天潤融通助力車企做好戰敗線索分析，實現商機轉化最大化
激烈的行業競爭，讓車企越來越重視戰敗客戶分析。
對于每一個汽車品牌來說，大約會有80%甚至更多的留資顧客未在本店購車，最終成為廣義上的戰敗客戶。因此，挖掘戰敗背后的原因對車企意義重大。
作為大宗商品，汽車的交易過程從車型選購，價格對比，配置選裝、金融方案等環節眾多。任何一個環節都可能成為最終影響成交的決定性因素。
因此，當前戰敗分析已經不能只聚焦于銷售人員的銷售技巧，而應該以銷售作為切口，通過基礎信息進一步挖掘相關的競爭因素，例如：品牌偏好、動力問題、優惠力度等，以此作為改善服務、提升成交率的抓手。
不過這些新的要求，也給傳統“銷售戰敗分析”系統帶來了挑戰。
為了滿足戰敗分析的新需求，如今越來越多的車企開始將AI引入戰敗分析的場景。
他們通過大模型對最終影響客戶成交的所有因素進行分析，不僅可以幫助銷售人員提高銷售水平，還可以從戰敗分析中，洞察銷售策略的不足，幫助優化產品，最終幫助車企提高綜合競爭力。
01如何做好戰敗分析
做銷售的戰敗分析是一個非常復雜的工作，其過程大致可以包括三個部分，即數據采集，深入分析并形成反饋報告、和實施跟蹤。
首先是數據采集。
針對銷售做戰敗分析之前，需要先收集戰敗交易的詳細信息，包括：
- 交易記錄，比如客戶背景、產品需求、溝通記錄、報價、競爭對手信息等。
- 銷售過程記錄，回顧銷售過程中的關鍵節點，如初次接觸、需求確認、方案提交、談判、拒絕理由等。
- 銷售人員的反饋，比如他們在銷售過程中遇到的挑戰和障礙等信息。
收集完信息數據之后，需要將這些數據按照一定標準進行分類，如產品類型、客戶群體、銷售階段（如報價后、談判中）、拒絕原因（如價格、競爭、需求不符等）等，以便后續深入分析。
第二是深入分析并形成反饋報告。
通過深入分析，需要識別戰敗分析中的共同趨勢，如特定客戶群體的高拒絕率、某類產品的市場競爭力不足等問題。同時將成功交易與戰敗案例進行對比，找出差異點和可借鑒的經驗。
在這個過程中，系統可以根據銷售業績指標、銷售過程指標、產品市場指標等關鍵數據，形成關鍵反饋報告，讓企業能夠一眼看到應該如何改進銷售工作。
第三是實施跟蹤。
找到導致銷售戰敗的根本原因之后，關鍵是制定針對性的改進措施，并應用落地AI可以去全程跟進客戶交流，通過持續跟蹤通來持續提高銷售人員能力、優化銷售策略、提升產品競爭力，來達到提高汽車銷量的目標。
02提高銷售人員能力
提高銷售人員能力主要包括提高銷售人員溝通技巧，提煉金牌話術，優化溝通過程等。
傳統戰敗分析中，技術雖然能夠識別對話內容，實現語音轉文字，但是成本高，效率低，準確率低，且無法理解語義，以及客戶表達的內在含義。因此對銷售的溝通技巧復盤，大多通過專業人員親自聽錄音，結合銷售人員口述等方式進行。
但這種方式存在效率低下、缺乏統一標準，最終的分析結果完全依賴分析人員的主觀判斷等問題，很難形成普適化的經驗。
除此之外，傳統戰敗分析數據割裂，無法對整個銷售流程進行整體分析，通常只能單獨聚焦于咨詢、邀約到店等其中某一個環節。因此其分析結果也不免管中窺豹，無法對銷售跟進客戶的整體流程進行復盤。
引入AI大模型之后，基于大模型的自然語言理解能力，戰敗分析可以通過對銷售與客戶的海量會話分析，幫助銷售指出銷售話術中存在的問題，并給出改進建議。
同時，針對優秀銷售人員，AI大模型還能夠幫助其提煉金牌話術，并將其賦能給其他銷售人員，以達到提高整體團隊能力的目標。
整體上，通過大模型的過程監管和分析，戰敗分析能夠更好地評估失敗原因，可以提高復盤效率，確定統一標準，并挖掘更深層次的信息幫助銷售人員改進銷售技巧。
03優化銷售策略
汽車銷售策略的制定通常十分復雜，它需要結合市場趨勢，消費者喜好等多種因素進行確定。其中包括價格、品牌、口碑、售后服務、產品能力等等。
引入AI大模型加持的戰敗分析之后，AI可以通過對銷售人員與客戶溝通的過往數據分析，深度挖掘影響客戶成交的各類因素，并將這些因素梳理成標簽，形成消費者對產品的印象。
這些數據就可以實時反饋給車企的市場部門，幫助針對性調整銷售策略。比如客戶反饋品牌知名度低，市場部門就可以考慮加大廣告投放；客戶反饋售后服務差，企業就可以有意識地優化客戶服務。
在AI大模型的加持下，戰敗分析不再是專門針對銷售人員，優化銷售技巧的工具。而是可以幫助企業感知客戶、了解客戶，并最終反向推動公司經營全面升級的產品，并最終提升汽車銷量。
04結尾
整體上，AI大模型在銷售戰敗分析中的意義深遠，它利用先進的機器學習算法和海量數據處理能力，為銷售團隊提供了前所未有的洞察力和精準度。
它不僅能預測潛在的銷售風險，為制定更加精準有效的銷售策略提供科學依據。還能通過持續優化算法模型，不斷學習和適應市場變化，確保銷售戰敗分析的準確性和時效性，從而助力企業提升銷售效率，增強市場競爭力，實現可持續發展。
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