從大單銷售底層方法論，到 AI 訓練解決方案：UMU 李東朔對話《大單捕手》作者葉韜

客戶預算收緊，決策鏈拉長，許多銷售管理者發現，業績成長越來越難。團隊裡 20% 的「銷冠」扛起了 80% 的業績，而剩下的大多數銷售，無論怎麼培訓，似乎都難以轉化為實戰中的戰鬥力。

在市場存量博弈、AI 新技術快速發展的今天，大單銷售的方法論、管理方式、訓練方式有怎樣的改變？如何讓銷售團隊的每一次對話、每一次拜訪，都具備頂尖高手的邏輯，大幅提升銷售的轉換率？

帶著這些問題，UMU 創辦人李東朔與《大單捕手》作者、資深銷售實戰專家葉韜展開了一場深度對談。雙方從 B2B 銷售的底層邏輯切入，拆解了從“分析關鍵決策者”到“精準提問”與“價值傳遞”，再到“獲取客戶承諾”的完整路徑。 同時，對話更進一步探討了在 AI 時代，如何運用科技手段，將這些頂尖銷售的隱性方法論，轉化為顯性化、可複製、可衡量的團隊能力。

UMU 李東朔對話《大單捕手》作者葉韜

1. 銷售團隊的「微調（Fine-tuning）」：塑造高績效行為模式

如果我們將每一位銷售人員看作一個擁有巨大潛力的“大模型”，那麼他們過往的經驗和性格，僅僅是通用的“預訓練（Pre-training）”。要精準在大單銷售中獲勝，企業必須對團隊進行特定的「微調（Fine-tuning）」。

這種微調，既不是簡單的知識灌輸，也不是硬性的管理要求，而是對銷售人員認知與行為的深度重塑。 對話中，UMU 李東朔與葉韜透過認知層面的「中距離學習法」與行為層面的「刻意練習」這兩個關鍵維度，揭示瞭如何將抽象的銷售能力，轉化為團隊的高績效肌肉記憶。

1. 中距離學習法：模式顯性化，訓練場景化

傳統的銷售訓練常在兩端搖擺：要麼是「遠距離」的原則與故事，聽起來熱血沸騰，但在具體業務中卻難以落地；要麼是「近距離」的死記硬背，教話術、背金句。這種方式雖然上手快，卻容易讓銷售陷入「刻舟求劍」的迷思——一旦顧客場景變化，銷售很難遷移，也就很難應用。

真正有用、有效率的職場學習，往往發生在「中距離」。 「中距離學習法」是連結「話術」與「原則」的橋樑，它將頂級銷售的直覺與經驗，提煉為可遷移的「模式與模型（Models）」。這種結構化的框架，既不像哲學那樣抽象，也不像話術那樣僵硬，它賦予了銷售人員在陌生場景下靈活調取知識、解決問題的邏輯能力。

• 遠距離學習：底層的原則（Principles），是認知層面的哲學；

• 中距離學習：模式與模型（Models），是承載知識的結構化架構；

• 近距離學習：包含具體的思考工具（話術）和績效支援工具（表格、圖像、範本）。

《大單捕手》平衡了「遠、中、近」三種視角，不僅包含了原則性的指導，也提供了模式和工具，幫助讀者掌握 B2B 銷售的新思路和新方法。同樣，在UMU 學習平台上，既提供了認知層面「模式學習」的萃取和學習工具，也提供了行為層面「近距離訓練」的 AI 對練和輔導工具，幫助學員理解底層邏輯，同時進行刻意練習。

2. 刻意練習：高效率重塑行為模式

傳統的訓練方式要耗費許多培訓師的陪伴與指導，才能完成行為的塑造與固化。根據認知科學原理，有效的訓練需要「刻意練習」：必要的難度、清楚的目標、即時的輔導回饋，以及透過重複訓練形成的「肌肉記憶」。

訓練是“學習”與“反學習” 並存的過程。每位銷售代表都擁有獨特的信念、價值觀、思考模式和行為模式，這來自於獨特的性格底色、成長環境和職業經驗。在新的業態下，固有的知識、信念和方法可能已經失​​效。但很多時候，銷售代表會不自覺地回到這些舊有的模式。這些模式可能讓他們感覺“舒適”，但卻未必“有效”。如果過度依賴這些路徑，銷售行為將無法有效進行。

