销售平台作为企业实现销售目标的重要工具，而随着科技的发达，目前AI技术在销售平台中的应用已经可以帮助企业实现的增长优化。大家一起看一下下边的文章，看看更多的相关内容吧！

一、销售平台作为企业实现销售目标的重要工具，具备以下核心能力

1. 客户管理：提供客户信息的管理和维护功能，包括客户档案、联系记录、客户分类等。
2. 销售机会管理：跟踪和管理销售机会的全过程，包括线索来源、销售阶段、预测销售额等。
3. 销售活动管理：支持销售活动的计划、执行和跟进，包括会议安排、邮件营销、电话呼叫等。
4. 销售报表分析：提供销售数据的统计和分析功能，包括销售额、销售渠道、销售人员绩效等。
5. 合同管理：管理销售合同的创建、审批和执行过程，包括合同模板、合同条款、合同变更等。

二、AI技术在销售平台中的应用可以帮助企业实现的增长优化

1. 销售团队的效率利器

「数字化」：通过分析客户的购买历史、兴趣偏好和行为数据，AI可以实现个性化的产品推荐，同时，对销售趋势进行预测和分析。通过准确的销售预测，企业可以合理安排生产计划、优化库存管理，并及时调整销售策略以应对市场需求的变化。
「智能化」：AI可以实现销售流程的自动化，包括线索跟进(外呼\应答)、客户开发、报价等环节。通过自动化销售流程，企业可以提高销售效率、降低人力成本，并减少人为错误的发生。
「智能听音」：AI可以通过自然语言处理和情感分析技术，对客户的言语和情绪进行分析。通过了解客户的情感需求，企业可以更好地进行客户沟通和服务，提升客户满意度和忠诚度。

2. 销售管理团队看听全景

「团队洞察」：通过对销售过程的智能分析，帮助销售管理者发现团队成员在各个销售环节中的表现。通过AI整理的关键沟通环节中，顶尖销售比普通销售的转化率高的特征来丰富销售应对策略和话术提取出来，沉淀为标准话术SOP，并向全员进行培训。

「客户洞察」：客户拒绝是非常常见的现象，通过AI的接入，能帮助销售团队了解客户到底问了什么，为什么拒绝。把客户所有的拒绝理由收集起来加以分析，就能了解改进销售转化的要点在哪里，同时还能找到最佳的应对策略。根据分析出来的规律，销售管理者可以帮助销售代表制定合适的回应策略，将最佳话术对团队成员进行培训，当下一次再遇到客户拒绝时，销售代表也可以稳住心态，沉着应对。

「市场洞察」：销售管理者需要有灵敏的“销售雷达”，客户经常提到哪些竞争对手、客户认为他们的优势在哪里、谁对我们构成最大威胁？这些问题每天都真实的发生在销售和客户的对话中，但却从来没有人能够把它们抽取出来并加以分析。AI智能销售则可以通过提取关键的市场信息并分析，给到销售管理者最真实的市场洞察。比如在沟通过程中，目标客户提到要使用竞品，通过批量的沟通关键词查找，明确竞品优势，迅速采取行动。

三、搭建属于自己业务的AI智能销售平台

目前市面上已有的智能销售平台其实基本上够我们所使用，但考虑到业务的发展灵活性以及个性化的配置，还有涉及到的隐私管理，有条件的业务也会考虑搭建自己的链路，按照架构逻辑主要会涵盖下面几块内容。

1. 基层模型能力

按产品所需能力建设所需的自研数据，这里面可能包括特定的图像表达、语音表达、视频表达、情绪感知等多种类型的数据服务能力。

其次是基于战略合作的特色数据源，本图中给出的数据合作产品ChatGLM-6B是开源的双语对话模型，含 62 亿参数，可处理对话聊天、智能问答等多种自然语言任务，支持在单张消费级显卡上推理使用，提供服务方是面向企业的2B类公司。

开放接口，众所周知，来自OpenAI跟微软Azure提供的智能化语义理解与智能办公的数据处理能力。

开源模型主要分为NLP工具包、元学习开源库等资源信息，按照产品本身的的需求能力可以自己接入。

再往上走就是基于目标服务的能力如何保证数据的高效调用，一般会从部署能力、推理优化、量化压缩几个象限去建构调用的资源，实现减少存储数据的压力，提升查询速度，缩短问题被解答的思考时间，建构自适应学习能力提高问题解答满意度等目标。

最外层的输出，就是基于上述数据的安全合规，一般分为两个视角，数据使用的安全监控能力、内容存储的合规合法能力。关于数据隐私方面的内容未来会基于特定场景再做详述。

2. 应用框架层

顾名思义，为了满足应用层的调取高效实现转换、理解、查询、调用、输出的架构层。通过上述架构图也可以看出：

工具管理主要满足服务模型、Prompt、存储、知识图谱等模块的存放跟使用；配置组合用于处理多个模型或组件组合在一起来实现更高级的功能。

这种组合可以是串行的，即一个模型的输出作为下一个模型的输入；也可以是并行的，即多个模型同时处理不同的输入数据。

通过组合不同的模型或组件，可以实现更复杂的功能，例如语音识别和语义理解的组合、图像分类和目标检测的组合等。组合可以根据具体的需求和场景进行灵活的设计和调整，以实现更好的性能和效果。

编排决策用来满足完成复杂任务的执行。例如，一个语音识别应用可能需要包括语音前端处理、语音识别模型、语义理解模型等多个组件。

在这种情况下，编排就是将这些组件按照一定的顺序和逻辑连接起来，以实现整体的功能。除了内容体裁的读取，编排还涉及到模型的调用顺序、输入输出的传递、数据的处理和转换等。它需要考虑到各个组件之间的依赖关系、数据流的管理、错误处理等方面的问题。

编排技术在AI基层模型能力中起着重要的作用，它可以帮助开发者更好地组织和管理复杂的模型和组件，实现更高效、更灵活的AI应用。同时，编排也可以提供更好的可扩展性和可维护性，使得AI模型能力在不同场景和需求下更加灵活和适应。

3. 应用框架层

这里主要就是帮助实现各类AI赋能销售的工具助手等的配置，在此可以基于不同业务目标定向输出。