KA客户性格分析

要解决的具体问题

在 KA（Key Account）销售场景中，客户沟通记录往往分散在会议纪要、拜访笔记、聊天截图和合同草案里。团队面临四个高频痛点：

• 决策链黑盒：谁拍板、谁影响、谁只是信息中转站？多轮沟通后仍难画出真实权力地图。
• 沟通风格错配：同一话术对不同性格客户效果天差地别，但缺乏可复用的性格判断与话题推荐机制。
• 需求真伪难辨：客户说的“想要”和真正“需要”常不一致，若未分层挖掘，后续方案容易跑偏。
• 赊销风险滞后：付款条件、合同条款中的风险信号若未量化，回款问题常在季末集中爆发。

技能如何工作

@user_112f7100/ka-customer-insight 将《大客户销售一指禅》方法论转化为可执行的分析流水线。输入一段沟通记录后，技能先根据关键词自动路由到对应子技能：

• 角色识别（insight-role）：识别新联系人或干系人变动，输出决策链地图、潜在向导人选与当前盲区提示。
• 性格分析（insight-persona）：在两次沟通或重要会面前，判定客户属于鹰/羊/狐/驴哪一型，生成 ASCII 性格图标、沟通策略和三个破冰话题。
• 需求识别（insight-need）：区分表层“想要”与深层“需要”，构建三层需求漏斗，并给出 SPIN 式跟进问题。
• 风险预警（insight-risk）：当涉及赊销、付款或合同谈判时，应用四维信用评分模型，量化赊销额度建议与回款风险等级。

每个子技能执行后，结果会自动追加到 customer_profiles/[公司名].md，实现跨会话的客户记忆积累。这意味着第 10 次沟通的分析会基于前 9 次的沉淀，而非从零开始。

适用边界与注意点

• 输入质量决定输出质量：技能擅长解析结构清晰的沟通文本，但若输入仅为模糊截图或情绪化对话，分析深度会受限。建议先做基础清洗。
• 子技能可独立运行：你不必每次都触发全量洞察。若只需更新角色地图，直接调用 insight-role 即可。
• 档案是单一事实来源：customer_profiles 目录下的 Markdown 文件会持续增长，需定期归档过期信息，避免噪音累积。
• 方法论需结合实践：技能提供的是基于经典框架的结构化输出，最终判断仍需销售团队结合自身行业经验校准。