《大客户营销2.0:AI时代大客户营销》
《AI时代大客户营销》
《数字化时代大客户营销》
《大客户销售2.0》
《AI时代TOB销售创新与实践》
课程时长: 1-2-3天
课程概述 (Course Overview):
在人工智能(AI)与数字化浪潮席卷全球的今天,大客户营销与销售领域正经历着前所未有的深刻变革。B2B客户的决策路径日益线上化、个性化,对销售人员的专业洞察与价值传递能力提出了更高要求。传统销售模式面临效率瓶颈与关系维护的挑战,如何有效利用数字化技术(如DeepSeek等大语言模型)提升个人效能、深化客户理解、创新互动方式,已成为每位大客户销售精英必须思考的核心命题。
本课程专为致力于在数字时代提升大客户营销与销售业绩而打造,是一套融合了前沿AI应用、实战销售策略与个人品牌塑造的系统性能力升级方案。课程将助力学员洞悉数字化如何重塑销售全流程,掌握主流数字化工具的实战技巧(特别是提示工程的应用),学习构建“专家型”销售人设,实现从传统销售方法到AI赋能的智能化、个性化、高效化销售模式的转变,最终驱动大客户业绩的持续增长与客户关系价值的深度共创。
课程亮点与核心价值:
• 直击转型痛点,赋能销售破局: 深度聚焦传统大客户销售在AI时代面临的“信息过载与洞察不足”、“客户需求难把握”、“个性化互动效率低”等核心挑战,提供基于数字化的实战化解决方案,帮助销售人员重塑核心竞争力。
• “道”与“术”结合,策略思维x AI实战: 不仅阐释数字化时代大客户营销的底层逻辑与“价值驱动+数字链接”的新范式(道),更聚焦于“如何利用AI进行客户情报搜集与深度画像”、“如何精通提示工程(Prompt Engineering)与AI高效对话”等可落地的实战技巧与工具应用(术与器)。
• AI赋能销售全流程,重塑个人效能: 全景式展现数字化如何在“销售前期准备(客户情报与画像)”、“需求挖掘与精准匹配”、“解决方案定制与价值呈现”、“异议处理与谈判智慧”及“数字化客户关系管理与价值维护”等关键环节提供强大支持,显著提升销售人员的工作效率与专业水准。
• 前沿趋势与实用工具紧密结合: 课程内容紧跟数字化技术(特别是大语言模型)在销售领域的最新发展与应用趋势。
• 个人品牌与影响力塑造,面向未来: 特别关注销售人员“专家型”人设的构建与个人品牌影响力的提升,指导学员如何利用AI进行内容营销与思想领导力建设。
教学方法 (Teaching Methods):
• 理论体系化讲授: 深入浅出地讲解AI时代大客户营销的核心逻辑、战略思维转变(从“关系驱动”到“价值驱动 + 数字链接”)、“专家型”销售人设的构建原理,以及DeepSeek等AI大模型在销售全流程中的应用原理与价值。
• B2B/大客户AI营销案例深度拆解: 精选国内外在B2B及大客户销售领域如何提升业绩、优化客户关系、打造个人品牌的典型案例,进行多维度复盘、关键成功要素提炼与实战启示分享。
• 互动工作坊与共创: 围绕大客户销售中的实际挑战(如复杂客户需求洞察、高价值方案呈现、关键决策人影响等),引导学员进行头脑风暴、AI应用策略研讨,并针对“AI赋能的高效客户互动与沟通策略”等主题进行方案共创。
• AI销售工具演示与沉浸式体验: 现场演示并引导学员深度体验主流AI销售工具,特别是DeepSeek等大语言模型在客户情报搜集、内容辅助创作(邮件、提案、专业见解)、提示工程(Prompt Engineering)优化等方面的实战操作。
课程目标:
• 认知升级: 理解数字化时代大客户营销的新范式、新逻辑和新趋势。
• 技能革新: 掌握在社交媒体、AI大模型等场景下的大客户开发、互动与转化技巧。
• 流程优化: 将数字化工具和方法无缝融入传统大客户销售的核心流程(从线索到回款)。
• 人设重塑: 学习如何利用数字化手段打造专业、可信赖的“专家型”销售顾问形象。
• 关系深化: 运用数字化策略构建并维护更稳固、更具价值的客户关系。
• 业绩提升: 通过新的行动实践,有效推动销售进程,缩短销售周期,提升销售业绩。
模块一:破局立新——数字化时代大客户营销的道与术
1. 开场与破冰:数字时代的“销售焦虑”与“增长机遇”
o 研讨:我们面临的挑战与困惑
o 数字化浪潮下的B2B客户行为变迁(客户决策链条的线上化、个性化、社群化)
o 传统大客户销售的“能力短板”与数字化转型的紧迫性
2. 数字化大客户营销的核心逻辑
o 从“关系驱动”到“价值驱动 + 数字链接”
o “狩猎式”销售 vs. “农耕式”经营 + “精准制导”
o “人找人”到“内容吸引人”,“标签识别人”
3. 构建你的“专家型”销售人设基石
o 什么是专家型销售?为何在数字时代更重要?
o 定位:我是谁?我为谁解决什么核心问题?
