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我用AI写了一个toB销售的陪练技能
我用AI写了一个toB销售的陪练技能最近我迷上了自己开发各种Skill。前段时间做了一个看风水的，自娱自乐了几天。今天参加公司销售大佬的培训时，突然冒出一个想法：能不能做一个适应我们公司生态的销售陪练Skill？ 作为toB销售，除了行业知识，更关键的是结合行业知识去把握与客户的沟通，逐步建立信任、链接商机。但沟通技能需要机会锻炼。真实客户不会陪你彩排，同事没时间陪你过招，主管的复盘往往只有一句“这单没拿下是因为关系没做到位”。于是我做的toB销售陪练Skill，就是一个能24小时扮演客户、陪销售反复对练、练完还逐条打分的AI教练。 toB大客户销售、方案型销售，和卖快消品、做电话销售完全不是一回事。它的周期以季度或年度计算，决策链上有经济买家、技术把关人、业务使用部门、财务部门、采购部门等好几类角色，每个人关心的事天差地别：老板只看产出和ROI，IT经理怕项目交付不顺畅背锅，一线系统负责人害怕系统难用、使用者抵触。一个销售要在拜访中切换三种话术，难度极高。 所以我给陪练定的第一条规矩就是：不假装“通用客户”。每次对练都假设一个具体场景，面对一个具体角色，针对这个角色提出一个难题，再上升一个难度。客户是谁、什么职位、KPI是什么、怕什么、隐藏的否决点是什么，全部一一对应。 销售面对的，必须是一个有血有肉、会拒绝、会绕弯子的真人，而不是一个静态的对答脚本。 我先把toB销售能力拆成6大能力域，覆盖探需、呈现、谈判、推进、关系、经营。然后设计了一个闭环：1.测评定位短板→2.生成针对性对练场景→3.AI扮演客户实时对练→4.复盘打分→5.更新提升计划。 每个使用者都可以先“测一下”，按照系统引导和提示与系统自主对话。对话结束后，系统按8个维度打分，包括开场、提问、倾听、痛点量化、价值构建、异议应对、推进等。每条改进都引用销售原话，并给一句能直接照读的话术。 这里还有一个关键认知：复盘必须有证据。不能说“你沟通不错”这种废话，必须指出“客户说返工多，你立刻开始讲产品功能，没有把返工多这件事落到实处”。 早期写的版本很容易翻车：模型一激动就出戏，开始教学“你应该这样问”；或者一口气把整个对话写完；或者把舞台说明“客户皱眉”全吐出来。我花了不少精力修改，给模型加上硬纪律： 这四点定下来，对练才从“念稿”变成“过招”。 通用版跑通后，最大的问题是感觉有些假，客户说的话像教科书，态度还很友好。于是我把真实赛道塞了进去。我们的战场是制造业和零售数字化，包括MES、APS、QMS、导购系统、OMS、销售预测、需求计划、零售运营。同时我增加了说话语气的多样性，让销售在对练中可以遇到温柔的客户，也会遇到故意刁难的客户。 最终所有角色卡全部重写。王总开口就是“预测准确率会到多少？OEE提多少？多久能回本？”；IT李经理纠结“MES跟SAP怎么对接？老设备没接口，如何与采集系统对接？”；生产张总监抱怨“APS排产准不准？我们主数据都不准”。客户开始用行业语言演练，这才是贴近真实战场的感觉。 当我把它做成标准Skill发布到自家平台后，出现一个诡异现象：平台把整个Skill（含参考资料和模板）全塞进系统提示，模型于是把整页HTML源码和资料当回复“吐一大堆”，完全不像陪练的一问一答。每次问一句，大模型就吧啦吧啦出一大堆。 我自己删掉用不上的网页模板，在提示最前面加“输出纪律”：参考资料仅供理解，绝不得原样输出；对练严格回合制，只回客户台词；测评与话术一律纯文本。改完之后，平台上的对练终于回到了你说一句、客户回一句。不过自己平台仍然存在语义理解的问题，但至少实现了一问一答，达到了我与AI陪练的目标。 听销售大佬的培训，我也了解到：销售这行最大的成本不是培训费，而是真实客户身上的各种试错。 做一个AI陪练的价值，就在于它让每一次练习都真实、即时、可复练，可以知道自己在说话过程中是否说在了客户的“心巴”上。而且AI永不嫌你笨，随时陪你再来一遍。 对于想要成长的每一个人，都可以让AI做一个适合自己的陪练场景。可能会取得意想不到的效果。
一、为什么是toB，而不是通用销售
二、陪练的骨架：能力模型+闭环
三、最难的部分：让AI真的“像客户”
只演客户，不出戏，结束口令之前绝不点评； 信息不要随意乱吐，销售不问就不给，逼销售主动说话、主动挖掘； 严格回合制，每轮只回一两句，说完等销售下一句，绝不替销售预判； 阻力按难度一张张出牌，给销售反应空间。
