一文详解2025销售管理的定义、功能、价值、AI技术应用

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一文详解销售管理的定义、功能、价值、AI技术应用

纷享销客 ⋅编辑于 2025-10-24 15:17:54

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一、销售管理定义

销售管理是CRM的核心业务流程，是基于客户数据管理下对最重要的交易环节的管理。CRM理论与实践起源于美国，自1999年Gartner Group公司正式提出CRM概念至今已有20余年。

在世界与中国，大家都在寻找基于自身国情、自身企业的最适配方法。在这方面，华为作为中国高科技产业的卓越代表，一直不断从理论到实践优化适配中国国情的销售管理策略。华为的“以客户为中心”的管理方法已成为中国高科技企业寻求发展突破的重要“导航”。

LTC（即从线索到回款，Lead to Cash）是一种企业运营管理思想，它从销售线索的发现开始，直至收回现金，从而实现端到端的拉通。LTC是华为的三大主流程之一，华为一直致力于优化这一流程，以确保销售业务的顺畅进行。

通过早期实施的IPD变革，华为的产品研发取得了巨大的进步。然而，销售线却逐渐无法满足业务的发展需求。因此，华为的管理层决定进行LTC变革，以重新构建销售流程。

经过10年的努力，华为的LTC流程变革项目终于在2017年8月成功关闭。华为的EMT（Executive Man agement Team）总结认为，LTC变革创新性地发明了交易通，将整个交易系统打通，使销售流程更加顺畅。

在过去，不同部门使用各自独立的业务系统，导致数据“孤岛”现象。这些数据“孤岛”使得流程效率低下，从而影响了客户体验。然而，LTC实现了一个集成的技术解决方案，使销售周期的各个方面自动化，并提高了内部流程的效率。

通过从销售线索管理系统到订单（Lead to Order）软件、配置价格报价（Configure Price Quote, CPQ）工具、发票/收款系统，再到全功能的客户关系管理，销售团队可以快速推进销售渠道中的机会。这些系统的集成使得销售过程更加高效、准确，从而提高了客户满意度和销售业绩。

二、销售管理的场景定义与价值

销售管理，是企业营销战略落地的关键支撑系统，核心包括以下几大流程和业务领域：

核心关键流程L2C（Leads to Cash，从线索到现金的业务流程）：

解决企业从线索获取、到线索转化为有效的客户、商机，完成商机销售过程管理，进而成交，并完成订单交付履约，最终完成收入确认的全过程。

核心业务场景MCR（Manage Customer Relationships，管理客户关系）：

核心解决围绕客户的深度洞察经营管理，通过对客户的360°画像构建，深度感知客户，精准运营客户，进而提升客户全生命周期价值。

核心业务场景SFE（Sales Force Effectiveness，销售行为有效性）：

核心聚焦销售行为的PDCA管理闭环，持续提升销售行为有效性。包括电销、外勤拜访等行为场景。

核心业务场景CPQ（Configure Price Quote，配置、定价、报价）：

通过精细化、自动化、智能化的产品配置、定价和报价过程，大幅提升销售人员询报价效率，保障精准的同时，还可以进一步通过组合销售来提升客单价，促进企业的高质量签单。

MCR、SFE、CPQ，是整个L2C流程的重要组成部分。

三、销售管理的核心功能

1）L2C（Leads to Cash，从线索到现金的业务流程）

多渠道的线索归集：

连接广告、搜索引擎、市场活动、邮件营销、服务号、微信社群营销等全通路线索进入，一方面完成线索基本信息的校验，保障线索质量，另外进行查重、清洗与合并，来统一线索画像。

线索画像构建：

包括线索的基本信息、来源信息、广告关键词信息、在活动中参与的行为过程行为记录等，形成综合的线索画像，帮助企业更好地识别线索，对线索进行分级、分类、打标签与评分，提升线索处理效率和营销人员的处理效率。

线索全生命周期管理：

精细化的线索管理分为原始线索、MQL（Marketing-QualifiedLeads市场认可线索）、SQL （Sales-Qualified Leads销售认可线索）、转化/无效等多个阶段，分别对应线索从进入、分配（回收）到转化的完整过程，也实现了市场部与销售部门的业务协作。

客户管理：

客户基本信息与客户画像：通过工商数据、销售人员收集、其他第三方系统数据等，构建完整的客户基本信息，并基于CRM中的商机、订单、工单等业务数据、构建完整的客户画像。