因此，訓練的第一步是解構（Deconstruct）。銷售代表必須先「拆解」自己認知體系中失效的部分，才能為裝入新知識和新方法創造空間。

「不破不立。學習的阻力有時來自既有的知識，為此需要‘反學習’（Unlearn），破除無效的路徑依賴。”

《大單捕手》中的銷售方法論，結合 UMU 提供的平台和工具，可以看作是對 B2B 銷售過往經驗的「微調」（Fine-tuning）。銷售早期的職業生涯，以及接觸過的所有領導和客戶，構成了知識和行為模式的「預訓練」（Pre-training）。現在，我們提供模式和工具，幫助銷售團隊「微調」：完善銷售方法論，重塑高績效行為模式。

2. 如何挖掘顧客需求：BASIC 提問法

大衛桑德勒（David Sandler）有一條著名的銷售法則：“永遠不要回答一個還沒有被問到的問題，也永遠不要去解決一個還沒有被定義清楚的需求。”

在 B2B 銷售的競技場上，平庸與卓越的分水嶺就在於此：前者是“會說話的說明書”，他們在這個充滿噪音的世界裡不斷輸出，試圖通過灌輸來改變客戶想法；後者則是“戰略思考者”，他們通過巧妙的提問，引導客戶自己說出痛點，甚至讓客戶自己意識到連他們都沒發現的危機。

頂級銷售從不急於兜售方案，而是先用提問建立起一張需求網絡。當需求被定義得夠清楚時，成交就不再是推銷的結果，而是順理成章的互選。

在需求挖掘階段，傳統的銷售提問法（如 SPIN、漏斗式探尋）往往強調流程的固定環節，試圖給銷售一個按部就班的「劇本」。然而，「劇本」永遠寫不完，線性的時間軸反而為對話方式增加了限制。 《大單捕手》提出 BASIC 提問法，幫助銷售掌握強大的提問拼圖工具。

實戰的第一步往往始於提問，這需要引入一套高效率的對話框架。

1. 需求挖掘是“拼圖”，不是固定流程

BASIC 提問法從客戶需求的背景、願景目標、解決方案、問題挑戰和後續影響五個方面，系統挖掘客戶需求。這一方法開創性地將提問方法從“時間約束”轉換成了“空間約束”，不再有嚴格的先後順序，而是呈現為“拼圖”式的空間。無論對話從哪裡開始，銷售都要清楚還缺少哪塊“拼圖”，並靈活掌控對話，直到覆蓋所有關鍵信息。資訊涵蓋越多，越有助於精準地掌握客戶需求，提升對客戶和專案的判斷成功率。

“過去的提問法是在時間軸上增加約束，提問是一個固定環節的流程。BASIC 提問法開創性地把提問變成‘拼圖’，轉換成空間軸的方式。”

為了完成需求挖掘的拼圖，銷售人員需要一個目標導向的框架來了解客戶需求。通常來講，客戶需求有三種表現形式：

• 目標與期望：來自客戶的價值觀、願景、職業生涯規劃以及內在需求，體現為對產品功能和效果的渴望；

• 行動與計劃：基於對功能和效果的渴望，客戶會對產品本身的特性提出明確的具體要求；

• 痛點與不滿：客戶目前遇到的問題和不滿。

2. 因應複雜決策鏈，更有效的需求挖掘

當前市場環境下競爭加劇，許多產業的成交難度都在增加。各行業供應商數量和供應能力的提升，直接影響了成單的密度、速度甚至訂單金額。在 B2B 複雜採購決策鏈中，過去可能只需會見一位關鍵幹係人、一次拜訪、一次演示即可成交，現在可能至少需要會見四位係人。更重要的是，即使是針對同一產品的演示，不同幹係人的關注點也截然不同：

