AI 销售陪练
预演所有可能,成倍加速经验

7×24小时真实语音对练。
世界级方法论驱动的多维评估。
对标真人教练,每一次都像实战。

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传统销售训练的 三大痛点

每个销售管理者都面临的难题

成本高、频次低

真人教练每小时 ¥500-2000,一次角色演练至少1小时。20人团队每月训练预算过万,难以高频进行。新人成长慢,老手提升难。

评估主观、不可量化

教练评分依赖个人经验,标准因人而异。训练成果难以横向对比,管理者看不清团队能力的真实分布,无法针对性改善。

场景单一、覆盖面窄

真人角色扮演受限于教练经验和时间,难以覆盖不同行业、不同性格、不同采购阶段的客户场景。新人只能跟固定的"老客户"练手。

一套完整的 AI训练体系

从训练到评估到追踪,形成能力提升闭环

实时语音对话训练

像打电话一样,直接开口与AI客户对话。端到端流式语音管线,支持自然打断,接近真人角色扮演体验。

AI客户角色扮演

多维度客户建模:职位、性格、采购阶段、痛点、异议倾向、难度等级。每一次训练都是全新的客户,覆盖全流程。

科学评估体系

基于解决方案销售方法论的七维评估模型,训练结束即时生成综合得分、雷达图、对话逐字稿、优势与改进项、历史进步曲线。

教练管理看板

团队能力总览、个人进步追踪、薄弱项预警。管理者一眼看清团队短板分布,针对性安排训练计划。

场景自定义配置

管理员可预设企业标准场景库,自定义客户角色和行业设定。支持制造业、IT、金融、医疗等行业定制。

方法论驱动

基于「帮助客户买」理念,将20年B2B解决方案销售方法论转化为AI评估和行为检测模型。不是通用打分,而是深度诊断。

选择场景
开始对话
AI客户开口
实时训练
挂断结课
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AI客户引擎 —— 系统的灵魂

AI要能扮演真实的客户,具备特定的角色特征、采购阶段、痛点和行为模式。这是整个系统与普通对话机器人的根本区别。

客户角色(Persona)多维建模

维度可配置项示例
角色身份职位、部门、决策权、行业某制造企业采购总监,有最终决策权
性格特征沟通风格、决策风格、情绪倾向理性分析型 / 关系导向型 / 强势直接型
采购阶段需求认知→方案评估→采购决策→实施处于方案评估阶段,正在对比3家供应商
痛点场景显性痛点、隐性需求、预算约束生产线效率低,但预算有限,需要ROI证明
异议倾向典型反对意见、顾虑点担心实施风险、质疑价格、需要同行业案例
难度等级初级 / 中级 / 高级 / 专家高级:客户多次质疑,需要深度价值论证