客户分级分类：通过对客户的分级分类，制定匹配的客户销售服务流程和机制，有效地提高组织销售效率和资源分配效率，提升客户满意度。

公海管理：让客户资源流动起来，通过对跟进、成交状态的监控，回收静默客户，让客户资源流动起来，一方面提升销售人员积极性，另外一方面，最终让最合适的销售去跟进匹配的客户。

商机销售过程管理：

管理商机的销售团队、产品、预测金额、预计成交时间及成功概率、销售流程等，分析销售漏斗(Sales Pipelines)，进而预测成交。通过商机流程、动作，赋能并规范销售打单过程，标准化与客户交互的关键场景动作，提升客户感知。

管理合同与订单：

合同管理,分为框架协议与订单合同管理。
框架协议解决周期性交易的结构化合同，约束周期内的交易产品范围、价格、返利等。
订单合同,核心约束订单执行条款、付款条款等。
电子合同,作为在线签约方式,与CRM系统的结构化数据打通也是核心提效场景。

多场景订单管理:代客下单、经销商订货访销下单等多种下单场景
多端下单:web、移动端、小程序、H5等多端下单,订单全部归集到订单中心
管理订单履约交付:订单的履约,将视产品的形态来决定交付方式,包括实物类、虚拟产品类、服务类、项目类等

管理应收确立与回款核销，基于不同的产品交付形态，在CRM中确立债权应收的方式也有很大的不同，同时也完成了L2C流程中最重要的业财一体化融合，

应收确立包括：

实物类商品，根据管理精细度，在订单确认、发货、出库、签收等环节均可确立应收。这部分应收，大部分是由ERP确立后，推送给CRM。虚拟、服务类商品，在服务生效或者服务消耗、服务交付完成客户确认后确立应收。项目交付，在关键里程碑，客户确认里程碑达成时确立应收。核销的过程，则是将收款与应收进行逐项核销。提前准确的提醒销售人员，到期应收与逾期风险，将大大的降低逾期所带来的资金风险。

管理客户账户与信用
管理客户多种账户类型:预付款、返利、现金、信用账户等。
管理客户风险
通过CRM数据、第三方数据，管理客户风险等级,及时预警,降低客户违约风险。

2）MCR（Manage Customer Relationships，管理客户关系）

是L2C流程中基础客户管理的升级，在基础的客户画像、分级分类之上，通过对大客户的完整组织架构（分子公司）、决策权利地图等深度的信息洞察，来实现对于客户一客一策，深度经营，并形成内部的专属销售团队，制定完善的客户经营策略。

MCR的关键点在:

完整的客户画像,深度的客户洞察,客户的组织架构、权利地图等。

明确的角色清晰的销售团队,无论是铁三角(AR、FR、AR),还是更多的角色,比如赞助者spon-sor,责权与协作流程清晰。
(注:AR-Account Responsibility,客户经理/系统部部长;SR-Solution Responsibility,产品/服务解决方案经理;FR-Fulfill Responsibility,交付管理和订单履行经理)

针对性的客户策略,拜访、高层互动等活动,标准化、周期性的运营。

持续有效,具备SLA标准的聆听客户的声音,定期调研客户满意度。

3）SFE（Sales Force Effectiveness，销售行为有效性）

承接销售流程与客户运营动作，赋能销售提高销售过程有效性。
基于客户分级分类，确定周期性运营策略，执行PDCA循环。
制定周期性的拜访计划，陪访计划。
制定标准的拜访SOP，结构化拜访动作与表单，收集有效的结构化数据。
对于快消巡店、路线拜访型销售管理智能制定拜访路线，提高拜访效率。
外勤打卡，签到、做动作、签退标准拜访流程。
分享拜访记录，完成拜访后续待办动作。

4）CPQ（Configure Price Quote，配置、定价、报价）

一个高质量的报价体系，是高质量签约的基础。通过高度可配置的产品定义、产品定价、产品报价，满足复杂的产品报价体系需求，降低错单漏单概率，严格控制折扣，促进关联销售，提高客单价。

产品的配置:

产品基础档案管理:包括产品基础信息、产品分类、产品基础单位、基础价格等。

产品行业化属性管理:包括多规格、多单位、多属性等多种扩展产品定义。

产品销售BOM管理:管理多级产品BOM结构,支持选配属性控制,包括可选、必须、数量、配置价格等多方面关系。

产品依赖关系:管理产品间约束关系,互斥、依赖、数量约束等。

产品定价:

产品基础定价:产品标准价。

产品价目表价格:基于经销商、客户、合作伙伴、时间、产品类型、进行多维度产品定价,并在多价目间实现取价优先级。

产品可售范围:基于产品属性、经销商、客户、合作伙伴,定义可以销售的产品范围。

促销:基于规则进行促销规则制定,灵活管理促销方式,当单促销、累计促销、单品促、组合促等花式促销。控制销售费用使用限额，完整促销ROI。

返利:基于合同、订单进行当单或者时间段内累计的返利生成管理、支持金额返利和货返多种返利类型,控制返利使用条件(当单比例、单品比例等)。

产品报价:

帮助销售高效地在线报价,并完成与客户的确认过程,避免错单、漏单。

记录多轮报价版本，追踪报价过程。

管理报价审批，严控报价折扣。

四、如何提升销售管理的管理效率和质量

要提高销售管理的效率和质量，关键在于从传统的产品推销模式转变为解决方案销售模式。解决方案销售强调的是提供完整的解决方案，以满足客户在技术、业务和运营等各方面的综合需求。可以借鉴华为在解决方案销售建设过程中的经验。华为云在解决方案销售中，不仅提供产品，还提供专业的咨询服务、解决方案设计、系统集成等服务，帮助客户实现数字化转型和智能化升级。

那么，如何实现从传统销售到解决方案销售的转变呢？

这个转变需要一系列的变革和创新。

首先，需要建立专业的解决方案团队。

这个团队应由经验丰富、技术过硬的专家组成，能够为客户提供定制化的解决方案。除了具备技术能力，他们还需要具备商业头脑和客户关系管理能力，以确保客户需求得到满足。

其次，提供全面的解决方案。

这意味着不仅要提供核心产品，还需要提供与核心产品相关的产品组合，从而形成一个完整的解决方案。

最后，提供专业的咨询服务。

在销售过程中，要为客户提供专业的咨询服务，帮助他们制定数字化转型战略和解决方案。通过咨询服务，客户可以更好地了解自己的需求和优势，从而制定适合自己的解决方案。

五、AI技术在销售管理中的应用

销售作为企业营收的核心环节，其智能化转型直接关系到企业的市场竞争力，销售团队对AI的期待也呈现出鲜明的层级特征。纷享销客销售AI通过构建覆盖情报处理Agent、客户互动Agent、客户画像Agent、销售建议Agent、智能知识库RAG、工作赋能Agent等场景的智能体矩阵，建立"数据洞察-策略推荐-执行辅助"的闭环，将金牌销售的经验与方法论转化为可复制的数字能力，满足销售团队不同角色对AI的不同需求，助力团队整体效能提升和赢单率。

1、销售团队对AI的双重期待：提效与赋能

在数字化转型的浪潮中，销售团队对 AI 技术的应用抱有极高期待。一线销售聚焦"降本提效"，渴望AI成为24小时在线的智能助手，解决信息碎片化、专业门槛高、跟进效率低等痛点；销售管理者则着眼"团队赋能"，期待AI构建数据驱动的智能管理体系，实现过程透明化、决策科学化、经验资产化。这种双重期待揭示了AI在销售领域的核心价值——既要解放个体生产力，更要提升团队整体作战能力，最终推动销售组织从经验驱动迈向智能驱动的新范式。

（1）销售对AI的期待：降本提效，精准获客赢单

一线销售期待AI能减少重复性工作、降低专业门槛，让自己聚焦核心的客户沟通与需求挖掘。

具体而言，他们希望AI能自动整合客户分散的信息（如工商、互动记录、舆情），避免手动录入与跨平台查资料的耗时；在与客户沟通时，能实时提供话术建议、产品知识支持，解决面对客户专业疑问时“答不上来”的尴尬；在跟进节奏上，AI能提醒最佳跟进时机、推荐针对性跟进动作，避免因遗忘或判断失误错失窗口期；同时，希望AI能辅助分析客户需求与商机质量，明确哪些客户值得重点投入，减少“盲目跟进”导致的精力浪费，最终实现“轻松跟进、精准赢单”。

