深信服科技：AI赋能下，未来母婴门店的销售能力重构

摘要：随着人工智能技术走深向实，AI浪潮席卷包括母婴行业在内的各行各业，越来越多母婴玩家开始尝试或加速AI相关布局。AI可以实现哪些场景赋能？母婴企业如何更快速、低成本的应用AI？近日，由母婴行业观察主办的「出路·新渠道大会&增长品类大会」在昆明圆满收官，深信服科技

随着人工智能技术走深向实，AI浪潮席卷包括母婴行业在内的各行各业，越来越多母婴玩家开始尝试或加速AI相关布局。AI可以实现哪些场景赋能？母婴企业如何更快速、低成本的应用AI？近日，由母婴行业观察主办的「出路·新渠道大会&增长品类大会」在昆明圆满收官，深信服科技AI业务应用部市场部负责人王成雨以《AI时代的母婴行业趋势：未来门店的“Sales能力”重构》为主题展开分享，探讨AI赋能母婴销售的新思路，以下为演讲精彩内容：

在探索AI源生业务时，深信服发现母婴、大健康等赛道是最能发挥出AI价值的行业，因为在行业内卷下，母婴市场销售陷入“不可能三角”的困局：门店希望导购能做到知识专业化、服务个性化、成本可控性，但事实上这些要求难以同时满足。

这背后存在的现实挑战有三：第一，知识专业化方面，母婴领域涉及医学、营养学、心理学等多学科交叉，知识门槛高，同时导购的平均培训周期需3个月但年流失率达40%，且即使经过培训也会存在长尾知识覆盖不足的情况；第二，服务个性化方面，传统服务依赖于顾客的主动表达，无法捕捉其潜在需求，而想要实现个性化服务就需要导购同时记忆客户档案、商品知识、促销规则等大量信息，执行难度高且容易出错；第三，知识专业化、服务个性化两方面叠加又会导致成本升高、服务响应慢。

不过，AI非常擅长知识学习掌握、个性化服务以及成本控制。对此，深信服的核心思路是要给每个门店的导购配备一个AI销售助理。AI销售助理来源于深信服行业级销售大模型，可实现自然语言交互、商品推荐、意图理解、信息抽取、类人风格迁移、输出校准等。

就这一AI销售助理的使用场景而言，主要涵盖三类：

一是Copilot（母婴销售辅助），帮助销售做好客户增复购的跟进，例如每个导购和客户交流的过程中都有AI提醒不同顾客的需求是什么、需要回复什么、其中的知识链路，以及到店后应该给哪些顾客发送关怀信息或囤货信息。

二是AutoPilot（自动化母婴销售），需要用户给AI设立预期训练目标。目前可实现的场景是从消费者加微信开始，AI会自动化跟进其变化，并将模糊需求清晰化、潜在需求显性化、未知需求已知化，然后再提醒导购跟进。

三是面向管理者的Al Management（助力管理效能及成本控制），AI会告诉你门店经营的核心差距（包括每个门店AI的使用率、采纳率、提升率）与调整策略。

深信服破解母婴销售“不可能三角”困局的思路核心在于通过垂直销售大模型的应用，深度结合行业属性及企业源生销售场景，提供给销售辅助、自动化及结合使用的销售“新范式”，同时也给整个企业的AI落地，提供快速低成本的应用路径，给企业带来增收提利的价值。

针对什么样的门店该用什么样的场景，深信服进行了划分、匹配。如果当下门店的需求是通过提升复购率和客单价来降低客户流失率，或是通过数据驱动的精准营销优化库存管理，亦或是通过加强客户黏性来实现差异化竞争，则适合AI母婴智能育儿师辅助增复购场景。AI可以赋能实现：一是个性化推荐，根据宝宝月龄、成长阶段、历史消费数据，AI自动计算推荐关联商品；二是智能育儿知识库+场景化营销，AI精准推送育儿知识并嵌入商品推荐。

而AI母婴自动化客户服务及需求挖掘场景则适合存在潜在客户流失、专业度不足、长尾需求难覆盖、单一消费场景过多、服务场景无法延伸、跨品类销售阻力等情况的门店，可以实现把模糊的需求变清晰、把隐藏的需求变明确、把普通的客户变熟客，一是主动式自动化激活客户，主动进行专业知识关怀与回复，同时挖掘需求，如购买后自动开启“售后陪伴模式”、定期询问使用体验+问题解答、客户进线咨询后进行客户保温交流和需求挖掘；二是被动式自动化响应客户，被动进行专业知识关怀与回复，同时挖掘需求。AI可以实现千人千面式的回复，因为其没有话术模版，只有销售思维。

作为国内率先研制企业级的销售垂直领域大模型公司，深信服采取纯自主研发，亿级大模型研发中没有任何第三方模型的调用，这也是我们能够做好事情的本质原因。

深信服销售垂直领域大模型的核心能力分三个层面：

就销售能力而言，很多人觉得AI在销售感情上太机器人化，实际上只要结合你的对话实现销售策略的引导，在聊天中挖掘客户诉求，对面便将会逐步反馈强化学习，提供类人情感的高质量回复。

就专业度而言，AI则能够实现从「人力经验」到「智能知识基座」的进阶，AI会将母婴行业的知识分为三个层次：第一，基础层，即通用的育儿知识；第二，行业层，如品牌数据库等；第三，个体层，顾客的历史数据。通过RAG（检索增强生成），大家不用再花精力去准备课程和核心材料，只要将这些问题与信息丢到知识库，AI可以自己分析和提炼。