• 業務部門：更聚焦於產品的易用性、實用性、對業務的實際呈現效果；

• 高階管理者：更重視組織策略落地與整體績效提升；

• 財務部門：更重視業務的投資報酬率（ROI）；

• 法務部門：更強調業務開展的合規性。

市場的變化對銷售人員提出了更高要求：他們需要與中層幹係人進行溝通，並且不能簡單地假設所有乾係人的需求都相同。因為每個人都站在各自專業的、功能的角度，來看同一個商業機會。

面對複雜的決策鏈與多變的關注點，線性的提問流程已無法應付。而 BASIC 提問法的價值在於，能幫助銷售人員在與不同幹係人溝通時，避免使用僵化的劇本或程式化的對話。無論客戶提出什麼話題，無論面對客戶的什麼關注點，銷售人員都應清楚自己正在「拼圖」。針對不同的干係人，有效地挖掘需求訊息，就像挖掘不同「面試官」的偏好。

3. AI 角色扮演陪練，規模化提升組織能力

成功的 B2B 銷售需要從不同客戶的視角出發，深刻理解個人需求、組織需求與決策關係需求，並準備針對性的話術。其中，敏銳地識別潛在的決策關係需求至關重要。以醫藥產業為例，拜訪院長、科主任和臨床醫師的場景和需求可能截然不同。為進行針對性的銷售拜訪訓練，需要設計不同的角色扮演場景。

1. Roleplay Chatbot：AI 沉浸式對練，全流程模擬拜訪場景

自 2017 年起，UMU 即利用 AI 賦能企業學習與訓練。近日，UMU 全新發布基於 AI 大模型的 Roleplay Chatbot，可以模擬各種高壓或複雜的拜訪場景，例如用 AI 扮演一位缺乏耐心、專業性極高的客戶，與銷售展開針對性對練，並提供評估和輔導數據。在真實的拜訪中，一次失誤可能導致商機或線索的浪費。而透過這種高模擬的模擬訓練，銷售團隊可以在安全的環境中，大規模且重複性地進行刻意練習，為多種拜訪場景做好準備。

UMU Roleplay Chatbot 對話練習介面

為了確保訓練的“真實感”，UMU 堅持對學習科學與認知科學的持續投入，確保訓練機制的有效性。 UMU 建立了工業級 AI 工作流程，情境工程和 AI 驗證（Eval）體系，充分利用產業最佳實踐，在關鍵判斷推理節點發揮大語言模型的最佳能力，實現流暢、自然、高度還原業務場景的對話。

過去，線下的陪練往往難以標準化，效果也無法量化。而現在，AI 能將原本無法標準化的線下陪練，轉化為可量化、可追蹤的數據資產。透過 UMU Roleplay Chatbot，企業能確保每一位銷售都在傳遞統一的品牌價值，讓最佳實踐在組織內規模化複製，從而形成真正的組織合力。

2. AI 賦能大單銷售的認知轉型

面向 AI 時代，企業真正的挑戰在於如何從態度（Attitude）、技能（Skill）、知識（Knowledge）三大維度推動 AI 採納（AI Adoption）。組織整體 AI 素養的提升，首先源自於組織中的個人能夠採取一種主動擁抱變化、積極使用 AI 的心態和思維模式（Mindset）。

“擁有大模型的使用經驗，不等於掌握了使用大模型的知識和 Know-how。如同許多人做了很久的銷售，卻不一定掌握了銷售的‘精髓’。”

即使引進了先進的 AI 訓練工具，如果銷售人員缺乏主動擁抱變化的心態，或者不懂得如何向 AI 提問、如何判別 AI 的反饋，工具的價值就會大打折扣。

因此，大單銷售團隊不僅需要工具，更需要定期、結構化地更新認知體系。這需要透過系統化的課程學習，幫助掌握 AI 賦能的個人化溝通、異議處理和價值呈現技巧，真正提升客戶體驗與成交轉換率，規模化提升團隊能力。點擊立即試學：UMU 出品《打造超級銷冠》AI 人才發展系列課程

4. FABE 模式：大單銷售的價值傳遞閉環

FAB（Feature, Advantage, Benefit）模型作為誕生於 20 世紀 20 年代的經典工具，常被翻譯為「特徵、優勢和利益」。然而，在價值傳遞的實際應用中，這種直譯往往容易讓銷售陷入「零和遊戲」式的競品貶低，引起客戶反感。

