摘要：许多企业在寻找潜在客户时，常常陷入无效线索的泥沼，耗费大量时间和资源却难以转化为实际收益。本文将深入探讨如何在PMF阶段穿透迷雾，通过构建双层漏斗——“轻量级试探”和“低成本价值验证”——来精准识别客户的“买单”意愿。

许多企业在寻找潜在客户时，常常陷入无效线索的泥沼，耗费大量时间和资源却难以转化为实际收益。本文将深入探讨如何在PMF阶段穿透迷雾，通过构建双层漏斗——“轻量级试探”和“低成本价值验证”——来精准识别客户的“买单”意愿。

PMF阶段：如何穿透迷雾，识别客户真实的“买单”意愿？

你是否也曾遇到过这样的困境？

如果你正经历这些，那么接下来的内容，或许能帮你拨开云雾，更精准地识别客户真实的付费意愿和能力，避免“竹篮打水一场空”的窘境。

在产品市场匹配（PMF）阶段，识别客户的真实付费意愿和能力，远比拿到POC的“入场券”更为重要。因为这直接关系到你投入的资源能否在未来转化为真正的商业价值。

那如何练就这双“火眼金睛”呢？以下提供几项关键的甄别方法和标准：

1）战略匹配度优先原则

2）付费能力硬指标

3）合作意愿信号

1）客户需求模糊 X

常见陷阱描述：客户无法清晰描述自身业务痛点，或需求过于宽泛，难以聚焦。

示例：”我们想提升整体运营效率”，”我们需要更智能的解决方案” (缺乏具体细节)。

规避策略：

2）假意探索，实为刺探军情 X

常见陷阱描述：客户并无真实采购意愿，仅为获取竞品信息、了解行业趋势。

示例：客户过度关注技术细节、竞品对比，对自身业务需求避而不谈。

规避策略：

3）决策链缺失 X

常见陷阱描述：沟通对象级别较低，无决策权，或客户内部决策链复杂、冗长，难以推进。

示例：”我先了解一下，再向上汇报”，”我们内部需要多个部门审批”，决策人始终不露面。

规避策略：

4）预算不明确或预算不足 X

常见陷阱描述：客户没有明确的预算科目，或预算金额过低，无法覆盖解决方案成本。

示例：”我们没有预算，先看看效果”，”预算很有限，只能cover很小一部分费用”。

规避策略：

5）时间线不清晰 X

常见陷阱描述：客户对项目启动时间、完成时间没有明确规划，缺乏紧迫性，容易拖延。

示例：”不着急，先看看再说”，”等老板回来再定”，无法给出明确的时间节点。

规避策略：

6）POC目标不明确 X

常见陷阱描述：POC目标过于宽泛或与客户实际需求脱节，导致POC结果难以评估，价值无法体现。

示例：”我们想提升整体性能”，”我们需要更智能的解决方案”，无法给出具体、可量化的指标。

规避策略：

7）对现有方案路径依赖严重 X

常见陷阱描述：客户坚持使用现有流程和技术，不愿接受新的解决方案，即使现有方案效率低下。客户对现有流程的过度依赖，对改变持保守态度，难以接受创新解决方案。

示例：”我们一直都是这么做的”，“这个流程改不了”，”换方案风险太大”。

规避策略：

8）免费午餐心态 X

常见陷阱描述：客户只关注免费试用、POC，不愿为解决方案付费，期望通过长期免费使用获得价值。客户只想免费试用，不愿意承担任何成本。

示例：频繁要求延长试用期、增加免费功能、无限期POC。

规避策略：

核心：通过有技巧的提问和AIGC辅助，快速识别客户的真实需求和付费意愿。

AIGC的价值和作用：

1）会前准备：AIGC辅助问题设计

2）会后分析：AIGC解读会议纪要

3）后续跟进：AIGC判断价值客户与跟进策略

操作示例：

第一步：会前准备-AIGC辅助问题设计

围绕“钱在哪里、谁说了算、时间底线”三板斧，设计结构化问题。

问题要具体、可量化，避免泛泛而谈。

例如：”您目前解决这个问题的方法是什么？每个月要花多少资源？”， “这个需求对应的预算科目是什么？”，”最晚什么时候必须解决这个问题？”

