TODO · 销售理论 v2 → v3
v2 已完成
- ✅ 七把销售尺同构化升级
- ✅ 需求尺去"挖底层"化
- ✅ 信任尺升级为风险承担机制
- ✅ 任务池骨干化
- ✅ 七尺对接表核心诊断工具
- ✅ 18 章 + 7 篇骨架结构(v2.0.1 增加 McKinsey 解读章)
- ✅ 三视图阅读路径 + 5 条速读路径
- ✅ McKinsey 解读章(销售组织视角 + 8 种销售能力 + 诊断闭环)
- ✅ 跨理论对接(尺子/赚钱/艺术)
- ✅ 部署到 https://www.funnyai.com/article/sell/v2/
v3 暂未回答的问题
1. AI 时代销售
问题:Agent 如何作为"任务池的自动执行者"?
当前状态:v2 的任务池是组织任务,但 v3 可能让 AI Agent 直接执行这些任务。
可能方向: - 需求调研 Agent(自动搜索/访谈) - 信息触达 Agent(自动内容生产) - 认知转换 Agent(自动文案改写) - 证据生产 Agent(自动客户评价收集) - 差异化展示 Agent(自动 A/B 测试) - 交易流程 Agent(自动优化转化) - 售后复购 Agent(自动回访)
2. 七尺可计算化
问题:每把尺如何量化、追踪、A/B 测试?
当前状态:v2 给出指标建议,但具体计算公式仍需细化。
可能方向: - 需求尺:搜索量指数 / 复购率 - 信息尺:触达率 / 渠道覆盖 - 认知尺:复述准确率 / 文案可读性 - 信任尺:风险分担覆盖率 / 试用率 - 选择尺:5 秒测试通过率 - 交换尺:转化率 / 步骤数 - 反馈尺:NPS / 复购率 / 反馈率
3. 跨文化销售
问题:不同文化背景下,七把尺权重是否相同?
当前状态:v2 主要基于中国市场经验。
可能方向: - 西式 vs 中式 - 集体主义 vs 个人主义 - 高语境 vs 低语境 - 不确定容忍度差异
4. 数字产品的特殊性
问题:数字产品的反馈尺与传统产品有何不同?
当前状态:v2 主要讨论实体产品 + 部分服务。
可能方向: - 数字产品的反馈即时性 - 数字产品的反馈尺度(点赞/分享) - 数字产品的网络效应 - 数字产品的快速迭代
5. B2B vs B2C 的七尺差异
问题:七把尺在 B2B 和 B2B 场景下权重有何差异?
当前状态:v2 主要面向 B2C 消费者。
可能方向: - B2B 的需求尺(组织需求 vs 个人需求) - B2B 的信任尺(企业信用 vs 个人信用) - B2B 的交换尺(采购流程 vs 个人付款) - B2B 的反馈尺(续约 vs 复购)
6. 销售理论教学化
问题:如何把销售理论 v2 转化为可教学的形式?
可能方向: - 案例库(每个尺对应 3~5 个真实案例) - 工作坊设计(七尺诊断工作坊) - 培训课程(2 天 / 5 天版本) - 评估工具(七尺打分系统)
v2 已知小问题
- [ ] 11-15 章节沿用 v1 内容,需要 v2 化改写
- [ ] 案例分析(15)需要增加 v2 新案例
- [ ] 七尺检查表(16)需要重写为 v2 对接检查表
- [ ] main.css / main.js 是否需要 v2 特殊样式?(目前沿用 v1)
优先级
| 优先级 | 任务 |
|---|---|
| P0 | 把 11-15 章节 v2 化改写 |
| P0 | 重写 16-七尺检查表 |
| P1 | 收集更多 v2 真实案例 |
| P1 | 评估七尺打分系统的具体实现 |
| P2 | v3 准备:AI Agent + 任务池 |
| P2 | 教学化设计 |
评审后续
感谢 new/8.html 的评审。建议作者持续:
- 用真实项目测试七尺对接表的有效性
- 收集更多案例,完善 15-案例分析.html
- 关注 v3 的 AI Agent 方向
评审认为 v2 已经达到 ★★★★ 的理论严密性目标。