内容来源:量见云课堂优质课程内容 原华为高级专家 庞涛《DeepSeek赋能ToB大客户销售》
这或许是 80% ToB 销售的日常:
每天花大量时间做信息搬运工,却总在客户面前暴露「情报盲区」,成单全靠「碰运气」。
但深圳某科技公司的销冠李姐,上周用 AI 工具 30 分钟搞定了复杂的信息检索工作:
输入「新能源 华东 2025 扩建项目」,AI 秒级输出客户产能数据、决策人喜好、竞品接触记录。
当你还在手动拼图时,AI 已经帮你的竞争对手画出了完整的「客户全景地图」。
ToB 销售的战场,本质是「信息战」。
传统模式下,我们像在迷雾中摸索:
重复搜索,效率低下;关键信息遗漏;信息滞后。
而 DeepSeek 这类 AI 工具,正在把「人肉搜索」升级为「智能巡航」。
接下来结合真实案例,拆解 6 大实战场景中 AI 如何重构销售流程。
场景痛点:开拓新市场时,信息检索慢,影响产品抢先布局。
▍实战案例:农牧机械企业闯沙特市场
国内某农牧机械巨头计划进军沙特,却卡在「信息断层」:
❌ 不知道当地项目审批流程
❌ 搞不清哪些企业有设备采购预算
❌ 海关进口配额政策查不全
用 DeepSeek「一键扫盲」:
1.关键词狙击:输入「沙特 农牧机械 2024 政府招标项目」,AI 秒级抓取:
·沙特农业部最新发布的《沙漠牧场扩建计划》重点扶持清单
·3 家本地代理公司的决策人背景(含 LinkedIn 过往合作记录)
·近 1 年中资企业中标案例的谈判话术模板(标注了宗教文化禁忌)
1.数据交叉验证:同时调取沙特海关数据、行业协会白皮书、本地新闻,自动生成《沙特市场风险热力图》,标出「利雅得地区电压标准不匹配」等 3 个隐性雷区。
结果:市场调研周期从 2 周压缩到 4 小时,销售团队带着「本地化方案包」首单即中标,比原计划提前 1 个月签约。
场景痛点:CRM 里躺着 200 家客户,分不清谁是「真商机」谁是「陪跑户」。
▍实战案例:苏州城商行的供应链金融破局
本地银行想拓展制造业供应链客户,传统链路效果差:
✘ 人工筛选纳税数据前 500 强企业
✘ 逐个打电话确认是否有融资需求
✘ 30% 客户接电话就说「不需要」
用 DeepSeek「智能过滤」:
1.三维度建模:
设定筛选条件「成立 5 年 长三角 制造业 近 1 年应收账款增长 20%」,AI 瞬间锁定 50 家高潜力企业,排除了 30% 财报显示「现金流充足」的无效客户。
2.决策人穿透:
不仅提供企业名单,还深挖:
·采购总监去年在行业峰会的演讲
·CFO 的关联企业
·最佳触达时间
成果:销售团队聚焦 15 家核心客户,3 个月内供应链金融业务量增长 40%,无效沟通时长减少 60%。
场景痛点:合同签完就放羊,等发现客户流失预兆时,竞品已经悄悄挖墙脚。
▍某工业软件厂商的客户预警实战
过去靠销售「肉眼盯梢」,漏过了多个流失信号:
✔ 客户连续 2 个月推迟付款
✔ 技术总监频繁点赞竞品朋友圈
✔ 官网招聘信息显示在扩编 IT 团队
接入 DeepSeek「风险雷达」后:
1.多维度监测:实时抓取客户动态:
·企业微信聊天关键词
·工商信息变更
·社交媒体舆情
2.智能解决方案:不仅报警,还自动生成应对策略:
·针对「价格敏感」信号,推送《竞品漏洞分析报告》+「阶梯式折扣方案」
·针对「技术自研」信号,同步技术团队输出《定制化 API 对接方案》
数据说话:客户续约率从 65% 提升至 82%,挽回 3 家年订单超 500 万的流失客户。
1.关键词「三明治法则」:
地域 + 痛点 + 时间(例:「东莞 2024 注塑机产能过剩」)
行业 + 角色 + 需求(例:「新能源车企 CTO 电池生产线节能」)
记住:越具体的场景描述,AI 输出越精准
2.三级验证机制:
① 基础验证:要求 AI 列出信息来源(官网 / 财报 / 行业报告)
② 交叉验证:同时用 2 个 AI 工具检索,对比结果重合度
③ 人工验证:关键数据(如采购预算)必须电话确认
警惕 AI「幻觉」,但别因噎废食,80% 的基础信息 AI 完全可靠
3.建立「情报军火库」:
给 AI 设置固定指令模板,比如:
我需要开拓【XX行业】【XX地区】市场,请输出:
1. 3家正在扩建的目标企业名单(附产能数据)
2. 每家企业决策人的3个核心关注点
3. 2个近期可切入的政策/行业事件
4. 初步接触的破冰话术(分CEO/CFO版本)
把重复性需求标准化,AI 就是你的专属情报员
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1 用最新的AI前沿技术,将“AI+场景”深度融合
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收获的不止是技能,更是企业级竞争力跃迁:
1 全员认知升级:提升AI认知,打破部门协作壁垒
2 业务流程再造:挖掘岗位AI 提效节点,效率飙升
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更新时间:2025-05-15
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