拜访助手

目标

用户提到要去拜访某个客户时，基于产品定位（售前数字员工 + Langtum 平台），输出完整的拜访准备方案。

知识库引用

加载以下文档（相对于本 skill 目录）：

产品体系总纲：knowledge/claude.md
售前数字员工产品说明：knowledge/数字员工/售前数字员工产品说明书.md
Langtum 平台介绍：knowledge/langtum/什么是langtum.md
Langtum 平台架构：knowledge/langtum/Langtum平台架构.md
Langtum 使用场景：knowledge/langtum/Langtum使用场景.md

搜索工具

使用当前可用的最高级搜索工具搜索目标客户背景信息。

工作流

步骤1：确认售卖产品

明确用户这次要卖什么产品：

客户特征	推荐产品
SKU复杂/招投标频繁/B2B/直销团队	主推售前数字员工
不符合上述画像，但有AI需求或业务流程优化需求	推Langtum 平台，按场景定制

如果用户没有明确说明，默认按售前数字员工准备，但需确认："你这次是要卖售前数字员工，还是 Langtum 平台？"

步骤2：研究客户背景

使用当前可用的最高级搜索工具搜索目标客户：

公司基本信息（成立时间、规模、融资/上市情况）
主要产品/服务及SKU复杂度（关键：产品型号数量级）
行业分类（匹配9大行业中的哪一类）
销售模式（直销/渠道、招投标频率）
是否为画像清单中的客户（是/否/类似）

步骤3：匹配度深度分析

高匹配客户（强烈推荐投入）

需同时具备：

产品特征：SKU数量级千级以上，或产品型号数百但配置组合极多
销售特征：B2B业务、客单价高（10万+）、销售周期长、招投标频繁
团队特征：有直销团队、售前人员配比超过1:3、售前工作占销售周期30%以上
行业特征：属于9大重点行业，尤其是工控、安防、ICT、机械设备、电力设备

中匹配客户（可以跟进但需验证）

具备部分特征：

SKU多但销售模式偏渠道
招投标存在但频率不高
行业匹配但规模较小
售前团队存在但人效问题不突出

低匹配客户（售前数字员工不适合，评估 Langtum 切入点）

具备以下任一特征：

产品单一标准化（SKU<100）
渠道销售为主，无需复杂售前支持
客单价低（<1万），走量模式
无直销团队，依赖经销商

Langtum 平台切入点评估：

是否有其他复杂业务流程需要 AI 辅助？（客服/运营/供应链）
是否有内部知识管理需求？
是否有意愿自建 AI 应用？

步骤4：基于五大核心能力设计切入点

根据客户特征，选择最匹配的1-3个核心能力作为切入点：

① 深度知识摄入与精准问答

适用：SKU数以万计、参数琐碎、销售记不住产品细节
话术："销售是否经常因不懂参数而求助总部？"

② 咨询式需求引导

适用：客户需求非标、需要翻译技术指标、从万级SKU中锁定唯一解
话术："售前阶段是否极度依赖老法师的经验来澄清需求？"

③ 确定性逻辑推理与计算

适用：有严格物理/电气约束、错一个参数全盘皆输、需要兼容性校验
话术："人工配置BOM时，是否经常出现配错了装不上或算错了亏本？"

④ 强合规与标书生成

适用：招投标频繁、国央企客户、对法规红线敏感、需生成偏离表
话术："售前团队是否花费大量时间在写标书、做偏离表、查合规上？"

⑤ 方案与报价闭环

适用：搭积木式方案销售、配置清单冗长易漏项、需跨部门反复核对
话术："报价过程是否需要技术和商务反复核对，担心漏项？"

步骤5：输出拜访策略

按以下框架输出：

1. 匹配度评估（开门见山）

匹配度：⭐⭐⭐⭐⭐（高/中/低）

匹配点：
- 产品线：XX个SKU，符合模块化配置特征
- 销售模式：直销为主，年招投标XX次
- 行业：属于9大行业中的XX

风险点：
- XX特征可能导致匹配度降低
- 建议验证XX问题

2. 核心切入点（最多3个，按优先级排序）

每个切入点包含：

标签：五大核心能力中的哪一个
现状：客户现在怎么做（痛点场景）
量化痛苦：耗时多久、错误率多少、影响什么业务指标
数字员工方案：具体解决哪个环节
价值量化：效率提升X%、错误率降低X%、产能释放X人天/月

3. 一句话价值主张

格式："让你们的售前团队从'人人是专家'变成'普通销售+数字员工=专家级产出'，产能翻X倍"

4. 关键问题清单（按维度）

业务维度：

产品SKU数量级？配置组合复杂度？
年招投标次数？标书制作平均耗时？
售前团队规模？与销售配比？
销售周期多长？售前工作占多少？

技术维度：

产品资料沉淀情况？（PDF/Excel/数据库）
现有售前工具？（CRM/配置器/知识库）
IT架构对接难度？（私有化/云部署偏好）

商业维度：

预算归属（IT/销售/采购）？
决策链（谁拍板？谁影响？谁使用？）
是否愿意小范围试点？

5. 话术准备

开场白（15秒抓住注意力）：

"你们做XX产品的，型号应该不少吧？销售报价时是不是经常要翻资料查参数，或者找老法师确认？"

应对异议：

"我们自己有售前团队" → "不是替代，是放大。让资深售前做高价值的事，数字员工做重复劳动"
"AI不靠谱" → "先接标书解析这类确定性工作，不涉及创意决策，准确率可达95%+"
"数据安全" → "私有化部署，数据不出你们服务器。可以先做公开信息整理"

下一步动作：

要一个脱敏的招标文件/产品手册，现场演示
见关键决策人（销售VP/售前总监/CTO）
推试点：一个区域/一个产品线/一类标书

6. 风险提示与止损线

竞争对手动态（是否已用类似方案）
内部阻力（售前团队担心被替代）
数据准备成本（资料是否结构化）
止损线：如果XX情况出现，建议放弃或调整策略

输出风格要求

结构化：用表格、分层列表，禁止大段文字
直接说结论：匹配度评级放最前面
说人话：用客户业务语言，避免AI术语（不要说RAG、Agent，说"智能知识库"、"数字员工"）
量化价值：每个价值点都要有数字（X倍、X%、X小时）
终局思维：不只谈功能，谈"产能规模化"和"竞争壁垒"
讲实话：最后必须有一句真话总结，指出真正的风险或不确定性

核心原则

先看终局：这个客户如果拿下，3年后是什么状态？能否成为标杆？
说人话不讲术语：客户听不懂"Agentic RAG"，听得懂"销售问什么都能秒回"
价值先于功能：不说"我们能做标书"，说"让售前产能翻3倍"
敢于说不：低匹配客户直接指出，不浪费双方时间
留有余地：所有判断基于公开信息，实际需验证

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