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AI销售法：助力销售技巧与业绩提升（DeepSeek版） 课程背景： 在数字化浪潮与人工智能技术深度融合的背景下，销售行业正面临前所未有的转型挑战。客户需求日益碎片化、市场竞争白热化，传统销售模式暴露出一系列核心痛点：客户跟进缺乏动态策略，沟通效率受制于话术同质化，销售方案难以精准匹配需求，AI技术价值认知与应用能力不足……这些问题严重制约了成交转化率与业绩增长空间。 AI技术的突破性发展为销售领域提供了全新解法。以DeepSeek为代表的AI工具已展现出强大的场景适配能力——从客户画像分析、个性化话术生成，到销售策略制定、销售流程设计，AI正逐步成为销售团队的“超级助手”。然而，多数企业及销售从业者仍面临“技术认知断层”：或对AI工具的功能边界模糊不清，或缺乏将技术嵌入销售全流程的系统方法论，导致技术红利未能有效转化为商业价值。 基于此，本课程以“AI销售法”为核心框架，独创“AI创新力+AI开拓力+AI策略力+AI沟通力+AI数据力”五维AI销售能力模型，聚焦销售实战中的关键场景。课程融合龚勋老师服务金融、硬科技、制造业、服务业等行业的实战经验，独创“五维提示词操作法”等方法论，致力于帮助企业及销售团队突破四大能力瓶颈：客户洞察精准度、沟通策略灵活性、方案设计针对性、AI应用系统性。通过理论解析、工具演练与案例推演，助力学员构建“人机协同”的新型销售能力体系，在数字化竞争中实现销售效率提升与销售业绩突破。 课程收益： 1. 掌握AI销售工具应用：掌握AI工具在客户开发、销售转化中的实战技巧，提升销售效率。 2. 构建智能客户管理体系：运用AI完成客户画像构建与需求挖掘，精准开发客户。 3. 精通AI提示词设计：通过五维提示词法快速生成高转化话术与策略，倍增销售沟通效率。 4. 打造数据驱动决策：掌握AI市场分析、策略生成与效果评估闭环，实现科学销售决策。 5. 建立智能业绩增长系统：融合AI数据分析与流程优化，提升销售转化率与客户留存率。 课程时间：1天，6小时/天。 课程对象： 1. 销售副总经理、销售总监、销售经理、销售人员 2. 希望利用AI提升销售效率和成交率的商务与销售人员 课程方式：AI知识普及+AI底层逻辑与销售的底层逻辑+AI工具与方法+实操练习 课程工具：DeepSeek、Xmind思维导图、豆包大模型、浏览器等 赠送福利-课程资料包： | 清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》 | | | |
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课程大纲 第一讲：AI重构销售新范式 一、AI与DeepSeek在销售领域的定位解析 1. 阐述AI技术在销售工作中的发展趋势与变革意义 2. 剖析DeepSeek的核心功能及其对销售工作的独特价值 3. 解读DeepSeek的运行模式与底层技术原理 4. 探讨AI与销售业务深度融合的未来前景 二、销售工作常见痛点与AI解决方案 1. 分析客户开发、需求把握、销售转化等环节的难题 2. 展示AI/DeepSeek在销售全流程中的应用场景示例 3. 对比传统销售模式与AI赋能销售模式的差异 4. 梳理AI解决销售痛点的关键路径 三、主流AI工具在销售中的应用对比 1. DeepSeek：客户数据分析、智能策略生成 2. 文心一言：销售文案创作、创意营销策划 3. 讯飞星火：语音沟通优化、客户服务智能应答 4. 通义千问：行业知识查询、市场动态分析 5. 豆包：短视频营销创意、多模态处理 案例分析：AI赋能客户开发与提升销售转化率提升 实操演练：学员现场注册登录DeepSeek等AI平台 第二讲：AI创新力——巧用提示词让AI赋能销售增长 一、AI提示词的核心原理与重要性 1. 解析AI提示词的工作机制与作用原理 2. 阐述优质提示词对AI输出结果的关键影响 3. 介绍五维提示词操作法的理论基础 4. 分析常见提示词使用误区及规避方法 二、DeepSeek R1提示词操作技巧详解 1. 明确DeepSeek R1提示词的操作原则与规范 2. 讲解不同销售场景下提示词的设置要点 3. 分享提示词优化与调整的实用技巧 4. 结合实际案例分析提示词使用效果 三、销售场景下的提示词实战训练 1. 客户开发场景提示词设计与应用 2. 销售谈判场景提示词优化与实践 3. 客户维护场景提示词撰写与演练 4. 促销活动场景提示词构思与运用 四、提示词与销售工作流程的融合 1. 如何将提示词融入销售计划制定过程 2. 提示词在销售执行环节的动态调整策略 3. 利用提示词优化销售复盘与总结 案例分析：企业巧用AI提示词，设计销售策略，提升销售业绩。 实操演练：学员运用五维提示词操作法生成销售话术。 第三讲：AI开拓力——精准客户开发与管理 一、客户开发的难点与AI突破路径 1. 分析传统客户开发模式的局限性 2. 挖掘潜在客户的AI数据来源与分析方法 3. 利用DeepSeek进行客户线索筛选与优先级评估 4. 