我让AI读了9000多个微信会话后,发现最值钱的不是销售话术

我让AI把自己微信里9000多个会话重新读了一遍。

原本我只是想看看，AI能不能帮销售判断客户需求、顾虑，以及下一步怎么跟。

结果把这些聊天整理起来以后，我发现最有价值的，反而不是销售话术。

一共9017个会话，其中7767个是真人一对一会话。

再往里筛，销售和咨询相关的候选联系人有2205个，命中的销售相关消息13952条。

最后，我们又从里面整理了220个比较完整的连续案例：120个有成交或付款证据，100个是咨询过但没有成交。

当这些聊天一条一条散在微信里时，它们看起来只是每天聊过的客户。

但当AI把它们放到一起看，我越来越觉得：这其实是一份非常真实的市场调研资料。

而且很多时候，比你专门设计一份问卷更有价值。

因为客户在聊天里问的问题，不是为了配合你做调研。

他是真的准备掏钱、犹豫、比较、担心，或者已经决定不买了。

这些时候说出来的话，往往更接近真实需求。

客户反复问的问题，就是市场在给你答案

这次整理完以后，有一个结果我印象很深。

这么多年的咨询里，客户反复在问的，其实就是几件事：

我到底该做什么？

总共要投入多少？

我能不能做？

你具体怎么帮我？

表面上看，每个人问法都不一样。

有人问项目，有人问流量，有人问课程，有人问费用，有人问自己适不适合。

但把两千多个销售和咨询相关的联系人放在一起看以后，很多问题会慢慢收敛。

你会发现，客户最关心的东西，没有我们想象中那么复杂。

这220个完整案例里，有147个涉及价格或预算，112个涉及项目选择。

再分开看，100个咨询后没有成交的案例里，有82个出现了价格或预算相关的问题；120个已经成交或有付款证据的案例里，这一类问题出现了65个。

这个差异不能说明“客户没成交就是因为价格”。但它至少提醒我：对于我的客户来说，总投入、预算和试错成本，是长期反复出现的决策问题。

所以以后不管是销售沟通、课程介绍还是产品设计，都不能只回答一个“学费多少钱”，还应该把客户真正关心的总投入讲清楚。

这个结果对我最大的提醒是：很多时候，我们做产品、写内容、设计课程，会习惯站在自己的角度想。

我最近想讲什么？

我觉得什么重要？

我又学了什么新东西？

这些当然可以参考。

但如果客户已经连续几年、反复问同样的问题，那这些问题本身就应该进入你的产品和内容里。

聊天记录里，不只有“客户要不要买”

如果只把聊天记录拿来做销售复盘，你看到的可能只是：这个客户为什么没成交。

但把大量记录放在一起以后，能看的东西会多很多。

比如，哪些问题被问得最多，可以直接变成内容选题。

哪些顾虑反复出现，说明你的销售解释、产品设计或者信任材料可能还没解决好。

哪些问题总是在付款以后继续出现，说明交付环节可能需要补一节课、一个说明或者一个工具。

还有一些需求，如果只出现一两次，你可能不会在意；但当同一类客户反复提出来，它就可能是一条新的产品机会。

这也是我现在想把聊天记录做成客户需求库，最想解决的事情。

不是只看某一个客户应该怎么回，而是把一段时间内的客户问题放到一起，看有没有共同模式。

一个客户说“太贵”，你需要回到完整聊天里判断他到底卡在哪。

但如果100个客户都在反复问同一个问题，那就不能只当成100次销售异议了。

它可能是在提醒你：产品表达、内容、交付甚至产品本身，有一个地方需要调整。

以前这些资料，大部分聊完就浪费了

我做私域这么多年，微信里一直有大量客户聊天。

以前这些记录当然也有价值。

销售经验好的人，会记住一些典型客户；遇到类似问题时，知道大概怎么聊。

老板也会从一线反馈里形成感觉：最近客户好像更关注什么，哪类问题比较多。

但这种方式有一个明显的问题：太依赖人的记忆和感觉。

客户一多、微信一多、时间一长，靠人基本不可能把几年前到现在的聊天重新翻一遍。

更不可能人工统计：到底哪些需求出现得最多，哪些顾虑一直没解决，成交客户和没成交客户之间有什么区别。

所以这一次，我真正觉得AI有价值的地方，是它终于可以帮我们处理这种以前靠人很难完成的工作。

它可以把大量聊天先整理、分类、归纳，再把共同问题提出来。

人最后做判断。

这和直接让AI生成一句销售话术，我觉得价值完全不在一个层级。

一句话术解决的是眼前一个客户。

客户需求库解决的是以后做内容、做产品、做销售和做交付时，有没有真实依据。

我现在更想把聊天记录变成一个持续更新的客户需求库

现在我在做的，不只是把聊天记录存起来。

我更想让它慢慢形成两层东西。

一层是单个客户。

这个人以前咨询过什么、关心什么、卡在哪里、后面有没有成交，都能逐步沉淀下来。

另一层是整体客户。

一段时间内，大家最常问什么？

哪些问题突然变多了？

哪些顾虑一直反复出现？

成交客户和没有成交的客户，分别在关注什么？

这些东西定期汇总一次，对老板来说，其实就是一份不断更新的市场反馈。

以后我做公众号选题，也可以从这里找。

课程要不要增加一节，也可以从这里判断。

销售资料缺什么，可以从这里看。

甚至一个新产品值不值得做，也可以先看看真实客户有没有反复提出过类似需求。

当然，AI整理出来的东西不能直接当结论。

它可以帮我从几千个会话里找模式，但最后哪些值得做、哪些只是偶发问题，还是要结合业务去判断。

我更看重的是，它把过去几乎没办法系统利用的数据，变成了可以反复看的材料。

以前客户聊完，这段聊天很可能就躺在微信里了。

现在我会更愿意多做一步：让AI定期把这些聊天重新汇总一遍。

看看客户最近到底在问什么，最担心什么，哪些问题一直没有被解决，哪些需求开始变多。

如果你手上已经积累了几千个客户，其实没必要每次做市场调研都从零开始。

先把过去真实发生过的聊天重新看一遍。

很多答案，客户可能早就告诉你了。

关于我

我是钱剑波，从2013年开始做互联网创业，长期实操项目选品、精准流量、私域成交、个人IP和AI提效。

这些年，我一边自己做项目，一边带学员落地，把真正跑通过的方法、踩过的坑和真实案例，持续整理并分享给正在做项目和创业的人。

目前主要在做：创奇成长社、高利润私域实战营、个人IP×AI知识变现实战营、AI业务提效与增长实战营，以及创奇合伙人。

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