o 案例:国内外顶尖B2B销售的数字化人设启示
模块二:AI时代销冠的个人品牌与影响力构建
1. AI时代的专家型销售人设要素:
o 从信息提供者到洞察整合者、价值共创者。
o 利用AI持续学习,成为客户信赖的行业专家。
2. 利用AI进行内容营销与思想领导力建设:
o 学习使用AI工具(如DeepSeek)辅助:
o 选题策划与热点追踪。
o 文章/报告/演讲稿的草拟与优化。
o 信息图、短视频脚本等多元化内容创作。
o 在社交媒体(如LinkedIn)利用AI分享专业见解,打造个人IP。
3. 实战演练:
o 学员构思个人品牌定位,并利用AI工具策划一期面向大客户的专业内容(如行业洞察文章大纲或知乎、CSDN、LinkedIn帖子)
模块三:AI时代大客户营销必修课:精通AI提示工程 (Prompt Engineering)
1. 提示词:解锁AI潜能的金钥匙
o 理解AI的“思维”模式:提示词为何是人机协作的核心?
o 优质提示词的黄金法则: 清晰(Clear)、具体(Specific)、角色(Role)、任务(Task)、背景(Context)、格式(Format)、约束(Constraints)
o 案例分析: “好”提示与“坏”提示的效果天壤之别
2. 结构化提示框架精解与实战:COSTAR框架深度应用
o Context (背景):提供充分的任务情境信息
o Objective (目标):明确、可衡量的期望成果
o Style (风格):定义输出内容的语言风格(正式、活泼、专业等)
o Tone (语气):设定情感色彩(客观、热情、严肃等)
o Audience (受众):明确内容的目标读者
o Response (反馈/格式):规定输出的结构、长度、形式(如表格、列表、代码)
o 实战演练: 使用COSTAR框架编写“会议纪要整理”、“第一次拜访话术”等场景提示词
o 工具推荐:提示词库、优化工具介绍
模块四:AI大模型赋能销售全流程
1. 销售前期准备:客户情报搜集与深度画像
o 利用AI工具高效搜集、整合、分析客户信息(公司财报、新闻、高管动态、市场趋势、竞品情报等)
o 构建360度动态客户画像:识别关键决策者(KDM)、理解组织架构、挖掘潜在需求与痛点。
o 案例分析与演练:为目标大客户利用AI工具进行情报分析与画像构建。
2. AI增强的需求挖掘与精准匹配
o 运用AI分析客户沟通记录(会议录音转文字、邮件往来),识别潜在需求信号。
o 结合客户画像与市场数据,预测客户未来需求与采购可能性。
o 如何利用AI更精准地匹配自身产品/服务与客户痛点?
o 小组讨论:分享利用AI挖掘客户“隐藏需求”的策略。
3. AI时代解决方案定制与价值呈现
o 利用AI工具快速生成/优化解决方案框架、PPT、投标书等销售材料。
o 基于AI分析,量化解决方案能为客户带来的潜在ROI。
o 如何利用AI进行更具说服力的价值故事讲述?
o 实战演练:针对模拟客户需求,利用AI辅助工具优化解决方案亮点呈现。
4. AI时代的异议处理与谈判智慧
1. 利用AI分析历史数据,预测常见异议并准备应对策略。
2. 借助AI知识库快速响应客户的专业问题。
3. AI在谈判辅助中的角色:数据支持、信息检索。但重点仍在人的判断与沟通。
5. 数字化客户关系管理与价值维护
1. 个性化互动设计,社交媒体评论与聊天
2. 设置基于AI的客户动态提醒(生日、晋升、公司里程碑)。
3. 利用AI精准推送客户可能感兴趣的增值信息(行业报告、相关资讯)。
4. 交叉销售与追加销售的数据支持
5. 客户需求预测与主动价值创造
6. 实践研讨会: 分享利用AI维护客户关系的创新方法与实践案例。
模块五:【实战演练工作坊】聚焦“AI赋能的高效客户互动与沟通策略”工作坊
• 核心目标: 针对案例大客户的特定沟通场景(如首次拜访前准备、复杂异议处理、个性化价值信息传递),应用AI和提示工程,生成高效、有针对性的沟通内容和策略。
• 解决销售日常最常遇到的问题:如何说、说什么、怎么准备。
• 工作坊流程设计:
1. 任务设定:实际大客户案例,并选择具体的沟通场景,例如:
o 场景一:如何撰写一封针对该客户技术VP的首次联系邮件,突出能解决他某个具体痛点的价值?
o 场景二:该客户提出了一个关于产品安全性的复杂异议,如何快速组织专业且有说服力的回应?
o 场景三:如何为一次与该客户采购部门的会议,准备一份简洁有力的我方方案价值总结,并预测他们可能关注的问题?
2. AI工具实操:
o 针对各自负责的场景,应用AI大模型工具和提示工程。
o 练习编写高质量的提示词,让AI生成邮件草稿、回应脚本、会议要点、价值主张表述等。
o 如何根据AI的输出进行人工审核和优化,使其更符合真实语境和个人风格。
3. 小组研讨与方案制作 (巡场辅导)
4. 呈现与点评:
o 小组呈现其生成的关键沟通内容和相应的沟通策略。
o 重点:提示词设计的质量、AI生成内容的精准性和针对性、内容逻辑的清晰度、策略的可行性、对AI输出结果的优化程度。
课程收尾:
• 总结回顾与Q&A