在销售业务流程中，从线索获取到成交转化的每个环节都依赖销售人员对客户信息的精准把握与高效响应。传统销售跟进常面临信息分散、响应滞后、策略单一等问题，而AI助理的介入正在改变这一局面。万达宝推出的LAIDFU（来福）AI助理，通过支持多种向量模型与多类大语言模型的灵活接入，为企业销售团队提供了更智能的跟进工具，帮助销售人员在复杂场景中提升效率与转化率。
一、LAIDFU的核心支撑能力：模型适配与场景灵活性
销售跟进场景的复杂性，要求AI助理具备对多样化数据的理解能力与灵活的交互响应机制。万达宝LAIDFU并未局限于单一技术路径，而是通过两大核心技术设计，为销售场景提供了更适配的底层支撑：
- 多种向量模型支持：向量模型擅长处理非结构化数据（如客户对话记录、产品说明书、历史邮件），将其转化为可计算的“语义向量”，从而实现精准匹配与关联分析。LAIDFU支持接入多种向量模型，能够根据企业数据特点选择最适合的模型，例如针对客户画像分析选用擅长文本语义理解的模型，针对产品技术参数匹配选用对专业术语敏感的模型，确保销售线索与客户需求的高效关联。
- 多类大语言模型接入：大语言模型（LLM）是AI助理与用户自然交互的核心，但不同模型的对话风格、知识覆盖范围与响应逻辑存在差异。LAIDFU兼容主流的大语言模型，企业可根据自身需求选择更贴合业务场景的模型——例如侧重逻辑严谨性的模型用于合同条款解读，侧重口语化表达的模型用于客户日常沟通辅助，甚至可组合使用多个模型以发挥各自优势。
这种技术适配性让LAIDFU能够灵活应对销售跟进中的各类需求，而非依赖单一技术框架的固定输出。
二、销售跟进全流程中的AI助理应用场景
从线索分配到成交后的客户维护，AI助理可在销售流程的关键节点提供针对性支持，以下为典型场景的具体实践：
- 线索初筛与优先级判断
销售团队的线索来源通常多样（如官网表单、市场活动、转介绍），但并非所有线索都具备高转化价值。AI助理可自动整合来自CRM的线索数据（如联系人职位、公司规模、行业属性）、官网浏览行为（如停留页面、停留时长、点击的产品链接）以及外部数据（如企业公开信息、行业标签），通过向量模型分析线索与目标客群特征的相似度，快速生成“线索质量评分”。例如，针对某SaaS产品的销售线索，AI助理会综合评估“企业是否属于目标行业”“联系人是否为决策层”“近期是否有数字化采购需求”等维度，帮助销售人员优先跟进高潜力客户，避免资源浪费。
- 客户需求深度挖掘
在与客户初步沟通后，销售人员需要快速理解客户的真实需求，但客户表述往往模糊（如“我们需要一个更高效的解决方案”）。AI助理可通过分析历史对话记录（文本或语音转文字），结合客户所在行业的常见痛点（从企业知识库中提取），辅助销售人员提炼关键需求。例如，当客户提到“现有系统操作太复杂”时，AI助理会关联同行业其他客户的反馈，提示“该客户可能关注操作流程简化”“历史同类客户常提及的需求包括：审批环节减少50%、移动端功能完善、数据可视化清晰”，为销售人员提供追问方向与解决方案参考。
- 个性化沟通建议与话术优化
不同客户的沟通风格与决策逻辑存在差异，统一的话术模板往往效果有限。AI助理可根据客户画像（如决策链构成、过往合作历史、当前关注点）与实时对话内容，生成个性化的沟通建议。例如，针对技术决策人占主导的客户，AI助理会推荐侧重产品技术参数与稳定性的沟通重点；针对采购负责人，则强调成本控制与售后服务保障。此外，AI助理还能对销售人员输入的沟通内容进行实时润色（如调整语气更正式或更亲切），甚至模拟客户可能的回应并提供应对策略，帮助销售人员在复杂谈判中保持灵活应对。
- 跟进节奏智能提醒
销售跟进的成功率与“及时性”密切相关——客户咨询后若未在合适时间得到反馈，意向度可能快速下降。AI助理可基于客户类型（如紧急需求客户、长期培育客户）与业务规则（如“首次接触后24小时内跟进”“方案提交后3天内回访”），自动生成跟进任务并推送至销售人员的日程或IM工具。例如，当某客户在官网提交了“免费试用申请”，AI助理会在1小时内提醒销售人员联系客户，并附上客户填写的试用需求摘要；当客户长时间未回复邮件时，AI助理会根据历史交互频率判断最佳跟进时机（如间隔3天通过电话触达），避免过度打扰或跟进不足。
- 成交后客户关系维护
成交并非销售流程的终点，客户续费、增购与转介绍依赖于长期的信任维护。AI助理可持续跟踪客户使用产品的反馈（如从客服工单中提取问题类型、从使用数据中分析功能活跃度），定期生成“客户健康度报告”并提醒销售人员关键节点（如合同到期前30天、产品功能升级时）。例如，当检测到某客户近一个月使用核心功能的频率下降，AI助理会提示销售人员主动联系了解原因，并提供针对性的挽留建议（如赠送附加服务、安排产品培训）；当客户所在行业出现新的需求趋势时，AI助理会推送相关的增值服务信息，辅助销售人员挖掘增购机会。
三、多模型协同带来的差异化优势
LAIDFU支持多种向量模型与大语言模型的接入，使得销售场景中的AI助理能够根据具体需求灵活组合技术能力。例如：
- 在处理客户对话记录时，选用对口语化表达理解更深的向量模型，准确提取隐性需求；
- 在解读复杂产品技术文档时，调用对专业术语敏感的向量模型，快速匹配客户问题与解决方案；
- 在与高层决策者沟通时，接入对话风格更简洁专业的LLM，提升沟通效率；
- 在面向年轻创业者的销售场景中，使用语言更活泼、更易理解的LLM，拉近客户距离。
这种“按需选模”的灵活性，避免了单一模型“水土不服”的问题，让AI助理的能力更贴合实际销售场景的多样性。