它手势流畅地调出更多细分光幕,语速平稳,逻辑清晰:
“根据历史数据模型分析,瓶颈在于‘方案报价’环节耗时过长,平均超出标准流程48小时。
核心原因是售前顾问在此环节调用产品指标库的频次偏低,导致客户理解成本增加。
建议:强制推行标准化演示模板,提升售前调用率至基准线以上。”
数据精准,指向明确,建议“合理”。
后台甚至响起了几声下意识的赞叹。
第一轮过招以为分身应该稳了。
但张伟笑了!
他向前一步,手指轻点,将AI展示的“平均耗时”光幕放大:
“数据没错,但销售不是做数学题。
平均数掩盖了真相。
你看,不是所有销售都慢,是‘老张’这个王牌销售,一个人拖了全队的后腿!
他手上三个大单,卡在报价阶段整整两周!”
AI分身的数据流似乎出现了一丝微不可察的凝滞。
张伟语气带着洞悉人心的力量:
“为什么?
因为我私下了解过,老张家里老人生病,他心力交瘁,根本静不下心写完整的需求和售前对接!
所以,瓶颈不是冷冰冰的‘提升调用率’,而是暖烘烘的‘关心你的兵’!
马上让销售总监介入,提供帮助,把他的部分工作临时分担出去。
人通了,流程才能通!”
“啪!”
仿佛有无形的耳光声响起。
张伟总结到,“AI分身基于全局数据得到“标准答案”,AI分身的下钻能力、关联能力不够,从第一层数就推导得出答案,而不是从最细节数据汇总结论。
第一次层汇总的数据,因为量大会失真,会掩盖真相。
分身在主身基于个体洞察的“人性答案”面前,显得苍白而古板。”
观察团小郭马上回复,“伟哥,记下了。”
大模型小马感叹,“主身发现分身的问题,伟哥NB啊,这个观察、总结很底层,我可以基于这个结论进行模型调整,但是具体怎么调,还需要想想。”