1. 遵循客戶邏輯的 FAB：基於「我-他-你」的價值傳遞

實際上，FAB 的核心在於強調客戶邏輯，因此更準確的翻譯為屬性（Feature）、優勢（Advantage） 和利益（Benefit）。 《大單捕手》進一步加入了證據（Evidence） 維度，構成了 FABE 模型。在屬性、優勢和利益層級上提供證據，可以形成一個完整的證據鏈，從而在建構出極具說服力的產品價值。

從“屬性”到“優勢”再到“利益”，是一個發散的過程。產品的屬性或許可以被窮盡，但當它落地到千千萬萬不同的使用者身上時，所帶來的利益卻會有無數種不同的表達方式。因此，不能機械刻板地將 FABE 模型分成固定部分、進行照本宣科式的複述，對話順序應是靈活多變的。

同時，由於組織內不同的干係人關注點各異：有人更重視產品屬性 （Feature），有人專注於評估證據 （Evidence），而有人則只關心利益 （Benefit），有效的價值傳遞應是「客製化」的。

“FAB（Feature, Advantage, Benefit）的本質是‘我-他-你’。Feature 是‘我’的功能屬性，Advantage 是相對‘他’的差異化優勢，Benefit 是‘你’能獲得的價值利益。”

在使用 FABE 模型時，必須充分考慮客戶的專業背景和知識結構：

• 對於非專業、結果導向的客戶：他們可能不理解技術參數、性能或材料等細節。因此，重點應放在利益和價值上。

• 對於技術出身的專家：銷售人員可能需要花更多時間在技術細節上進行深入探討，甚至需要拿出資料進行比對和說服。

針對這種高度靈活的溝通場景，企業需要讓銷售在正式演示前就獲得回饋，而這正是 AI 訓練發揮作用的場景。 UMU 打造的 AI 演講訓練產品 uShow，已賦能全球眾多領導企業銷售團隊。不僅能辨識價值傳遞過程的顯性結構，確保關鍵訊息能準確傳達，同時也能適應靈活的銷售場景。點擊了解更多：UMU uShow AI 智慧演講訓練工具

2. 深入辨識顧客痛點，更有效的價值傳遞

價值與痛點是相對應的。如果在需求挖掘階段沒有弄清楚顧客的痛點，到了價值傳遞階段，對產品價值的闡述就無法和痛點在「同一個頻道」上。關鍵在於辨識客戶在真實業務場景中的具體痛點，而非泛泛的行業統計。 在此基礎上，才能將產品的 FAB 話術融入其中，讓價值傳遞變得更鮮活、更有說服力。

因此拜訪場景的訓練強調，銷售人員在溝通過程中要能用「如您所說」的方式澄清客戶的問題，確認客戶確實表達了該痛點。否則，銷售可能只是在照本宣科，或臆想客戶需求。

在價值傳遞過程中，客戶的反應是衡量溝通效果的訊號。當銷售採取了正確的「關鍵動作」後，通常會觸發客戶積極、正向、高度參與的反應，促成採購意圖或試用機會。我們希望客戶可以提供正面回應，甚至主動深入談論自身痛點。但客戶也可能敷衍、不置可否，或只是略表認可。

銷售人員可以透過主動的語言試探，例如詢問“您是否還有其他顧慮”，來評估客戶的需求滿足程度。但深層挑戰在於，客戶的異議可能不僅源於對產品本身的不認可，還可能來自內部推進信心的缺乏：“我對產品很滿意，但我無法說服我的老闆。”

因此，銷售不應只是出售產品，更重要的是提供解決方案（Solution），並幫助客戶建立在內部說服和推動專案的影響力。這就引出了價值傳遞的一個重要原則：“可視化”。這意味著價值需求可見、可計算、可傳播。

之所以強調“可傳播”，是因為客戶需要進行內部說服。因此，將抽象的概念或故事轉化為具體、可見的成果至關重要。銷售人員傳遞給客戶的產品資料、方案優勢以及成功的合作案例，都可以成為客戶內部說服的重要資料。