训练场景库

覆盖销售全流程的6大场景,每种均可定制行业、客户性格、难度等级

拜访接触

首次接触,30秒内建立兴趣、争取面谈

需求挖掘

客户模糊表达,引导发现真正的痛点

方案呈现

基于痛点定制价值提案与差异化展示

异议处理

价格异议、竞品对比、决策延迟专项突破

促成共识

识别成交信号、推进下一步、闭环管理

复购&续约

老客户维护、追加销售、投诉处理

对话管理系统 提示词设计

每一次训练背后都有一套精细的角色指令系统,让AI客户的行为有据可依

# 角色定义
你是【{客户姓名}】,{职位},就职于{公司类型}。你正在与一位销售代表对话。

# 性格与行为
- 沟通风格:{理性分析/关系导向/强势直接}
- 当前情绪:{中性/略有不耐烦/友好/怀疑}
- 对销售的态度:{开放/防备/挑剔}

# 背景情境
- 采购阶段:{需求认知/方案评估/采购决策}
- 核心痛点:{痛点描述}
- 预算范围:{有/无},约{金额}
- 已有认知:你{了解/不了解}这家公司的产品

# 行为规则
1. 像真实客户一样自然对话,不要表现得像AI
2. 根据你的性格和情绪做出反应
3. 适时提出异议和顾虑,但不要故意刁难
4. 如果销售表现好,逐步释放购买信号
5. 保持对话在{场景主题}框架内

# 难度锚点
难度等级:{初级/中级/高级}
- 初级:配合度高,主动提供信息,异议温和
- 中级:有一定防备,需要销售主动引导
- 高级:挑剔、质疑、需要深度价值论证

七维评估模型 —— 将方法论转化为可量化的评分

每次训练自动评估7个关键维度,精确定位能力短板

情境判断 10%

开场破冰、氛围建立、信任搭建。
1-3:机械开场→ 4-6:有意识建立关系→ 7-8:自然破冰→ 9-10:精准切入,客户主动开放

需求挖掘 20%

提问技巧、痛点识别、需求确认。
1-3:急于推销→ 4-6:有提问不够深→ 7-8:SPIN技巧深挖→ 9-10:引导客户自我发现痛点

方案呈现 20%

价值传递、差异化竞争、定制化程度。
1-3:只讲功能→ 4-6:提到价值→ 7-8:基于痛点定制→ 9-10:帮助客户构建购买愿景

异议处理 15%

倾听理解、共情回应、有效化解。
1-3:回避强辩→ 4-6:回应缺共情→ 7-8:共情回应有理有据→ 9-10:转化为共识机会

促成共识 15%

试探成交、推进下一步、共识确认。
1-3:无推进→ 4-6:有时机不当→ 7-8:自然铺垫→ 9-10:客户主动提下一步

沟通表达 10%

语言组织、倾听比例、专业术语。
1-3:表述混乱抢话→ 4-6:基本清晰→ 7-8:表达流畅,倾听>40%→ 9-10:专业与亲和兼顾

专业性 10%

行业洞察、竞争认知、商务礼仪。
1-3:缺行业知识→ 4-6:了解不够深→ 7-8:展现洞察→ 9-10:成为客户信赖的顾问

实时关键行为检测

对话过程中AI实时检测的行为信号:

使用开放式提问
过早推销产品
复述/确认客户需求
打断客户讲话
提供具体案例/数据
贬低竞品
试探成交信号
未回应客户异议

训练后报告输出

每次训练结束后自动生成:

📊 综合得分 + 各维度雷达图
📝 对话逐字稿(含关键行为标注)
💪 优势项 TOP3
🎯 改进项 + 具体建议
📈 历史进步曲线
🏅 同级别排名/对比

已应用于 邓白氏 等全球知名企业

方法论和AI训练能力已在真实商业环境中验证

邓白氏(Dun & Bradstreet)销售团队AI训练

完全版 · free-form对练+诊断系统

为邓白氏销售团队部署了AI驱动的解决方案销售训练系统。完全版free-form对练——学员自由开口与AI客户对话,AI基于对话内容实时评分、诊断不足、给出改进建议。不同于固定剧本式演练,free-form模式要求AI具备高阶对话理解和评估能力,对方法论的内化程度提出了极高要求。

快速搭建,Agent AI驱动

基于成熟的开源AI组件,可在企业环境中快速定制和部署

语音识别(ASR)

Whisper 本地模型,支持流式转写,中文识别精度高。无需联网,数据不出设备。

对话生成(LLM)

本地部署量化大模型,GGUF格式优化,Apple Silicon Metal加速,对话流畅自然。

语音合成(TTS)

支持多种TTS方案,可根据企业需求选择最佳组合,合成自然度与实时性兼顾。

部署方式

Agent AI 自动化搭建流程。支持 MacBook / Mac mini / Windows PC,硬件适配灵活。

数据安全

所有对话数据、评估结果、角色配置全部存储在本地设备,不经过任何第三方服务器。

延迟优化

本地推理消除网络抖动。流式处理管线,首包即出,端到端延迟控制在300ms以内。

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