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課程背景

需求匹配差：57% 客戶認(rèn)為銷售方案與業(yè)務(wù)目標(biāo)脫節(jié)，影響合作。

隱性需求難挖掘：傳統(tǒng) SPIN 提問漏檢超 60% 隱性需求，錯(cuò)失商機(jī)。

方案同質(zhì)化：72% 企業(yè)因方案無特色陷入價(jià)格戰(zhàn)，壓縮利潤。

價(jià)值證明不準(zhǔn)：靜態(tài) ROI 模型誤差超 ±40%，阻礙銷售進(jìn)程。

決策鏈不明：人工繪制決策地圖準(zhǔn)確率僅 58%，策略制定缺依據(jù)。

競(jìng)爭(zhēng)防御弱：傳統(tǒng)策略贏單率波動(dòng)系數(shù)達(dá) 43%，競(jìng)爭(zhēng)被動(dòng)。

效率差距大：人工日均分析 2.5 客戶，AI 處理 50 以上，制約規(guī)模。

客戶續(xù)約低：傳統(tǒng)價(jià)值證明致續(xù)約率不足 60%，增加成本。

課程收益

銷售效率躍遷：AI工具使需求分析效率提升40%+，日均客戶處理量從2.5→50+

成單周期壓縮：AI策略使平均成交周期縮短30%+（從92天→64天）

客單價(jià)提升：參訓(xùn)企業(yè)3個(gè)月內(nèi)平均客單價(jià)增長22%（第三方審計(jì)數(shù)據(jù)）

隱性需求變現(xiàn)：AI-SPIN使隱性需求覆蓋率從32%→89%，單客戶增收47%

方案溢價(jià)能力：差異化方案設(shè)計(jì)使溢價(jià)空間提升29%（華為云5.8億訂單）

風(fēng)險(xiǎn)控制強(qiáng)化：AI決策矩陣使贏單率從44%→86%（政務(wù)云項(xiàng)目數(shù)據(jù)）

成本節(jié)約：AI工具部署使銷售團(tuán)隊(duì)人效比提升3.2倍，年人力成本節(jié)省280萬

客戶生命周期延長：動(dòng)態(tài)價(jià)值驗(yàn)證使續(xù)約率從61%→89%，LTV提升460萬/客戶

課程大綱

第一模塊：課程導(dǎo)入 - AI重構(gòu)銷售競(jìng)爭(zhēng)力的底層邏輯

1.1 傳統(tǒng)銷售模式失效的鐵證

數(shù)據(jù)：2023年CSO Insights報(bào)告顯示，57%客戶認(rèn)為銷售方案與業(yè)務(wù)目標(biāo)脫節(jié)

案例：某工業(yè)軟件企業(yè)因需求診斷偏差導(dǎo)致300萬訂單流失

痛點(diǎn)：人工分析效率低（日均2.5客戶 vs AI處理50+客戶）

1.2 DeepSeek驅(qū)動(dòng)的銷售能力躍遷模型

四維升級(jí)：需求洞察（SPIN+AI）、方案設(shè)計(jì)（顧問式+AI）、價(jià)值證明（價(jià)值銷售+AI）、競(jìng)爭(zhēng)破局（策略銷售+AI）

工具價(jià)值：將銷售經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的算法模型（示例：某企業(yè)銷售商機(jī)贏單率從18%→34%）

第二模塊：SPIN銷售AI化升級(jí) - 從人工提問到智能需求挖掘

2.1 傳統(tǒng)SPIN的致命缺陷

痛點(diǎn)：背景問題耗時(shí)占咨詢時(shí)間53%，隱性需求漏檢率超60%

案例：某醫(yī)療器械企業(yè)因未識(shí)別客戶合規(guī)升級(jí)需求丟失標(biāo)案

2.2 AI增強(qiáng)型SPIN核心方法論

智能背景掃描：DeepSeek行業(yè)數(shù)據(jù)庫自動(dòng)生成客戶痛點(diǎn)熱力圖

動(dòng)態(tài)問題生成：基于NLP的實(shí)時(shí)問題優(yōu)化引擎（提問效率提升3倍）

工具演示：DeepSeek SPIN Builder（自動(dòng)輸出問題鏈與價(jià)值假設(shè)）

2.3 經(jīng)典案例拆解（任選一個(gè)和都選）

成功案例：寧德時(shí)代用AI-SPIN鎖定客戶體積效率痛點(diǎn)（2023年訂單增長47%）

失敗案例：某自動(dòng)化設(shè)備商忽視AI預(yù)警的工藝升級(jí)需求（損失1800萬訂單）

第三模塊：顧問式銷售AI化升級(jí) - 從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方案設(shè)計(jì)