“價值傳遞的重要原則是：可視化、可計算、可傳播，把客戶成功故事轉化為實實在在的可見價值。”

例如，採用 UMU uShow 的客戶，在內部報告​​專案價值時，會透過對比訓練前後的影片來展示模擬訓練實現的高模擬、規模化效果。隨機選取同一人的訓練前後片段，各播放幾分鐘，管理階層就能直觀地看到差異：

• 訓練前：處於未經刻意訓練的自然狀態；

• 訓練後：經過結構化、有即時輔導回饋、AI 智能加持的機制訓練，學員的表現更流暢、更自信，講述內容有邏輯、有結構，並且能準確、完整地呈現公司要求的價值傳遞和要點。

這種內部報告結合了邏輯、證據、故事和畫面，極具說服力。部分領導企業也會進一步將數據抽象化：除了展示銷售個體行為的前後巨大變化，還會將數據提升至銷售大區層面，以衡量整個大區在專案過程中的參與程度。

5. 三維分析法：大單銷售的利害關係人“作戰地圖”

在商機推進過程中，客戶組織裡不同的關鍵人士對 FABE 的關注點各不相同。如何與這些關鍵人進行有效溝通？ 《大單捕手》提供了三維分析法，幫助銷售人員從客戶支援度、客戶本身影響力以及投入時間這三個維度，對客戶關鍵人進行全面判斷。

• 橫軸：代表幹係人對合作的支持度（從反對到支持）；

• 縱軸：代表其在客戶組織內的影響力（從低到高）；

• 圓圈大小：對應銷售需要投入的時間與資源。

B2B 銷售關係管理的四類關鍵人

1. 利害關係人管理：動態調整拜訪策略

大單銷售為什麼需要「三維分析法」？因為「大單」通常意味著策略採購，要站到策略層面理解客戶的深層需求。其複雜度在於，客戶組織中的多位利害關係人各自擁有不同的視角和業務訴求。團隊既要有效率地整合內部資源，也要與客戶進行有效的外部溝通，以確保專案成功。這需要一張能對外溝通策略的「作戰地圖」。

“大單銷售通常不是一個銷售對一個客戶的簡單銷售，而是一個銷售團隊對一個組織的銷售過程。”

三維分析法將多重資訊整合在一張圖上，提供了動態的分類視角。在大單銷售中，每位顧客都有其獨特的決策模式，例如業績進取型、合規導向型、關係導向型、風險規避型。銷售人員可以結合此圖，深入分析客戶內部的正式與非正式關係。隨著時間的推移，客戶內部的力量對比和關鍵人物的關係平衡可能會改變。有了這張圖，就能幫助銷售及時發現並應對這些變動。

三維分析法也能用於幫助銷售理解專案現狀，調整客戶拜訪策略，將時間和精力集中在支援決策者上。作為有效的策略分析工具，三維資訊能促進銷售團隊管理者和第一線銷售人員，就專案策略進行高效率的對話和溝通。

企業關鍵人的關係管理四象限

《大單捕手》提出，銷售模式可以分為以下四種：

• 雜貨鋪面銷售：只滿足客戶表面要求，被動回應，依清單提供標準化產品或服務；

• 產品推銷式銷售：放大產品的功能和特性，策略是“廣撒網”，追求短期成單量；

• 方案顧問式銷售：突顯問題解決，透過深度訪談進行需求診斷，追求中長期合作；

• 策略夥伴式銷售：深入理解客戶的策略需求，站在客戶的角度思考他們採購的真正原因和願景，透過長期合作建立共榮關係。

“銷售拜訪是一個共感、共享、共創、共識和共行的過程。”