AIGC提示词示例：

请根据以下信息，为与潜在客户的初步沟通，生成结构化的问题列表，用于快速评估客户的付费意愿和项目可行性。

前提信息：

-我们的目标是与潜在客户进行初步沟通，快速评估其付费意愿和项目可行性，以便决定是否进行POC或更深入的合作。

-本次沟通的重点是了解客户的预算情况、决策链和时间线。

-问题需要具体、可量化，避免泛泛而谈。

问题围绕以下三个核心维度展开：

第一斧：钱在哪里？ (预算)

目标：了解客户的预算来源和范围，判断其是否有足够的预算支持项目。

问题模板：

-“如果我们能帮您解决[客户痛点]，您打算从哪个预算池出钱？是今年的[部门]预算还是[项目]专项预算？”

-“这个预算是否已经得到审批？或者是否有灵活的调配空间？预计有多少？”

-“贵公司一般如何衡量类似项目的投资回报率 (ROI)？”

-“方案的预算大概是多少？这个预算是用于今年哪些具体业务目标的解决？”

-“如果您需要在短时间内进行试点，预算能覆盖多少？”

预期输出 (请根据问题模板生成具体问题):

-至少 3 个与预算来源相关的问题。

-至少 3 个与预算范围相关的问题。

第二斧：谁说了算？ (决策链)

目标：识别客户方的关键决策人，了解其决策流程。

问题模板：

-“这类决策一般需要走什么流程？上次采购类似系统时，最后批件的是哪位领导？”

-“除了您以外，哪些部门或人员会参与这次预算审批和方案评估？”

-“谁是这个项目最终的审批人？您能安排我们与[决策人姓名/职位]直接沟通吗？”

-至少 3 个与决策流程相关的问题。

-至少 3 个与决策人相关的问题。

第三斧：时间底线 (时间线)

目标：了解客户的时间规划，判断其是否有紧迫性，项目启动/上线时间。

问题模板：

-“如果我们的解决方案能够满足您的需求，您预计多久能得到预算审批或最快什么时候能启动？”

-“这个项目对贵司的业务时间节点有多紧迫？是否有明确的上线时间？”

-“您希望在什么时候看到初步的成果？（例如：POC结果、方案演示等）”

-至少 3 个与预算审批时间相关的问题。

-至少 3 个与项目上线时间相关的问题。

输出格式要求：

-请将生成的问题按照”第一斧：钱在哪里？”、”第二斧：谁说了算？”、”第三斧：时间底线？” 三个部分组织，并标注每个问题的对应目标。

-每个问题应具备明确的指向性，便于在实际沟通中直接使用。

-请针对每个问题，补充“合格信号”和“危险信号”的示例，用于快速判断客户的潜在价值。

AIGC示例输出：

第一斧：钱在哪里？(预算)

目标：了解客户的预算来源和范围，判断其是否有足够的预算支持项目。

问题：“如果我们能帮您解决销售转化率低的问题，您打算从哪个预算池出钱？是今年的销售部门运营预算还是数字化转型专项预算？”

合格信号：能明确说出预算科目（例如：“从数字化转型专项基金出”）；有具体金额范围（例如：“20万以内可以特批”）

危险信号：对预算审批流程的不确定高（例如：”还不确定，可能需要申请新预算” ）

问题：“这个预算是否已经得到审批？或者是否有灵活的调配空间？如果能帮助你们提升转化率，大概能调配多少预算？”

合格信号：预算已审批，且有明确的预算范围（例如：“已经批了，大概有30万的预算”）

危险信号：不确定是否需要审批，或者预算金额模糊（例如：“可能要看具体方案再定，预算不好说”）

问题：“贵公司一般如何衡量类似项目的投资回报率 (ROI)？提升销售转化率在贵公司的KPI中占比多大？”

合格信号：对ROI有清晰的计算方式，且提升销售转化率是重点KPI（例如：“我们主要看新增客户带来的营收增长，转化率是核心KPI”）

危险信号：无法清晰描述ROI计算方式，或者销售转化率并非重点KPI（例如：“这个比较难衡量，KPI有很多”）

问题：“方案的预算大概是多少？这个预算是用于今年提升哪些具体业务目标的解决？比如客单价，比如用户留存。”

