激烈的行业竞争，让车企越来越重视战败客户分析。

对于每一个汽车品牌来说，大约会有80%甚至更多的留资顾客未在本店购车，最终成为广义上的战败客户。因此，挖掘战败背后的原因对车企意义重大。

作为大宗商品，汽车的交易过程从车型选购，价格对比，配置选装、金融方案等环节众多。任何一个环节都可能成为最终影响成交的决定性因素。

因此，当前战败分析已经不能只聚焦于销售人员的销售技巧，而应该以销售作为切口，通过基础信息进一步挖掘相关的竞争因素，例如：品牌偏好、动力问题、优惠力度等，以此作为改善服务、提升成交率的抓手。

不过这些新的要求，也给传统“销售战败分析”系统带来了挑战。

为了满足战败分析的新需求，如今越来越多的车企开始将AI引入战败分析的场景。

他们通过大模型对最终影响客户成交的所有因素进行分析，不仅可以帮助销售人员提高销售水平，还可以从战败分析中，洞察销售策略的不足，帮助优化产品，最终帮助车企提高综合竞争力。

01如何做好战败分析

做销售的战败分析是一个非常复杂的工作，其过程大致可以包括三个部分，即数据采集，深入分析并形成反馈报告、和实施跟踪。

首先是数据采集。

针对销售做战败分析之前，需要先收集战败交易的详细信息，包括：

• 交易记录，比如客户背景、产品需求、沟通记录、报价、竞争对手信息等。
• 销售过程记录，回顾销售过程中的关键节点，如初次接触、需求确认、方案提交、谈判、拒绝理由等。
• 销售人员的反馈，比如他们在销售过程中遇到的挑战和障碍等信息。

收集完信息数据之后，需要将这些数据按照一定标准进行分类，如产品类型、客户群体、销售阶段（如报价后、谈判中）、拒绝原因（如价格、竞争、需求不符等）等，以便后续深入分析。

第二是深入分析并形成反馈报告。

通过深入分析，需要识别战败分析中的共同趋势，如特定客户群体的高拒绝率、某类产品的市场竞争力不足等问题。同时将成功交易与战败案例进行对比，找出差异点和可借鉴的经验。

在这个过程中，系统可以根据销售业绩指标、销售过程指标、产品市场指标等关键数据，形成关键反馈报告，让企业能够一眼看到应该如何改进销售工作。

第三是实施跟踪。

找到导致销售战败的根本原因之后，关键是制定针对性的改进措施，并应用落地AI可以去全程跟进客户交流，通过持续跟踪通来持续提高销售人员能力、优化销售策略、提升产品竞争力，来达到提高汽车销量的目标。

02提高销售人员能力

提高销售人员能力主要包括提高销售人员沟通技巧，提炼金牌话术，优化沟通过程等。

传统战败分析中，技术虽然能够识别对话内容，实现语音转文字，但是成本高，效率低，准确率低，且无法理解语义，以及客户表达的内在含义。因此对销售的沟通技巧复盘，大多通过专业人员亲自听录音，结合销售人员口述等方式进行。

但这种方式存在效率低下、缺乏统一标准，最终的分析结果完全依赖分析人员的主观判断等问题，很难形成普适化的经验。

除此之外，传统战败分析数据割裂，无法对整个销售流程进行整体分析，通常只能单独聚焦于咨询、邀约到店等其中某一个环节。因此其分析结果也不免管中窥豹，无法对销售跟进客户的整体流程进行复盘。

引入AI大模型之后，基于大模型的自然语言理解能力，战败分析可以通过对销售与客户的海量会话分析，帮助销售指出销售话术中存在的问题，并给出改进建议。

同时，针对优秀销售人员，AI大模型还能够帮助其提炼金牌话术，并将其赋能给其他销售人员，以达到提高整体团队能力的目标。

整体上，通过大模型的过程监管和分析，战败分析能够更好地评估失败原因，可以提高复盘效率，确定统一标准，并挖掘更深层次的信息帮助销售人员改进销售技巧。

03优化销售策略

汽车销售策略的制定通常十分复杂，它需要结合市场趋势，消费者喜好等多种因素进行确定。其中包括价格、品牌、口碑、售后服务、产品能力等等。

引入AI大模型加持的战败分析之后，AI可以通过对销售人员与客户沟通的过往数据分析，深度挖掘影响客户成交的各类因素，并将这些因素梳理成标签，形成消费者对产品的印象。

这些数据就可以实时反馈给车企的市场部门，帮助针对性调整销售策略。比如客户反馈品牌知名度低，市场部门就可以考虑加大广告投放；客户反馈售后服务差，企业就可以有意识地优化客户服务。

在AI大模型的加持下，战败分析不再是专门针对销售人员，优化销售技巧的工具。而是可以帮助企业感知客户、了解客户，并最终反向推动公司经营全面升级的产品，并最终提升汽车销量。

04结尾

整体上，AI大模型在销售战败分析中的意义深远，它利用先进的机器学习算法和海量数据处理能力，为销售团队提供了前所未有的洞察力和精准度。

它不仅能预测潜在的销售风险，为制定更加精准有效的销售策略提供科学依据。还能通过持续优化算法模型，不断学习和适应市场变化，确保销售战败分析的准确性和时效性，从而助力企业提升销售效率，增强市场竞争力，实现可持续发展。