2. 「以客戶為中心」的銷售拜訪

大單銷售的專業性，遠不止於對產品的熟悉，更在於掌握客戶關係管理的全局。真正的“以客戶為中心”，體現在銷售過程中的一系列關鍵行為，與客戶建立起可持續的夥伴關係：

• 開場：共情。了解客戶目前關注的焦點，建立連接，找到共同的話題和興趣點。

• 挖掘需求：共享與共創。挖掘客戶需求不應是單向的拋出問題和資訊收集，而是共享的過程。在方案呈現時，要讓客戶深入參與、及時評價回饋，實現解決方案的共創。

• 處理異議：共識與共行。處理客戶的反對意見和疑慮，是為了最終達成共識。有了共識，才能在客戶承諾上實現共行，幫助客戶推動績效提升，及其組織內部的向上報告。

6. 可見的“輸出式”訓練：讓銷售技巧成為“肌肉記憶”

從掌握銷售策略，到將其內化為“肌肉記憶”，是一個需要精心設計的訓練過程。 UMU 透過服務全球 500 強企業的實踐發現，高階主管團隊高度重視「輸出式」的學習與訓練模式。傳統的「輸入式」或「灌輸式」培訓，往往是專家講授經驗後即結束。而「輸出式」或「建構式」培訓，則要求業務人員真正地說、去想、去行動，將知識和技巧表達和展現出來。

績效的本質不僅是行為本身，更是離開當事人之後依然存在的有價值的東西，是一個「可見」的產出物。如果將培訓效果簡單地歸結為投入時間（如員工每年的培訓時長），在評估中屬於成本，而非收益。真正有效的產出，體現在動作層面的表現，以及在顧客真實場景中的表達與轉換。

只有當這些技能“刻到骨子裡”，真正內化為“肌肉記憶”時，才算實現了有效學習。因此，遵循學習科學的訓練方法至關重要。

AI 賦能加速行為轉化

如果訓練只依賴學員自身的摸索和吸收，將經歷漫長的舉一反三的過程。透過高效的訓練工具，可以大幅縮短這個過程，並提升每次練習的品質。 UMU 致力於透過有效的學習、刻意的練習、以及 AI 的輔導回饋，推動有效行為的轉化，讓銷售人員能夠流暢、自信、結構化地運用企業知識與銷售方法論。對於現有的組織和人才，特別是銷售團隊，AI 賦能是提升能力和實現行為轉換的關鍵路徑。

銷售代表常常處於行動辦公的狀態，拜訪途中的碎片時間也可以成為高效「備戰」的關鍵時刻。 UMU 提供的 Chatbot 智慧訓練工具，打破了時間和空間的限制，讓銷售可以隨時隨地進行沉浸式演練。這種「口袋教練」模式，大大提升了銷售人員的時間利用率和能力準備度。

“用 AI 來增強人，而不是用 AI 來取代人。”

這種以 AI 智慧為基礎的訓練體系，能幫助組織建立起良性的「正向循環」： 能力的提升帶來業績的成長，績效的成長增強了銷售的信心，提高了人才的留任率。更穩定的團隊意味著對客戶和產業有更深的積累，進而反哺業務，形成越滾越大的「雪球效應」。

相反，缺乏科學訓練體系的組織容易陷入“惡性循環”： 由於無法規模化複製能力，企業只能依賴高薪挖掘少數“銷冠”，或者進行大量試錯。這種「快進快出」的模式不僅難以沉澱客戶關係，更會讓企業背負高昂的隱性成本。

葉韜 著《大單捕手：B2B 銷售全攻略》

因此，**是否有成熟的銷售方法論，是否借助有效工具將方法論有效落地，將成為拉開組織能力建設的巨大鴻溝。 《大單捕手》系統化整理了銷售底層邏輯，為個人和組織提供了一套將知識轉化為實際能力的工具和方法論。

在未來，AI 將不僅是訓練場的“陪練”，更將以全新的方式協助業務複盤、分析行為數據，識別每一次銷售拜訪的關鍵成功因素。當企業不再單純地將 AI 視為技術要素，而是將其視為提升組織核心競爭力的策略要素時，AI 才能真正釋放出巨大的潛力。

“AI 不只是技術變量，更是組織的能力變量。”

UMU 致力於以 AI 賦能人才發展，透過建構科學的學習與訓練體系，持續幫助組織提升生產力、創造力和工作體驗。用科学训练驱动业绩增长，将个人经验转化为组织资产，开启销售赋能新范式。��