合格信号方案的预算和具体业务目标明确关联（例如：“预算50万，目标是客单价提升15%”）

危险信号预算和业务目标关联性不强（例如：“这个还没细想，先看看效果”）

问题：“如果您需要在短时间内进行试点，预算能覆盖多少？比如1个月的试点，能支持多少预算？”

合格信号：可以明确指出试点预算范围（例如：“1个月的试点预算大概是5万左右”）

危险信号：客户避而不谈试点预算（例如：“你们能不能先免费POC测试一轮看效果，预算的事再说”）

第二斧：谁说了算？ (决策链)

目标：识别客户方的关键决策人，了解其决策流程。

问题：“这类决策一般需要走什么流程？上次采购类似SaaS系统时，最后批件的是哪位领导？需要经过哪些部门？”

合格信号：能说出具体决策人姓名/职位（例如：”需要销售VP王总和财务李总监双签”）

危险信号：“我们先推进，后面再汇报”

问题：“除了您以外，哪些部门或人员会参与这次预算审批和方案评估？技术部门，还是市场部门也会参与？”

合格信号：能够明确指出相关部门和人员（例如：”销售，市场，和技术部门都会参与评审”）

危险信号：“到时候再说吧，先看效果”

问题：“谁是这个项目最终的审批人？您能安排我们与[决策人姓名/职位]直接沟通吗？”

合格信号：主动安排你与决策层直接沟通

危险信号：“领导比较忙，我们先讨论细节”

第三斧：时间底线 (时间线)

目标：了解客户的时间规划，判断其是否有紧迫性，项目启动/上线时间。

问题：“如果我们的解决方案能够满足您的需求，您预计多久能得到预算审批或最快什么时候能启动？一般内部审批需要多久？”

合格信号：给出明确时间节点（例如：”Q3结束前必须上线”）

危险信号：“不急，先做做看”

问题：“这个项目对贵司的业务时间节点有多紧迫？是否有明确的上线时间？比如双十一之前一定要完成？”

合格信号：表现出时间紧迫性（例如：”下个月旺季前必须解决”）

危险信号：“等老板回国再定，时间也不知道”

问题：“您希望在什么时候看到初步的成果？比如转化率的提升，或者用户行为的改变。”

合格信号：给到具体的时间期许。(比如“如果一个月试用期内，能看到转化率提升10%就很棒了。”)

危险信号：无法给出具体的时间期许。 （比如“这个看情况，越快越好。”）

第二步：会后分析-AIGC辅助会议纪要解读

输入：与客户沟通会议录音/纪要

AIGC提示词：

请深入分析【客户会议对话】，提取以下关键信号：

1. 客户是否提到当前业务的具体问题、需求以及可承受的成本？若有，请提取其中涉及的金额或时间数据。

2. 对话中是否提及决策链关键角色（如有，列出提及的部门/职级）

3. 客户是否给出预算审批/交付时间窗口（是/否，具体时间）

4. 客户是否已有和竞品比对，或者是否提及走集采流程

基于客户会议纪要，客户回答的示例输出：

{ “budget_clarity”: 8,

“budget_source”: “数字化转型专项基金”,

“estimated_budget_range”: “30-50万”,

“decision_chain”: {

“involved_roles”: [“IT部门王总”, “财务部李总”],

“decision_maker”: “需向CTO汇报”

},

“urgency”: “高”,

“approval_timeframe”: “预计2个月内完成审批”,

“deadline”: “Q3前必须上线”,

“competitive_status”: “未接触竞品”

}

第三步：后续跟进——AIGC辅助客户价值分层与个性化跟进策略

在完成对客户需求的识别与分析后，我们需要进一步对客户进行价值分层，从而制定精准的跟进策略。接下来，这里可以结合 “四象限客户分类法”，根据与客户的沟通分析结果，划分客户所属的价值象限。