3.1 傳統(tǒng)顧問式銷售的能力天花板

痛點(diǎn)：方案同質(zhì)化導(dǎo)致溢價(jià)能力缺失（某云服務(wù)商價(jià)格戰(zhàn)損失32%毛利）

數(shù)據(jù)：人工方案設(shè)計(jì)需72小時(shí) vs AI生成初版僅15分鐘

3.2 AI增強(qiáng)型顧問式銷售方法論

價(jià)值重構(gòu)引擎：DeepSeek行業(yè)解決方案知識(shí)圖譜（覆蓋300+細(xì)分場(chǎng)景）

智能方案優(yōu)化：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)價(jià)值曲線對(duì)比

工具演示：DeepSeek Solution Architect（自動(dòng)生成差異化方案框架）

3.3 小組演練：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)方案設(shè)計(jì)

輸入：某制造企業(yè)設(shè)備OEE數(shù)據(jù)/IT系統(tǒng)清單/競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)

任務(wù)：使用DeepSeek生成價(jià)值主張矩陣，定位數(shù)據(jù)中臺(tái)核心價(jià)值點(diǎn)

產(chǎn)出：對(duì)比傳統(tǒng)方案與AI方案的客戶價(jià)值感知度（41分 vs 78分）

3.4 經(jīng)典案例拆解（任選一個(gè)和都選）

成功案例：華為云用AI重構(gòu)某車企數(shù)據(jù)中臺(tái)價(jià)值主張（溢價(jià)29%）

失敗案例：某ERP廠商因方案缺乏場(chǎng)景適配性被淘汰（客戶流失率61%）

第四模塊：價(jià)值銷售AI化升級(jí) - 從模糊主張到動(dòng)態(tài)價(jià)值證明

4.1 傳統(tǒng)價(jià)值量化的誤區(qū)

痛點(diǎn)：靜態(tài)ROI模型誤差率超±40%（某環(huán)保設(shè)備商因測(cè)算偏差損失訂單）

數(shù)據(jù)：使用動(dòng)態(tài)價(jià)值模型客戶續(xù)約率提升至89%

4.2 AI增強(qiáng)型價(jià)值銷售方法論

實(shí)時(shí)價(jià)值儀表盤：集成供應(yīng)鏈/財(cái)務(wù)/運(yùn)營數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)計(jì)算器

工具演示：DeepSeek Value Simulator（模擬價(jià)值波動(dòng)區(qū)間）

4.3 小組演練：智能裝備價(jià)值證明

輸入：某工程公司設(shè)備利用率/能耗成本/碳排放數(shù)據(jù)

任務(wù)：使用DeepSeek構(gòu)建動(dòng)態(tài)TCO模型，量化電動(dòng)化改造價(jià)值

產(chǎn)出：對(duì)比傳統(tǒng)PPT與AI可視化報(bào)告的決策速度（20天 vs 3天）

4.4 經(jīng)典案例拆解

成功案例：三一重工用AI價(jià)值模型說服客戶支付19%溢價(jià)

失敗案例：某檢測(cè)設(shè)備商因價(jià)值證明缺乏動(dòng)態(tài)性被推翻（合同取消）

第五模塊：策略銷售AI化升級(jí) - 從直覺判斷到博弈論驅(qū)動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)破局

5.1 傳統(tǒng)策略銷售的決策盲區(qū)

痛點(diǎn)：人工繪制的決策地圖準(zhǔn)確率僅58%（某醫(yī)療項(xiàng)目誤判關(guān)鍵影響者）

數(shù)據(jù)：AI決策網(wǎng)絡(luò)分析使贏單率提升至73%

5.2 AI增強(qiáng)型價(jià)值銷售方法論

決策影響者圖譜：基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的權(quán)力-立場(chǎng)動(dòng)態(tài)模型

競(jìng)爭(zhēng)策略模擬器：納什均衡驅(qū)動(dòng)的攻防策略優(yōu)化

工具演示：DeepSeek Strategy Planner（自動(dòng)生成競(jìng)爭(zhēng)策略）

5.3 小組演練：智能裝備價(jià)值證明

輸入：某政務(wù)云項(xiàng)目決策鏈數(shù)據(jù)/競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情報(bào)/政策文件

任務(wù)：使用DeepSeek制定差異化投標(biāo)策略，設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖方案

產(chǎn)出：對(duì)比傳統(tǒng)策略與AI策略的競(jìng)爭(zhēng)防御率（44% vs 86%）

5.4 經(jīng)典案例拆解

成功案例：阿里云用AI決策矩陣中標(biāo)某銀行核心系統(tǒng)（5.8億訂單）

失敗案例：某工業(yè)軟件商因忽視AI預(yù)警的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)被廢標(biāo)

第六模塊：能力整合與綜合實(shí)戰(zhàn)

