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原创作者：江 博
题图插图：江永胜
1 战新业务场景化营销太难，怎么办？
随着产业数字化在广度和深度上的不断拓展，运营商纷纷推出一系列战新业务，使得传统销售渠道一时难以适应。
对于一线销售人员来说，在对战新业务尚处于一知半解的情况下，想要有针对性地向客户开展场景化营销，当下显得尤为困难。
基于路径依赖，不少销售人员习惯了推销模式和比算营销，因此在进行战新业务场景化营销时，经常面临以下难点：
一、目标客户定位难
销售人员需要明确了解目标客户的需求、兴趣和行为特征，以便精准地构建符合他们业务和工作特征的产品应用场景。
这需要销售人员具备深厚的市场洞察能力和数据分析能力，以便从海量信息中筛选出真正有价值的信息。
二、应用场景设计难
场景化营销的核心在于构建与产品特性相契合的、能引发客户共鸣的应用场景。
这需要销售人员具备一定的创意思维和能力，能够结合产品特性和市场需求，设计出新颖、有趣、有吸引力的应用场景。
同时，销售人员还需要具备良好的表达能力和演示技巧，能够将场景生动、形象地呈现给客户。
三、深度沟通互动难
场景化营销需要销售人员围绕场景，与客户进行深度的沟通与互动，以便了解客户的需求和反馈，及时调整和优化场景设计。
这需要销售人员具备良好的沟通能力和人际关系技巧，能够与客户建立信任和合作关系。
事实上，战新产品不仅种类繁多，而且相对于传统的标准化产品，每一个战新产品的功能特点都比较复杂，要做好这些产品的场景化营销，对大部分一线销售人员来说，都是一个具有挑战性的工作。
2 AI已来，何不试试向大模型请教？
自从Chat GPT问世以来，国内在2023年已掀起一轮AI大模型的“百模大战”，各种语义大模型、多模态大模型、行业大模型纷纷横空出世。
有专家预言，AI大模型不一定会导致传统工作岗位的消失，但一定会让不懂运用AI的人失去工作。
基于这样的背景，销售人员在开展战新业务的场景化营销之前，是否可以向AI大模型请教一些实用的方法呢？
比如，我们向AI大模型提出的问题是：
在天翼安全大脑的场景化营销过程中，销售人员应该向客户询问和了解哪些问题场景？
以下是三种不同的语义大模型给出的答案：
一、星辰大模型（中国电信）
在天翼安全大脑的场景化营销过程中，向客户询问和了解的问题主要包括以下几个方面：
基础信息收集：
企业名称及行业属性：了解企业所处的行业类型，以便针对性地提供解决方案。
已购买或计划购买的网络安全产品：询问客户是否已有相关安全产品，以及这些产品的采购来源和预算。
安全事件分析：
已遭遇的安全事件类型：了解客户所面临的主要网络安全威胁，如恶意软件、DDoS攻击等。
事件发生的具体时间、地点和影响范围：通过询问这些信息，可以更准确地评估客户的安全需求。
安全需求评估：
当前网络安全状况评估：向客户了解其网络的整体安全状况，包括已知的安全风险和潜在的安全隐患。
安全需求和期望目标：通过与客户的沟通，明确客户希望达到的网络安全防护水平，以及可能存在的预算和时间限制。
安全解决方案建议：
推荐的网络安全产品或服务：根据客户的需求和预算，推荐合适的网络安全解决方案和产品。
解决方案的优势和特点：向客户详细解释推荐的解决方案的优势，如高效的防御能力、易于管理等特点。
后续服务和支持：
售后服务和技术支持：了解客户对于售后服务的期望，以及是否需要额外的技术支持。
应急响应计划：询问客户针对可能发生的安全事件的应急响应计划，以确保在发生问题时能够迅速响应。
成本效益分析：
网络安全投资回报率（ROI）：向客户介绍网络安全投资的潜在回报，帮助他们理解在网络安全方面的投资是否能够带来可观的回报。
预算分配与优化：协助客户根据其业务需求和预算情况，合理分配网络安全投资的预算，以获得最佳的投资效果。
通过这些问题，天翼安全大脑能够全面了解客户的网络安全状况和需求，为其提供更加精准和个性化的安全防护方案。
二、星火大模型（科大讯飞）
在天翼安全大脑的场景化营销过程中，销售人员需要向客户询问和了解的问题场景可能包括以下几个方面：
客户的基本信息：了解客户的行业背景、企业规模、业务范围等基本信息，以便更好地定位客户需求。
客户的业务场景：询问客户在日常业务运作中遇到的具体问题和挑战，比如数据安全、网络攻击防护、信息泄露等安全问题。
客户的技术需求：了解客户在技术层面的需求，包括已有的安全防护措施、技术痛点、期望解决的技术难题等。
客户的安全意识：探询客户对网络安全的认识程度和重视程度，以及他们对安全产品和服务的预期。
