课程分类： DS赋能营销
课程目标：
理解AI在销售领域的核心价值和应用场景。
掌握提示词设计技巧，高效利用AI工具完成销售相关任务。
熟练使用国产主流AI工具（如Deepseek、豆包AI、Kimi等）进行客户分析、销售策略制定和沟通优化。
学会将AI工具应用于实际销售场景，提升销售效率和客户满意度。
课程对象：销售人员、销售经理、市场人员及其他需要提升销售技能的职场人士
课程时间：1天（6小时）
模块1：AI基础认知——销售中的AI价值（60分钟）
1.1AI如何重塑销售流程（20分钟）
AI在销售中的角色：从传统销售到AI驱动的智能销售转变。
案例分享：某企业利用AI实现客户精准定位，销售转化率提升30%。
讨论环节：结合实际工作，列举AI可解决的销售痛点（如客户跟进、销售预测）。
1.2AI技术“白话”解读（30分钟）
类比解释：AI=“智能助手”vs传统软件=“固定流程工具”。
核心技术速览：
机器学习：预测客户购买意向，实现精准销售。
自然语言处理（NLP）：智能撰写销售邮件和沟通脚本。
数据分析：实时分析销售数据，优化销售策略。
1.3AI应用边界与伦理（10分钟）
AI的局限性：依赖数据质量、模型偏差等潜在问题。
风险规避策略：确保数据隐私与合规性，避免误导客户。
模块2：提示词设计——高效销售的关键（90分钟）
2.1提示词的核心逻辑（20分钟）
案例对比：
模糊提问：“写一封销售邮件”。
精准提问：“为一款高端智能手表撰写销售邮件，目标客户为30-45岁商务人士，突出产品功能和设计，字数不超过500字”。
提示词的作用：明确任务目标，提升AI输出的准确性和相关性。
2.2四步撰写法（40分钟）
明确需求：目标+场景（如“撰写销售邮件”）。
补充背景：数据/格式（如“产品特点、目标客户、邮件风格”）。
限定范围：长度/风格（如“简洁明了、适合商务客户”）。
迭代优化：根据AI输出修正指令，优化结果。
练习环节：针对“产品推广邮件”“客户跟进邮件”场景设计提示词，小组互评改进。
2.3实战挑战（30分钟）
限时任务：根据给定产品信息，用提示词驱动AI输出销售邮件，展示最优结果。
成果分享：各小组分享最佳邮件，讨论优化方向。
模块3：国产AI工具功能介绍——销售场景（90分钟）
3.1Deepseek（30分钟）
功能演示：
智能文案创作：一键生成销售邮件、产品介绍。
数据分析与可视化：实时分析销售数据，生成可视化报告。
客户画像分析：基于客户数据生成精准画像，优化销售策略。
实战演练：输入产品信息，生成销售邮件；上传销售数据，生成分析报告。
3.2豆包AI（30分钟）
功能演示：
文案润色与扩展：优化文案表达，提升吸引力。
客户沟通脚本生成：根据客户画像生成沟通脚本。
销售预测：基于历史数据预测客户购买意向。
实战演练：输入简短文案，AI润色并生成完整销售邮件；上传客户数据，生成沟通脚本。
3.3Kimi智能助手（30分钟）
功能演示：
多模态内容创作：生成文字、图片、视频等多种内容。
实时互动：与客户实时对话，解答疑问。
任务管理：自动分解复杂任务，生成执行计划。
实战演练：输入销售任务，AI生成执行计划；上传客户问题，AI生成回答脚本。
3.4工具对比与选择（30分钟）
分析与讨论：对比Deepseek、豆包AI和Kimi在销售场景中的优缺点。
选择建议：根据具体需求选择合适的AI工具。
模块4：AI销售技能场景应用——效率提升（120分钟）
4.1客户分析与画像（20分钟）
案例分享：AI分析客户数据，生成精准画像，提升销售转化率。
实战演练：上传客户数据，AI生成客户画像和销售建议。
4.2销售策略制定（20分钟）
案例分享：AI根据市场趋势和客户数据，制定个性化销售策略。
实战演练：输入市场调研数据，AI生成销售策略方案。
4.3沟通技巧优化（20分钟）
案例分享：AI生成沟通脚本，提升销售人员的沟通效率和客户满意度。
实战演练：输入客户画像，AI生成沟通脚本并优化。
4.4销售预测与机会挖掘（20分钟）
案例分享：AI基于历史数据预测销售趋势，提前布局销售机会。
实战演练：上传历史销售数据，AI预测未来销售趋势并推荐潜在机会。
4.5竞争对手分析（20分钟）
案例分享：AI分析竞争对手数据，提供差异化销售策略。
实战演练：输入竞争对手信息，AI生成竞争分析报告和应对策略。
4.6客户反馈与复购策略（20分钟）
案例分享：AI分析客户反馈，挖掘复购潜力，提升客户忠诚度。
实战演练：上传客户反馈数据，AI生成复购策略和优化建议。
模块5：总结与行动规划（30分钟）
5.1课程回顾（15分钟）
知识地图：AI基础→提示词设计→工具操作→场景应用。
成果展示：各组最佳实践分享（如生成的销售邮件、客户画像、沟通脚本）。
5.2落地计划（15分钟）
制定行动计划：每位学员制定“AI赋能销售30天行动计划”，明确3个可落地的AI应用场景。
后续支持：建立学员交流群，提供工具答疑与案例库支持。
