銷售平臺作為企業(yè)實現(xiàn)銷售目標的重要工具，而隨著科技的發(fā)達，目前AI技術在銷售平臺中的應用已經(jīng)可以幫助企業(yè)實現(xiàn)的增長優(yōu)化。大家一起看一下下邊的文章，看看更多的相關內容吧！

一、銷售平臺作為企業(yè)實現(xiàn)銷售目標的重要工具，具備以下核心能力

1. 客戶管理：提供客戶信息的管理和維護功能，包括客戶檔案、聯(lián)系記錄、客戶分類等。
2. 銷售機會管理：跟蹤和管理銷售機會的全過程，包括線索來源、銷售階段、預測銷售額等。
3. 銷售活動管理：支持銷售活動的計劃、執(zhí)行和跟進，包括會議安排、郵件營銷、電話呼叫等。
4. 銷售報表分析：提供銷售數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析功能，包括銷售額、銷售渠道、銷售人員績效等。
5. 合同管理：管理銷售合同的創(chuàng)建、審批和執(zhí)行過程，包括合同模板、合同條款、合同變更等。

二、AI技術在銷售平臺中的應用可以幫助企業(yè)實現(xiàn)的增長優(yōu)化

1. 銷售團隊的效率利器

「數(shù)字化」：通過分析客戶的購買歷史、興趣偏好和行為數(shù)據(jù)，AI可以實現(xiàn)個性化的產品推薦，同時，對銷售趨勢進行預測和分析。通過準確的銷售預測，企業(yè)可以合理安排生產計劃、優(yōu)化庫存管理，并及時調整銷售策略以應對市場需求的變化。
「智能化」：AI可以實現(xiàn)銷售流程的自動化，包括線索跟進(外呼\應答)、客戶開發(fā)、報價等環(huán)節(jié)。通過自動化銷售流程，企業(yè)可以提高銷售效率、降低人力成本，并減少人為錯誤的發(fā)生。
「智能聽音」：AI可以通過自然語言處理和情感分析技術，對客戶的言語和情緒進行分析。通過了解客戶的情感需求，企業(yè)可以更好地進行客戶溝通和服務，提升客戶滿意度和忠誠度。

2. 銷售管理團隊看聽全景

「團隊洞察」：通過對銷售過程的智能分析，幫助銷售管理者發(fā)現(xiàn)團隊成員在各個銷售環(huán)節(jié)中的表現(xiàn)。通過AI整理的關鍵溝通環(huán)節(jié)中，頂尖銷售比普通銷售的轉化率高的特征來豐富銷售應對策略和話術提取出來，沉淀為標準話術SOP，并向全員進行培訓。

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

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「客戶洞察」：客戶拒絕是非常常見的現(xiàn)象，通過AI的接入，能幫助銷售團隊了解客戶到底問了什么，為什么拒絕。把客戶所有的拒絕理由收集起來加以分析，就能了解改進銷售轉化的要點在哪里，同時還能找到最佳的應對策略。根據(jù)分析出來的規(guī)律，銷售管理者可以幫助銷售代表制定合適的回應策略，將最佳話術對團隊成員進行培訓，當下一次再遇到客戶拒絕時，銷售代表也可以穩(wěn)住心態(tài)，沉著應對。

「市場洞察」：銷售管理者需要有靈敏的“銷售雷達”，客戶經(jīng)常提到哪些競爭對手、客戶認為他們的優(yōu)勢在哪里、誰對我們構成最大威脅？這些問題每天都真實的發(fā)生在銷售和客戶的對話中，但卻從來沒有人能夠把它們抽取出來并加以分析。AI智能銷售則可以通過提取關鍵的市場信息并分析，給到銷售管理者最真實的市場洞察。比如在溝通過程中，目標客戶提到要使用競品，通過批量的溝通關鍵詞查找，明確競品優(yōu)勢，迅速采取行動。

三、搭建屬于自己業(yè)務的AI智能銷售平臺

目前市面上已有的智能銷售平臺其實基本上夠我們所使用，但考慮到業(yè)務的發(fā)展靈活性以及個性化的配置，還有涉及到的隱私管理，有條件的業(yè)務也會考慮搭建自己的鏈路，按照架構邏輯主要會涵蓋下面幾塊內容。

1. 基層模型能力

按產品所需能力建設所需的自研數(shù)據(jù)，這里面可能包括特定的圖像表達、語音表達、視頻表達、情緒感知等多種類型的數(shù)據(jù)服務能力。

其次是基于戰(zhàn)略合作的特色數(shù)據(jù)源，本圖中給出的數(shù)據(jù)合作產品ChatGLM-6B是開源的雙語對話模型，含 62 億參數(shù)，可處理對話聊天、智能問答等多種自然語言任務，支持在單張消費級顯卡上推理使用，提供服務方是面向企業(yè)的2B類公司。

開放接口，眾所周知，來自OpenAI跟微軟Azure提供的智能化語義理解與智能辦公的數(shù)據(jù)處理能力。

開源模型主要分為NLP工具包、元學習開源庫等資源信息，按照產品本身的的需求能力可以自己接入。

再往上走就是基于目標服務的能力如何保證數(shù)據(jù)的高效調用，一般會從部署能力、推理優(yōu)化、量化壓縮幾個象限去建構調用的資源，實現(xiàn)減少存儲數(shù)據(jù)的壓力，提升查詢速度，縮短問題被解答的思考時間，建構自適應學習能力提高問題解答滿意度等目標。

最外層的輸出，就是基于上述數(shù)據(jù)的安全合規(guī)，一般分為兩個視角，數(shù)據(jù)使用的安全監(jiān)控能力、內容存儲的合規(guī)合法能力。關于數(shù)據(jù)隱私方面的內容未來會基于特定場景再做詳述。

2. 應用框架層

顧名思義，為了滿足應用層的調取高效實現(xiàn)轉換、理解、查詢、調用、輸出的架構層。通過上述架構圖也可以看出：

工具管理主要滿足服務模型、Prompt、存儲、知識圖譜等模塊的存放跟使用；配置組合用于處理多個模型或組件組合在一起來實現(xiàn)更高級的功能。

這種組合可以是串行的，即一個模型的輸出作為下一個模型的輸入；也可以是并行的，即多個模型同時處理不同的輸入數(shù)據(jù)。

通過組合不同的模型或組件，可以實現(xiàn)更復雜的功能，例如語音識別和語義理解的組合、圖像分類和目標檢測的組合等。組合可以根據(jù)具體的需求和場景進行靈活的設計和調整，以實現(xiàn)更好的性能和效果。

編排決策用來滿足完成復雜任務的執(zhí)行。例如，一個語音識別應用可能需要包括語音前端處理、語音識別模型、語義理解模型等多個組件。

在這種情況下，編排就是將這些組件按照一定的順序和邏輯連接起來，以實現(xiàn)整體的功能。除了內容體裁的讀取，編排還涉及到模型的調用順序、輸入輸出的傳遞、數(shù)據(jù)的處理和轉換等。它需要考慮到各個組件之間的依賴關系、數(shù)據(jù)流的管理、錯誤處理等方面的問題。

編排技術在AI基層模型能力中起著重要的作用，它可以幫助開發(fā)者更好地組織和管理復雜的模型和組件，實現(xiàn)更高效、更靈活的AI應用。同時，編排也可以提供更好的可擴展性和可維護性，使得AI模型能力在不同場景和需求下更加靈活和適應。

3. 應用框架層

這里主要就是幫助實現(xiàn)各類AI賦能銷售的工具助手等的配置，在此可以基于不同業(yè)務目標定向輸出。