AIGC示例提示词：

请根据上述与客户的沟通分析[粘贴第二步会议纪要结论]，进一步应用以下的“四象限客户分类法”，划分客户所属的价值象限及对应的跟进策略：

AIGC示例输出：

【客户类型】关系客户，偏战略客户

【象限理由】

-预算明确度较高 (7/10):客户有历史采购记录，表明有预算支持和付费意愿，降低了销售风险。

-决策链完整度较低 (4/10):目前仅接触到IT经理，无法有效推动项目决策，存在决策链缺失风险。

-时间紧迫性高 (9/10):Q4前必须上线，时间压力大，需要快速推进。

-综合判断：虽然决策链不完整，但客户预算明确且时间紧迫，潜在价值较高，因此判断为关系客户，但同时具有战略客户的潜力。

【行动建议】

1）高层突破，建立直接沟通：

核心目标：尽快与CTO或其他更高层级的决策者建立直接沟通渠道。

具体措施：

-请IT经理引荐，明确表达与高层沟通的必要性，强调能帮助其更好地了解项目价值和方案。

-尝试通过公司内部关系、行业活动等其他渠道，直接联系到目标决策人。

-准备一份针对高层决策者的精简版项目介绍，突出战略价值和ROI。

2）提供CEO背书案例，强化信任：

核心目标：利用同行业成功案例，增强高层决策者对方案的信任度和认可度。

具体措施：

-准备 2-3 个与客户所在行业相似的、具有代表性的成功案例。案例内容需包含项目背景、解决方案、实施效果（最好有量化数据）以及客户高层的评价。

-在与高层沟通时，重点展示这些案例，并强调这些案例与客户当前需求的契合点。

-如果条件允许，争取安排客户与成功案例中的企业高层进行交流，进一步增强说服力。

3）两周内安排决策层产品演示，快速推进：

核心目标：抓住时间窗口，尽快安排面向决策层的产品演示，展示方案的核心价值和优势。

具体措施：

-在与高层沟通后，立即确认其对产品演示的需求和时间安排。

-精心准备演示内容，针对决策层关注的战略价值、ROI、风险控制等方面进行重点展示。

-演示过程中，积极互动，解答疑问，并主动提供试用或POC（概念验证）机会。

4）赋能IT经理，借力推动：

核心目标：虽然需要高层突破，但IT经理依然是重要的合作对象，需要充分赋能，借助其力量推动项目进展。

具体措施：

-定期与IT经理沟通，了解项目进展情况，并及时提供支持。

-向IT经理分享成功案例、行业洞察等信息，提升其对项目的信心和认可度。

-在与高层沟通时，适当提及IT经理的贡献，帮助其在团队中树立威信。

5）制定个性化跟进计划：

核心目标：根据客户的具体情况，制定个性化的跟进计划，确保销售过程高效推进。

具体措施：

-明确每个阶段的目标、行动步骤和负责人。

-建立定期的沟通机制，及时了解客户的需求和反馈。

-根据客户的反馈，灵活调整销售策略，确保最终达成交易。

【风险提示】

-如果无法成功与高层建立有效沟通，项目推进将面临较大阻力，需要考虑调整策略，或将客户重新评估为“观察客户”。

-时间紧迫性是双刃剑，既能加速决策，也可能导致客户因压力过大而放弃项目，需要做好风险控制。

小结：

通过以上有技巧的问题设计（“钱在哪里”/“谁说了算”/“时间底线”），以及AIGC的辅助分析，乙方可以快速识别客户的预算来源、决策链和时间压力，确保在与客户沟通的初期就能锁定关键信息，从而为后续的商务谈判和项目推进提供基础。最终通过四象限分类法，让你一眼看清 “该立即强攻、还是耐心培育”。这套组合拳的核心是：用最小沟通成本，筛出愿意为价值买单的 “真需求客户”，让每个跟进动作都踩在付费意愿的鼓点上。

MVV（最小价值验证）是 “识别价值 POC 客户” 的关键筛子 —— 在 “望闻问切” 初步判断后，它用最低成本帮你看清：客户是 “随便看看”，还是 “真想掏钱”。若客户主动配合验证、追问效果，就是真实付费意愿的信号灯。其核心是：用一个可量化的 “价值小目标”，证明 “你的方案能解决我的具体问题”，像用打火机燎一下布料，立刻看出是不是真阻燃。让你在进入 POC 前，就锁定那些 “愿为价值付出行动” 的高潜力客户。