（2）销售管理者对AI的期待：数据可控，团队能力均衡

销售管理者期待AI能实现“过程可追溯、结果可预测、团队可赋能”，解决传统管理中“靠经验判断、靠会议同步”的低效问题。

他们希望AI能实时呈现销售全流程数据，如线索转化漏斗、商机推进节奏、客户跟进频次等，并能清晰定位薄弱环节，如某阶段线索转化率低；可以基于数据预测商机赢单概率、团队业绩达成情况，提前规避风险；还希望AI能沉淀优秀销售的经验，如优质话术、跟进策略，通过销售教练等功能赋能普通销售，缩小团队能力差距，避免“业绩依赖少数精英”的局面；同时，期待AI能规范销售过程，如自动记录沟通纪要、标准化跟进动作等，确保过程合规与数据完整，为团队管理与策略优化提供可靠依据。

2、情报处理Agent：自动整合客户情报，解决信息获取低效问题

情报处理Agent作为企业级智能情报中枢，通过自动化技术实现客户全维度情报的采集、整合与智能分析。它能够实时抓取并结构化呈现客户工商信息，包括注册资本、经营范围变更等关键数据，同步监测舆情动态，涵盖正负面新闻、招投标信息、财务报告及高管变动等核心情报，同时无缝对接CRM系统，整合历史沟通记录与合作数据，形成完整的客户情报视图。

用户可根据业务需求灵活定制情报订阅维度，例如专注追踪特定客户的招投标动态。当监测到关键信息变更，如新招标公告发布时，系统会立即触发智能提醒机制，确保销售团队第一时间获取关键商机。

情报处理Agent有效解决了传统情报处理的三大痛点：首先，将原本需要2-3小时的工商查询、舆情监测等繁琐工作压缩至几分钟内完成；其次，打破数据孤岛，实现跨平台（工商网站、舆情监测平台等）信息的智能整合；最重要的是，通过实时预警机制杜绝关键商机遗漏，确保销售团队能够快速响应客户突发需求，显著提升商机转化效率。

3、客户互动Agent：实时辅助沟通，解决互动质量与记录难题

客户互动Agent作为销售团队的智能助手，专注于提升全场景客户互动体验，通过"实时辅助+自动记录+深度洞察"三位一体的功能架构，全面赋能销售沟通过程。它支持多模态交互场景，能够自动将IM对话、电话录音、会议纪要和邮件等沟通内容转化为结构化文本，确保关键信息完整记录。

在实时沟通过程中，客户互动Agent能够精准识别客户情绪变化、核心关注点（如产品合规性要求）以及潜在异议（如实施周期担忧），并智能推荐针对性解决方案。同时，会自动沉淀优质沟通案例，按客户类型和需求场景分类归档，形成可复用的销售知识库。每次互动结束后，Agent会智能生成包含客户需求、决策链和待办事项等关键要素的沟通摘要，并实时同步至CRM系统。

客户互动Agent有效解决了销售团队面临的三大核心挑战：确保沟通过程关键信息完整记录、提升销售话术专业度、精准识别客户隐性需求，从而显著提升客户互动质量和后续跟进的精准度。

4、客户画像Agent：构建立体动态画像，解决客户认知片面问题

客户画像Agent通过构建"静态属性+动态行为+需求偏好"的三维画像体系，实现了客户洞察的全面升级。不仅整合了行业类别、企业规模和组织架构等基础静态数据，更重要的是补充了传统CRM缺失的客户动态行为轨迹，包括官网浏览路径、营销活动参与记录以及互动反馈等多维度信息。

基于先进的RAG技术，客户画像Agent能够将客户历史沟通内容和合作记录转化为"关注数据安全"、"需要定制化报表"等结构化需求标签，实现客户需求的精准刻画。客户画像Agent具备实时更新能力，当客户行为发生变化，如新增"咨询私有化部署"时，系统会即时生成对应标签，并智能关联商机推进阶段，例如将"预算明确"的客户自动推进至"需求确认"阶段。

客户画像Agent有效突破了传统CRM的两大局限：一方面解决了客户画像片面化的问题，弥补了动态行为与需求洞察的缺失；另一方面消除了信息滞后痛点，确保客户画像随需求变化实时更新。最终为销售团队提供"客户是谁、需要什么、处于什么决策阶段"的完整视图，为精准营销和高效转化奠定数据基础。

5、销售建议Agent：智能推荐跟进策略，解决跟进方向模糊问题

销售建议Agent通过融合CRM数据与行业算法，构建了"个性化跟进建议+商机转化预测"的双轮驱动体系。它能够基于客户画像特征、历史互动数据和当前商机阶段，智能生成精准的跟进策略与行动建议。