制定AI驱动的客户开发计划 二、客户画像构建与深度分析 1. 客户数据收集的多维度渠道与方法 2. 使用AI进行客户数据清洗与整合 3. 构建精准客户画像的关键指标与模型 4. 通过客户画像洞察客户需求与偏好 三、客户跟进与维护策略优化 1. 基于客户画像的个性化跟进方案设计 2. AI/DeepSeek生成客户跟进话术与沟通策略 3. 客户关系维护的AI预警与提醒机制 4. 提升客户满意度与复购率的AI方法 四、CRM系统与DeepSeek的协同应用 1. CRM系统与DeepSeek的数据对接与同步 2. 利用AI在CRM系统中实现客户分类管理 3. 通过数据联动优化客户服务流程 4. 基于CRM数据的销售业绩预测与分析 案例分析：借助DeepSeek构建客户画像，发现部分客户潜在需求，提升产品销量。 实操演练：学员模拟收集一组客户数据，使用DeepSeek进行数据清洗和整合，构建客户画像。 第四讲：AI策略力——优化销售策略与方案 一、销售策略制定的AI赋能逻辑 1. 明确销售目标与市场定位的AI分析方法 2. 利用DeepSeek进行竞争对手分析与策略对标 3. 基于市场趋势的销售策略动态调整机制 4. 制定差异化销售策略的AI决策模型 二、销售方案设计的AI全流程支持 1. 销售方案框架的AI生成与优化建议 2. AI/DeepSeek辅助撰写销售方案具体内容 3. 利用AI进行销售方案可行性评估 4. 销售方案的多版本对比与优化选择 三、销售活动策划与执行优化 1. AI驱动的促销活动创意生成与策划 2. DeepSeek进行活动效果预测与资源配置 3. 销售活动执行过程的实时监控与调整 4. 活动复盘与经验沉淀的AI辅助方法 四、销售策略与方案的案例实战 1. 新产品上市销售策略AI设计案例分析 2. 老客户深度开发销售方案AI优化实践 3. 区域市场拓展销售策略AI制定演练 4. 季节性促销活动销售方案AI创作训练 案例分析：利用AI分析市场趋势、竞争对手情况，生成销售策略和方案。 实操演练：学员分组选择一个产品或服务，利用DeepSeek完成销售策略制定、销售方案设计，包括生成方案框架、撰写内容、进行可行性评估等步骤，并进行小组展示和互相点评。 第五讲：AI沟通力——提升销售沟通与谈判能力 一、销售沟通技巧的AI强化训练 1. 分析客户沟通中的常见问题与AI解决方案 2. AI/DeepSeek生成个性化开场白与破冰话术 3. 利用AI优化沟通中的倾听与提问技巧 4. 应对客户异议的AI话术库构建与应用 二、销售谈判策略的AI智能支持 1. 谈判前的客户信息AI分析与策略制定 2. DeepSeek提供谈判过程中的实时策略建议 3. 利用AI进行谈判底线与利益平衡点分析 4. 谈判结束后的复盘与经验AI总结 三、销售沟通与谈判的场景模拟实战 1. 电话销售沟通场景AI话术应用演练 2. 面对面销售谈判场景AI策略实践 3. 线上会议销售沟通模拟与AI优化 4. 售后客户沟通与问题解决的AI辅助训练 四、销售沟通能力的持续提升与AI应用 1. 建立个人销售沟通能力评估体系 2. 利用AI进行沟通能力短板分析与改进计划 3. 定期复盘与优化销售沟通策略的AI方法 4. 持续学习与积累销售沟通经验的AI工具应用 案例分析：销售谈判中，运用DeepSeek生成的话术和策略，成功化解客户异议，实现成交。 实操演练：设置销售沟通与谈判场景，学员分组进行模拟演练，在演练过程中使用DeepSeek生成话术和策略，结束后进行小组讨论和总结，分析AI应用效果并提出改进方案。 第六讲：AI数据力——助力销售数据分析与业绩提升 一、销售数据分析的核心价值与AI优势 1. 阐述销售数据分析对业绩提升的重要意义 2. 分析传统销售数据分析的局限性 3. 展示AI在销售数据分析中的技术优势 4. 构建销售数据分析的AI应用框架 二、DeepSeek销售数据分析全流程实操 1. 销售数据的收集、整理与导入方法 2. 使用AI/DeepSeek进行数据清洗与预处理 3. 数据可视化分析与关键指标提取 4. 生成销售数据分析报告的AI方法 三、基于数据分析的业绩提升策略制定 1. 通过数据分析定位销售问题与机会点 2. DeepSeek生成针对性业绩提升策略建议 3. 制定业绩提升计划与执行方案 4. 业绩提升策略的效果评估与优化调整 四、销售数据驱动的持续改进与创新 1. 建立销售数据监控与预警机制 2. 利用AI进行销售数据的深度挖掘与预测 3. 根据数据反馈优化销售流程与业务模式 4. 探索销售数据与AI技术的创新应用场景 案例分析：某企业利用AI/DeepSeek对销售数据进行分析，发现某类商品销售下滑原因，通过制定针对性策略提升业绩的案例，详细解读数据分析过程和策略实施效果。 实操演练：学员获取一组实际销售数据，使用AI/DeepSeek完成数据清洗、分析、可视化操作，提取关键指标，生成数据分析报告，并根据分析结果制定业绩提升策略。
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