MVV（最小价值验证）

定义：用最低成本向客户展示解决方案的可量化商业价值，比如给 AI 模型开 3 天试用权限，或开放一个核心功能模块。

核心目标：让客户从 “听说有用” 到 “看见见效”，把 “要不要买” 的复杂决策，简化成 “这个功能值不值 X 元” 的单点判断，缩短 80% 的售前解释成本。

适用场景：尤其适合算法类产品（如 AI 预测模型）或可视化工具（如数据看板），比如给零售客户演示 “AI 滞销预警模型能否降低 20% 季末损耗”，比讲 20 页 PPT 更有冲击力。

MVV设计所需的关键要素：

示例：提供MVV：“AI滞销预警模型能否降低20%季末清仓损耗”。

设计MVV方案

AIGC提示词模板：

MVV设计模板

验证目标：证明方案能解决[具体问题]

核心指标：[可量化的单一指标]（如减少20%人工核对时间）

验证周期：≤2周

所需资源：

– 客户需提供：[最多3项必要数据/权限]

– 我方投入：[明确人力/时间上限]

交付物：1页纸验证报告（含前后对比截图）

MVV方案示例：提前识别滞销款，优化季末清仓策略

第一步：MVV设计方案输出：

AIGC提示词：

客户痛点：季末滞销导致利润损失

行业：鞋类电商

数据可得性：可提供50个SKU销售数据（日销量、库存、折扣率数据）

请生成MVV方案：

参考MVV设计模板：

验证目标：证明方案能解决[具体问题]

核心指标：[可量化的单一指标]（如减少20%人工核对时间）

验证周期：≤2周

所需资源：

– 客户需提供：[最多3项必要数据/权限]

– 我方投入：[明确人力/时间上限]

交付物：[1页纸验证报告（含前后对比截图）]

验证目标

验证AI滞销预警模型能否提前15天识别80%滞销款，以减少季末清仓损失。

核心指标

预警准确率：成功预警款数 / 实际滞销款数 ≥ 80%

价值量化：预警成功款折扣率提升幅度 × 季末库存量

验证周期

≤ 2周（从数据收集到模型部署）

所需资源

客户提供：

-本季50个SKU的日销量、库存、折扣率数据（Excel格式）

-商品主管每日标注实际滞销款

我方投入：

-数据清洗与准备（1人天）

-模型训练与优化（GPU自动调度，零人工）

交付物

滞销预警看板：

-实时显示成功率和预警效果的仪表盘

ROI计算器：

-客户可输入折扣率，自动计算预估收益

第二步：MVV交付物产出

实操步骤：

1. 数据准备与清洗

目标：确保数据质量，便于AIGC执行分析和模型训练。

步骤：

1）输入数据格式：客户需提供Excel文件，包含本季50个SKU的日销量、库存和折扣率数据。

AIGC提示词：

AIGC提示词：数据清洗与异常值处理

“””

请处理客户提供的sales_data.xlsx，要求：

1. 删除空值行或填补空值。

2. 标记销量、库存、折扣率异常的SKU（如库存为负值，销量大于实际最大值）。

3. 输出清洗后的数据并生成清洗报告。

“””

AIGC输出物：

清洗后的数据表格：

(Excel或CSV文件，标记异常值或缺失值处理的结果)

清洗报告：

数据清洗报告：

– 删除了3个缺失值行，填补了销量数据中的空白（方法：使用平均值填充）。

– 标记了SKU 103库存为负值，需要进一步验证。

– 清洗后的数据共有50个有效SKU，已准备好进行滞销款分析。

2. 滞销款预测与模型训练

目标：使用AI模型预测哪些款式可能会滞销，并优化预测准确性。

步骤：

AIGC在该环节的作用

AIGC提示词示例：

# AIGC提示词：滞销预测与模型训练

“””

请基于客户提供的销售数据文件sales_data.xlsx，完成以下任务：

1. 根据历史销量数据，计算各SKU的滞销概率。请使用销量衰减曲线模型，对各SKU的近期销量进行分析，并输出预测的滞销概率。

2. 使用机器学习模型（例如XGBoost）训练一个分类器，用于预测未来哪些SKU可能会滞销。设定预警阈值为80%（即模型预测滞销概率达到或超过80%的SKU视为预警款）。