当识别到客户重点关注产品价格时，销售建议Agent会推荐发送行业报价案例；若发现商机停滞超过10天，则会建议主动回访确认决策进度。依托海量历史赢单数据训练而成的预测模型，销售建议Agent可准确评估商机赢单概率，如"该商机赢单概率65%，需重点推进"，并实时提示潜在风险因素，例如"客户决策人变动，需重新建立对接"。针对制造业、ICT等不同行业客户，销售建议Agent还能推荐适配的行业解决方案与标杆案例，例如为制造企业定制"生产数据与CRM系统集成"方案。

销售建议Agent有效解决了销售团队面临的三大核心痛点：消除了跟进方向不明确的困惑，破解了商机价值评估不准的难题，弥补了跨行业方案知识不足的短板，从而显著提升销售跟进的精准度和商机转化效率。

6、智能知识库RAG：语义化检索知识，解决知识获取低效问题

智能知识库RAG通过"多源知识整合+语义化检索"的创新架构，为销售团队构建了强大的知识支撑平台。它全面整合CRM业务数据（包括客户合作案例、产品配置信息等）、企业内部文档（如产品手册和实施指南）以及外部行业知识（涵盖行业报告和政策解读），运用RAG技术将这些原本分散的非结构化文档转化为可智能检索的结构化知识体系。

在实际应用中，销售人员只需输入业务关键词，如"智能制造行业CRM数据安全方案"，系统就能基于语义理解而非简单的关键词匹配，精准定位相关知识并生成简明摘要（例如"3个智能制造行业客户数据安全实施案例+核心措施"）。同时实现了知识权限与CRM权限的智能联动，确保销售人员只能查阅权限范围内的知识内容，有效保护敏感信息。

智能知识库RAG显著改善了销售工作中的知识获取体验，消除了传统查阅手册和搜索文档的低效问题，解决了关键词检索不精准的痛点，同时通过严格的权限管控降低了知识泄露风险，从而全面提升销售团队的专业应答能力和方案输出效率。

7、工作赋能Agent：简化销售事务，解决工作碎片化问题

工作赋能Agent作为销售团队的智能工作助手，通过"待办提醒+会议辅助+销售教练"三位一体的功能体系，全面优化销售日常工作流程。它能够自动识别客户互动中的待办事项（如"发送产品演示链接"），并根据紧急程度和重要性智能排序提醒，确保关键任务不被遗漏。

在各类销售会议场景中，工作赋能Agent提供标准化的流程指引（如"需求确认-方案讲解-下次沟通约定"的会议SOP），并自动生成结构化会议纪要同步至CRM系统，大幅提升会议效率。针对销售人员的技能提升，工作赋能Agent基于实际跟进数据分析个体薄弱环节，提供SPIN方法论等定制化培训内容，并通过模拟客户异议的实战演练强化应对话术。

工作赋能Agent有效解决了销售工作中的三大痛点：通过智能待办管理避免工作遗漏，借助标准化流程提升会议质量，依托个性化培训加速能力成长，最终帮助销售团队从繁琐事务中解放，将更多精力投入到客户价值创造的核心工作中。

8、销售价值跃迁：效率优化、转化提升、能力进阶

纷享销客销售AI通过情报处理Agent、客户互动Agent、客户画像Agent、销售建议Agent、智能知识库RAG、工作赋能Agent等场景的智能体矩阵，为企业销售环节带来“效率、转化、能力”的三重价值提升。

在效率层面，它将销售手动搜集情报、记录沟通、整理待办等事务性工作时间减少60%以上，让销售聚焦客户沟通与需求挖掘；在转化层面，通过精准的客户画像、实时的话术建议、科学的商机预测，推动线索转SQL率提升20%+、商机赢单率提升15%+，同时激活存量线索价值，避免高潜机会流失；在能力层面，它将销售精英的经验沉淀为标准化知识与工具，通过销售教练功能缩小团队能力差距，让普通销售快速具备“专家级”跟进能力，同时为销售管理者提供全流程数据洞察，实现团队管理的精细化与可预测性。

最终，销售AI不仅是一线销售的“智能助手”，更是企业销售体系的“效能引擎”，助力企业在激烈的市场竞争中实现确定性增长。

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