业让步。
• 客户冲突。
• 合同承诺。
• 涉及敏感数据的决策。
• 可能显著影响客户关系的消息。

人工智能可以为这些情况准备信息，但不应该自动承担重要决策。

如何在 Noobstron 中应用人工智能

在 Noobstron 中，人工智能可以利用客户、活动、商机和历史中已经整理好的上下文，支持销售流程中的不同环节。

目标是减少准备工作，并帮助团队更快恢复上下文、生成草稿以及识别下一步行动。

推荐顺序

• 选择一个简单且重复的任务。
• 明确人工智能需要哪些上下文。
• 只使用最少必要的信息。
• 生成建议或草稿。
• 复查结果。
• 修正错误或不完整的信息。
• 确认后再把结果用于销售流程。

负责任使用人工智能的检查清单

在把人工智能生成的结果用于销售流程之前，确认上下文、质量和责任仍然处于可控状态。