人工智能到底会不会最终取代人类？这是近年来的热门话题，一直被大家关注和讨论。
尤其随着AI技术在各行各业的应用越来越多，许多人都开始担心自己未来还会不会有饭碗可端。
人们现在普遍的共识是，部分工作会逐渐被人工智能取代，比如流水线工人，但不可能完全被取代，比如销售。
原因在于，人工智能经过一定的训练，虽然可以理解人类的情感，但想要具备情感几乎是不可能的，销售在跟客户沟通的时候，更多时候依靠的是情感投入，而这是人工智能很难做到的。
其实发展人工智能从来就不是为了取代人，而是为了协助人。
那么对于企业来说，如何通过人工智能来协助销售呢？这就是我们一起销售salestech一直在做的事。
一起销售「策略助手」
一起销售依托强大的人工智能和深度学习能力，同时基于对6000万+条真实销售数据的洞察，搭建了业界领先的智能销售提效平台，并发布了一起销售策略助手。
策略助手的赋能方式就是通过销售过程中的实时语义分析，以及客户行为的意图识别，来为销售提供实时策略建议，从而实现销售业绩的增长。
使用策略助手的前提是企业需要先开通企业微信，然后注册申请一起销售的服务。
实际应用场景中，客户只要用个人微信加了销售的企业微信，在聊天窗口的侧边栏，就能看到智能销售策略引擎开始运作了。
智能销售策略引擎会针对客户的每一次实时会话消息，智能分析和预测客户的行为，同时去判定在什么时间推送什么样的策略给销售，以提高成单率。
整个策略流程可以简单地分为4个部分：
1. 策略分析
首先，销售在和客户沟通的过程中，如果客户提到了预设好的一些关键词，就会自动触发对应的策略分析。
比如客户提到「太贵了」这个词，策略助手会基于AI大数据，分析客户提出这个问题背后的原因，并提供分析后的策略参考。
2. 给点建议
接着，销售点击【给点建议】，可以进入具体的建议界面，策略助手会针对前面触发的策略分析，给出相对应的实质性建议。
结合自己的分析，销售可以有选择性的参考策略助手给出的这些建议，并决定自己下一步怎么做更合适。
当然，如果觉得未找到有价值的建议，可以随时选择换一批。
3. 我该怎么说
然后，到了具体话术这块，策略助手也会为销售匹配精准的话术供选择，销售可以直接选择其中的1条话术发送出去，当然也可以进行二次编辑后再发出去。
销售如果未找到合适的话术，还可随时换一批，所有的话术都是围绕前面的策略分析，进行得精准推送，而且这对策略助手来说，也是一个不断精进的过程，随着时间推移只会越来越精准。
4. 销冠怎么说
最后还有一步，如果销售还有疑虑，策略助手还提供了【销冠怎么说】模块，销售点开之后，可以直接看到业内销冠最佳实践案例的聊天记录。
在聊天记录里面，不仅有销冠话术，还有销冠实战场景，对于销售来说，更有实用价值。
以上只是一起销售策略助手的部分功能，除此之外，还有客户约访、客户阶段、主管下发任务等一系列策略辅助功能，这些待后面一一挖掘。
问题来了，把策略助手说得这么神，真正效果如何呢？
实战案例
下面就给大家分享两个特别典型的场景案例。
- 场景1：客户提到退费
客户在最终决定下单之前，咨询退费的问题，这种情况相信大多数销售都会经常遇到，如果稍微处理不好，可能就会掐灭客户原本还有一点点下单意愿。
失败案例
在这个对话场景中，客户在和销售沟通的过程中，多次提到了退费的问题，策略助手第一时间就做了识别，并提供了策略分析：「客户可能想了解相应的退费政策，或者因为某些原因导致希望退费」。
与此同时，还给出了5条策略建议供销售参考：1、你了解客户可能的反对意见吗？2、嫌货才是买货人。真正认可产品、想报名的客户，才会提出很多异议。3、如果客户确实想退费，赶紧和主管商量一下解决办法吧4、客户可能对咱们的服务不满意，赶紧找找原因吧5、客户现在可能心情不好，先安抚一下TA吧
但实际执行情况却是：
当客户不断提到「退费」时，销售不仅没有正面回应，也没有深挖客户有顾虑背后的真实原因，却一直强调没问题、照着学就会过，最终导致客户不信任。
