作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
大模型技术正逐渐渗透到销售领域，成为推动企业发展的新引擎。除了常见的智能客服以外，通过提供智能化的数据分析、客户洞察、内容生成和互动优化，大模型在销售环节的应用正变得越来越多样化。
在销售环节，大模型最核心的价值在于强化销售能力，赋能线索转化，当前市场上已经出现的一些典型应用如下：
• 销售助手：在销售人员跟进线索的过程中，为销售人员提供智能化支持的一系列应用，如客户发掘、产品演示、销售对话等；
• 销售数据洞察：大模型对销售过程中产生的大量数据进行深入分析和挖掘，获取有价值的商业洞察和预测，这些数据可能包括客户互动记录、交易历史、市场趋势、库存状态等；
• 销售培训：大模型模拟用户与销售对抗，基于真实场景检查销售人员是否采取正确的话术；
沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究领克汽车、国贸地产、联想、波司登、京东物流、泰康保险、华农保险等企业在销售环节的大模型应用实践，旨在为其他企业提供参考。
01
销售助手
▎案例1：领克汽车为销售人员打造SalesCopilot
随着新能源汽车市场的迅猛增长和智能化渗透率的提升，领克汽车面临终端销售人员在产品知识、客户服务技能、销售策略和技术工具运用上的挑战，这些问题影响了销售业绩和品牌车型的竞争力。
领克汽车基于大模型为销售打造SalesCopilot，整合至领克汽车的直营销售系统，为销售顾问提供智能AI助手，以提升业务能力和服务水平。通过SalesCopilot的整合和应用，领克汽车销售团队的专业能力和工作效率得到提升，优化了客户体验。
▎案例2：国贸地产案场智能会话分析实践
国贸地产利用AI大模型能力，基于AI工牌采集的接待录音，对客户关键信息、需求及意向进行提取，智能分析单客户及整个案场的客户画像，并识别出销讲过程中接待流程SOP完整度、需求挖掘执行率，复盘销讲过程，提升整体销讲水平。
▎案例3：联想基于Multi-Agent的销售提效实践
联想通过建立一个multi-agent系统来简化销售场景的产品配置建议流程，旨在生成精准的、定制化的产品配置建议。multi-agent系统的工作流程如下：
· 系统内的每个Agent都由一个大语言模型支持执行特定任务，如检查库存可用性、优先考虑高毛利产品以及根据营销策略推广产品；
· 根据用户输入的prompt，每个Agent从知识库中获取特定信息，并触发工具包中的相关应用来执行任务。工具包是一个API集合，这些API可以在配置过程中触发应用，不同的Agent会根据不同的任务需求选择不同的API来完成任务。
02
销售数据洞察
服装行业线下门店缺少有效工具来捕捉和分析消费者行为，导致无法构建完整的转化率漏斗，难以实现精准营销和库存管理。
波司登在每件衣服上安装了一个类似防盗扣的芯片，能够感知并测量衣服的三维偏移量，并实时将数据传输给后台，然后利用大模型对用户动作的偏移量进行识别，从而判断用户行为，实现了对线下门店顾客行为的精准分析。
这种“AIOT+大模型”的解决方案，不仅提高了门店的转化率，还优化了库存管理和商品补货策略，使得决策过程更加数据驱动，显著提升了业绩和品牌价值。
为了解决外呼线索被销售人员浪费的问题，一旦CRM系统中出现废弃线索，就会触发大模型分析线索废弃的原因，判断是否属于可疑类别，如果是可疑类别则调用工具，例如如果认为是虚假，则会调取录音和标签对比，确认虚假后则会触发自动下发动作，通过多轮对话的方式和销售沟通。
完整内容：京东物流营销大模型落地实践
03
销售培训
泰康有40万保险代理人，日常的知识涉及到健康、财富、保险三个领域，知识范围非常广泛，即使培训也很难让保险代理人记住所有知识。
泰康保险利用大模型开发了绩效知识助手，绩效知识助手是一款专用化搜问一体工具，以多轮对话驱动用户意图的精准获取，提升用户体验，融合问答库、文档库、外部搜索和大模型问答四类知识来源，实现内外部知识的双重获取，同时提供原始知识溯源，并主动推荐关联问题，让知识范围更广泛，知识信息更精准，交互体验更友好。
完整内容：泰康保险集团大模型应用实践
华农保险当前个人代理人超过2万，代理人主要销售的保险条款数量为47个，每个条款有5000字+，对于代理人来说学习成本较高。此外，由于保险条款常常充满了专业术语和法律条款，理解起来往往困难重重。在过去，代理人们需要大量的时间和精力来解读这些复杂的条款，甚至可能存在诠释上的不确定性，这不仅耗费了时间也增加了风险。
华农保险通过将保险条款放入本地知识库，并运用大语言模型来解析和分析这些条款，为代理人提供了一种快速、准确的解读选项。代理人只需输入想了解的问题，就能得到详尽的解释和说明。
完整内容：华农保险大模型应用实践
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