客户的预算范围：询问客户对于安全解决方案的投资预算，以便提供性价比合适的产品和服务。
客户的决策流程：了解客户的采购决策流程和关键决策者，以便更有效地推进销售过程。
客户的合作意愿：探寻客户对于建立长期合作关系的意愿和期望，以及他们对合作伙伴的要求。
客户的反馈意见：收集客户对于天翼安全大脑产品或服务的反馈意见，以便不断优化产品和服务。
客户的成功案例：询问客户是否愿意分享他们的成功案例或经验教训，这些信息可以用于提升产品的信誉和市场影响力。
客户的未来发展计划：了解客户未来的发展计划和目标，以便提供更为贴合的服务和支持。
总的来说，通过上述问题的询问和了解，销售人员可以更准确地把握客户的需求和期望，从而提供更为精准和个性化的场景化营销方案。
同时，这也有助于建立与客户之间的信任关系，增强客户忠诚度和口碑传播。
三、文心一言大模型（百度）
在天翼安全大脑场景化营销过程中，销售人员需要深入了解客户的业务需求、现有安全状况以及潜在的安全威胁，以便为客户提供更加精准和有效的解决方案。
以下是一些销售人员应该向客户询问和了解的问题场景：
现有安全体系与痛点：
请问您目前使用哪些网络安全产品和服务？
您是否遇到过网络安全事件？能否分享一下具体的经历和损失？
您认为现有的安全体系存在哪些不足或痛点？
业务需求与合规要求：
您的企业主要从事哪些业务？是否有特定的安全需求？
您是否需要满足特定的行业安全标准或法规要求？
您是否有跨境业务或数据传输需求，需要考虑数据安全和隐私保护？
安全威胁与风险评估：
您是否了解当前的网络威胁趋势和常见的攻击手段？
您是否定期进行安全风险评估和漏洞扫描？
您是否担心内部员工误操作或恶意行为可能带来的安全风险？
安全预算与投资计划：
您在安全方面的预算大概是多少？
您计划在未来几年内对安全体系进行哪些升级或改进？
您更看重安全产品的哪些方面，如性能、稳定性、易用性还是性价比？
成功案例与参考：
您是否了解过其他企业或行业类似场景下的安全解决方案？
您是否愿意了解我们过去的成功案例和客户反馈？
通过询问这些问题，销售人员可以更加全面地了解客户的业务背景、安全需求以及潜在的安全风险，从而为客户提供更加精准和个性化的解决方案。
同时，这些问题也有助于销售人员建立与客户的信任关系，为后续的合作奠定良好的基础。
很显然，如果我们将以上三个大模型的答案进行综合，基本可以覆盖大部分销售现场的交流情境，足以指导销售人员开展场景化营销了。
3 AI大模型，或将成为多数人的工作助手
随着AI大模型的发展，未来有望成为大多数人的工作助手，关键原因在于：
一、技术进步与性能提升
AI大模型在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的技术突破。
随着算法的优化和计算能力的提升，这些模型能够更好地理解并处理复杂的任务和数据。
这种技术进步使得AI大模型能够胜任越来越多的工作任务，从而提高工作效率和质量。
二、适应性与灵活性
AI大模型具有强大的适应性和灵活性，能够根据不同行业和领域的需求进行定制和优化。
通过学习和分析大量的数据，模型可以理解行业规则、流程和知识，从而为不同行业的工作提供有针对性的辅助。
此外，AI大模型还可以根据用户的个人偏好和工作习惯进行个性化设置，更好地满足用户的需求。
三、自动化与效率提升
AI大模型能够自动化处理一些繁琐、重复或计算密集型的工作任务，如数据分析、报告撰写、客户服务等。
这种自动化不仅可以节省人力成本，还可以提高工作效率，使员工有更多的时间和精力专注于创新和价值创造。
四、协作与增强能力
AI大模型不仅可以作为独立的工作助手，还可以与人类员工进行协作，共同完成任务。
通过与人类的互补合作，模型可以帮助人类拓展能力边界，应对复杂多变的工作环境。
此外，AI大模型还可以提供实时的反馈和建议，帮助人类员工改进工作流程和提升技能。
五、普及与成本降低
随着技术的普及和成本的降低，越来越多的企业和个人将能够使用AI大模型作为工作助手。
云计算、边缘计算等技术的发展使得模型部署和使用的门槛降低，使得更多人能够享受到AI技术带来的便利。
综上所述，AI大模型在技术进步、适应性、自动化、协作和普及等方面的优势，使得它未来有望成为大多数人的工作助手。
当然，这一目标的实现还需要克服一些挑战，如数据隐私、安全性和伦理等问题，以确保技术的健康发展和社会接受度。
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