而且在接下来的对话中，客户一直质疑「退费设限」的问题，销售也不予回答，最终导致丢单，这种情况二次跟进都很难。
如果按策略来执行的话，当客户提到「退费」时，销售应该了解客户可能的反对意见，并且在出现不满情绪时给予安抚和正面回应，同时根据销冠的经验来应对客户情况。
成功案例
不同的对话场景，但是相似的客户「退费」问题，也被策略助手第一时间识别出来，并实时为销售提供了策略分析：「客户可能想了解相应的退费政策，或者因为某些原因导致希望退费」。
而且给出的策略建议和前面的也没什么区别：1、你了解客户可能的反对意见吗？2、嫌货才是买货人。真正认可产品、想报名的客户，才会提出很多异议。3、客户可能对咱们的服务不满意，赶紧找找原因吧4、客户现在可能心情不好，先安抚一下TA吧
但这位销售却没有选择回避，而是先做了一番安抚，同时也从自身服务的角度进行了正面回复，最终打消了客户的顾虑，顺利成单。
可见策略助手基于AI分析提供的策略建议，是相当精准和有效的，尤其对尚缺乏经验的新销售来说，甚至销售在应对客户退费问题的这段话术，企业可以直接作为销冠话术同步到策略助手里面，供所有销售参考使用。
- 场景2：客户询价
如何处理好客户询价，也是许多销售头疼的问题，一不留意可能就会错失一个很有希望的订单。
失败案例
在这个对话场景中，客户一早就开始了询价，说明进一步的付费意愿还是挺高的，而策略助手在客户询价和客户觉得贵这两个环节，分别提供了两条策略分析和建议。
针对客户询价，策略分析是：「客户询价，可能是重要的成单信号」。
给的策略建议则是：学习规划阶段，不要着急给学员报价，如果学员一直问价钱不听产介再报价。
而针对客户觉得贵，策略分析是：「客户可能觉得贵」。
紧跟着的策略建议是：可以采用闭合式问题询问，针对客户回答的问题回复相应话术。
单从策略建议来看，执行方向还是很明确的，但销售的实际执行情况却是，在没有跟客户介绍清楚密训班的价值前，一听到客户询价，就急着报价。
甚至销售先用「需要你搬砖半个月」来暗示价格不菲，又在客户觉得贵时，持续推送，整个过程完全没有遵循策略建议，去询问客户的顾虑到底在哪里。最终导致发出的消息，客户再也没有回复。
从这个例子可以看出，如果销售能按照策略提示，在学习规划阶段，以及没有介绍清楚课程价值之前，不要轻易报价，就算报价了，也不应该先引导贵的第一印象，可能结果就完全相反了。
成功案例
这个同样是客户在询价的阶段，开始向销售寻求优惠折扣，策略助手也第一时间做了分析：「想要优惠是关单的讯号，需迅速关单」。
同时给出了3个有效建议：1、可以承认价格确实不低，但是因为买的人很多，库存不多了2、可以试着聊聊额外的赠品和附加权益，让TA觉得物超所值3、试试跟客户沟通折扣，来探探TA打算为此花的钱
销售几乎完全认同了提出的策略建议：
当客户觉得贵想要优惠时，销售先是强调了产品的附加价值，接着又在客户稍微迟疑的时候，及时通过申请折扣来确定了客户的预算，从而最终完成了攻单。
对于企业来说，这个案例的价值不仅仅在于成功下单，而是企业完全可以把销售的这两段精彩话术，复制推广到企业整个客户询价的环节，供其他销售参考使用。
结语
从上面的案例其实可以看出，如果有人告诉你，自己的产品可以完全取代人帮你工作，基本就是在忽悠你，不用犹豫。
不过，技术取代不了人，但辅助人是完全没问题的，而且只会越来越好。就拿salestech来说，除了为销售提供更精准的策略建议和沟通话术之外，还将从许多方面赋能销售，比如：
1、辅助销售更好地识别客户的购买意向；
2、为新销售培训提供更为精确有效的支持；3、根据客户画像匹配更精准的行为预测…
未来随着技术的快速发展和进步，基于人工智能、深度学习等技术的salestech，将会是销售成功的基本要素。
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