3. 生成以下输出：

– 滞销款预测列表，展示每个SKU的滞销概率（如SKU 101: 85%, SKU 103: 92%, SKU 104: 70%）。

– 模型评估报告，包含准确率、精度、召回率和F1 Score，并标明使用的模型及其参数。

请输出完整的Python代码和模拟的运行结果，供后续参考。

“””

AIGC输出物：

生成的Python代码

下面是一段示例代码，该代码模拟了从数据加载、滞销概率计算、模型训练，到生成预测结果和评估报告的完整流程。您可以直接在Jupyter Notebook或其他Python环境中运行此代码。

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

import xgboost as xgb

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 数据加载

# 假设sales_data.xlsx中包含字段：SKU, sales（日销量）, inventory（库存）, discount（折扣率）

df = pd.read_excel(“sales_data.xlsx”)

# 2. 数据清洗

df.dropna(inplace=True)

df = df[df[‘inventory’] >= 0] # 删除库存为负的记录

# 3. 滞销概率计算

# 假设采用销量衰减曲线：将近期销量与历史平均销量进行对比，

# 此处简单示例：销量低于历史均值80%的标记为可能滞销，计算滞销概率为：1 – (sales / mean_sales)

mean_sales = df[‘sales’].mean

df[‘滞销概率_销量衰减’] = 1 – (df[‘sales’] / mean_sales)

# 限制概率范围在0到1之间

df[‘滞销概率_销量衰减’] = df[‘滞销概率_销量衰减’].clip(0, 1)

# 4. 构造滞销标签

# 以销量低于中位数为滞销：销量低于中位数标记为1（滞销），否则为0

median_sales = df[‘sales’].median

df[‘is_unsold’] = (df[‘sales’]

# 5. 特征选择和数据划分

features = [‘sales’, ‘inventory’, ‘discount’, ‘滞销概率_销量衰减’]

target = ‘is_unsold’

X = df[features]

y = df[target]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 6. 模型训练：使用XGBoost分类器

model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric=’logloss’)

model.fit(X_train, y_train)

# 7. 预测与评估

y_pred = model.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

precision = precision_score(y_test, y_pred)

recall = recall_score(y_test, y_pred)

f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print(“模型评估报告：”)

print(“准确率：”, round(accuracy, 4))

print(“精度：”, round(precision, 4))

print(“召回率：”, round(recall, 4))

print(“F1 Score：”, round(f1, 4))

# 8. 输出每个SKU的滞销预测概率

# 获取测试集SKU的预测概率，假设模型预测为1的概率即为滞销概率

pred_probs = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

results = pd.DataFrame({

‘SKU’: df.loc[X_test.index, ‘SKU’] if ‘SKU’ in df.columns else X_test.index,

‘滞销概率’: np.round(pred_probs * 100, 2) # 转换为百分比表示

})

print(“\n滞销款预测结果（部分）：”)

print(results.head)

# 9. 可视化展示（可选）

plt.figure(figsize=(8, 4))

plt.hist(pred_probs, bins=20, color=’skyblue’, edgecolor=’black’)

plt.title(“滞销概率分布”)

plt.xlabel(“滞销概率”)

plt.ylabel(“SKU数量”)

plt.show

滞销款预测结果：

滞销款预测列表：

SKU 101: 滞销概率 = 85%

SKU 103: 滞销概率 = 92% *(库存负值标记为异常)*

SKU 104: 滞销概率 = 70%

模型评估报告：

模型准确率：87.5%

使用的模型：XGBoost（分类器）

精度：0.88

召回率：0.83

F1 Score：0.85

预警阈值：80%

3. 数据洞察与可视化

目标：生成能帮助客户决策的数据分析报告和可视化图表，提供直观的业务洞察。

步骤：

1）识别滞销款：通过AIGC自动识别滞销款，列出TOP 10滞销款式，帮助客户清楚了解哪些款式需要提前处理。

AIGC提示词示例：

# AIGC提示词：生成数据洞察与可视化图表

“””

基于客户数据生成以下可视化图表：

1. 滞销概率TOP10款式的库存与销量对比图。

2. 不同款式的季末清仓折扣率分布图。

3. 识别滞销款的库存量、销量及折扣率的相关性。

“””