6.1 四維能力整合：AI銷售作戰(zhàn)地圖

四維升級(jí)：需求洞察（SPIN+AI）、方案設(shè)計(jì)（顧問式+AI）、價(jià)值證明（價(jià)值銷售+AI）、競(jìng)爭(zhēng)破局（策略銷售+AI）

工具實(shí)戰(zhàn)：DeepSeek全流程作戰(zhàn)沙盤（含24個(gè)關(guān)鍵控制點(diǎn)）

王老師

【實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)】

德國漢高公司全國銷售經(jīng)理 + 全球大客戶經(jīng)理 + 首席大客戶銷售教練

德國漢高公司全球?qū)I(yè)學(xué)院經(jīng)理（全球首個(gè)數(shù)字化銷售技能與業(yè)績(jī)測(cè)評(píng)平臺(tái)）

德國漢高公司獨(dú)立特聘顧問講師 （中國區(qū)銷售團(tuán)隊(duì)技能培訓(xùn)獨(dú)立顧問）

美國賽默飛世爾科技公司高級(jí)培訓(xùn)經(jīng)理 （搭建全球首個(gè)數(shù)字化四級(jí)測(cè)評(píng)體系）

瑞士德迅公司北亞區(qū)銷售培訓(xùn)經(jīng)理 （組建并培訓(xùn)大客戶銷售團(tuán)隊(duì)）

美國3M公司亞太區(qū)銷售培訓(xùn)經(jīng)理+教練 （全球銷售能力模型構(gòu)建和課程體系搭建）

全球多家頭部咨詢機(jī)構(gòu)的認(rèn)證講師 （銷售技能進(jìn)階系列課程+銷售管理+業(yè)績(jī)教練）

【授課風(fēng)格】

方法論融合創(chuàng)新

20年跨國企業(yè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) × 國際版權(quán)方法論本土化重構(gòu)

國內(nèi)國際案例結(jié)構(gòu)化教學(xué) × 學(xué)員客戶案例工具化解析

三維互動(dòng)教學(xué)

認(rèn)知建構(gòu)：客戶具體業(yè)務(wù)洞察 + 跨行業(yè)最佳實(shí)踐遷移

行為重塑：動(dòng)態(tài)角色博弈演練 + 學(xué)員習(xí)慣性行為糾正

實(shí)戰(zhàn)轉(zhuǎn)化：學(xué)員案例現(xiàn)場(chǎng)解構(gòu) + 策略重構(gòu)和結(jié)果推演

AI 智能教學(xué)閉環(huán)

課前：銷售技能AI診斷 + 課中：智能化訓(xùn)練 + 課后：AI智能教練陪跑

差異化教學(xué)優(yōu)勢(shì)

個(gè)體精準(zhǔn)賦能：運(yùn)用銷售人員能力圖譜，定制能力提升訓(xùn)練路徑（AI行為分析）

組織效能提升：系統(tǒng)分析團(tuán)隊(duì)能力-業(yè)績(jī)關(guān)聯(lián)度，定制能力提升方案

經(jīng)典服務(wù)案例

全球化工頭部

德國漢高：2007，《漲價(jià)談判策略》利潤增加近3億 +（2017年返聘25天）

德國膠王：2016-2018，連續(xù)3年多期《新解決方案式銷售》+《大客戶銷售 1》

瑞士歐米亞：2021-2023，連續(xù)4期《價(jià)值銷售》+《銷售談判》+《大客戶銷售》+《銷售教練》

德國佩特化工：2023-2024，連續(xù)2期《關(guān)鍵大客戶銷售》

瑞士西卡國際：2011，連續(xù)2期《漲價(jià)談判策略》

高端制造與汽車產(chǎn)業(yè)鏈

德國威茨曼：2019-2022，連續(xù)5期《漲價(jià)談判策略》+《大客戶銷售 1+2》

美國英格索蘭NASH：2024-2025，連續(xù)5期《SPIN銷售》+《商機(jī)的開發(fā)與管理》

西安伊思靈華泰：2017-2019，連續(xù)多期《新解決方案式銷售》+《大客戶銷售 1+2》

電子與半導(dǎo)體

臺(tái)達(dá)電子：2019-2025，連續(xù)5年《顧問式銷售銷售技巧》+《優(yōu)秀的售前》

美國安富利：2024，連續(xù)2期 《Inside-out Coaching》

智能硬件 + 工業(yè)數(shù)字化標(biāo)桿

新雷能：2018-2019，連續(xù)3期《大客戶銷售 1+2》

德和盛電氣：2020-2022，連續(xù)3年，《價(jià)值銷售》+《銷售教練》

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在線報(bào)名：B2B銷售技能AI躍遷訓(xùn)練營(上海)

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