AIGC输出物：

滞销款库存与销量对比图（图表形式）：

一个柱状图展示每个滞销款的库存量与销量，如下：

SKU 101: 库存 20, 销量 500

SKU 102: 库存 15, 销量 600

显示不同款式折扣率的分布，突出显示有较高折扣率的滞销款项。

4. ROI计算器设计与交付

目标：通过ROI计算器，帮助客户量化优化方案的商业价值，尤其是在折扣率调整方面。

AIGC的作用：

AIGC输出物：

a. 生成的Excel文件：ROI计算器模板

设计思路：

在Excel中设置输入框，允许客户输入以下参数：

公式设置：

挽回损失计算：通过Excel公式计算挽回损失，公式为：

挽回损失 = 滞销库存量 × (优化后折扣率 – 原折扣率) × 客单价

按照上述公式，Excel文件可以自动计算出挽回损失。

Excel模板内容： 假设Excel文件设计如下：

公式：

挽回损失 = 3200 × (0.6 – 0.4) × 300 = 19.2万元

Excel文件截图（模拟示例）：

Excel公式实现：在“挽回损失”单元格中输入以下公式：

= B3 * (B4 – B2) * B5

b. 在线计算工具（可选）

AIGC还可以帮助生成在线工具（如基于JavaScript的网页工具）来实现ROI计算。

生成的在线工具（HTML/JavaScript示例）：

以下是一个简单的HTML和JavaScript代码，用于生成ROI计算器：

ROI计算器

滞销库存挽回损失计算器

当前折扣率:

%

优化后折扣率:

%

滞销库存量:

客单价:

计算挽回损失

挽回损失: 0 元

function calculateROI {

var discount_original = document.getElementById(“discount_original”).value / 100;

var discount_optimized = document.getElementById(“discount_optimized”).value / 100;

var inventory = document.getElementById(“inventory”).value;

var price = document.getElementById(“price”).value;

var recovery_loss = inventory * (discount_optimized – discount_original) * price;

document.getElementById(“result”).textContent = recovery_loss.toFixed(2);

}

这两种形式的工具都能帮助客户在决策时清楚地看到优化折扣率对滞销款的财务影响，并做出更精准的业务调整。

5. 客户报告生成

步骤：

报告内容：

AIGC提示词示例：

AIGC提示词：生成客户报告

基于以下验证结果，生成客户报告：

– 实际滞销款数：32款

– 预警准确数：28款

– 预警准确率：87.5%

– 平均折扣率提升：从4折提升至6折

请制作：

1. 1页PPT摘要（包含对比图和关键数据）

2. 损失计算器（允许客户调整参数）

“””

客户报告（PPT摘要）：

幻灯片1：验证目标与结果总结

-提前12天识别87.5%的滞销款

-季度增收：19.2万元

幻灯片2：对比图（优化前后滞销款的库存、销量和折扣率变化）

损失计算器：

可调整折扣率、库存量、客单价等参数，实时计算挽回损失。

交付物示例：

【验证结论】

✓ 提前12天识别87.5%滞销款

✓ 预估挽回损失：

当前季库存：3200双

× 平均折扣提升：20%

× 客单价：300元

= 季度增收：19.2万元

第三步：行为信号计分卡，持续跟踪MVV反馈

检测标准：

在识别价值 POC 客户的进程中，“行为信号计分卡” 如同精准监测仪，持续追踪 MVV 反馈，让客户的真实意向在动态评分中清晰显现。

| 行为信号 | 得分 | 检测方法 |

| 主动追问实施细节 | +2 | 会议记录中相关问题≥3个 |

| 超时提供数据 | -1 | 延迟天数×0.5（最高-3） |

| 邀请其他部门参与会议 | +3 | 新增部门数×1分 |

| 要求调整验证指标 | +2 | 往更严格方向修改 |

| 总分≥5分继续推进，≤2分终止

通过以上步骤，AIGC不仅能高效地完成数据分析、模型训练、可视化展示和报告生成，还能动态优化验证指标，实时调整验证方向。这种方式大大提高了MVV的实施效率和验证的精确性，帮助客户快速验证方案的商业价值，同时降低验证成本和周期。

总结：

在PMF阶段价值客户的寻觅之旅中，我们需拨开“机会主义”的迷雾，直击“真金白银”的付费意愿。通过构建双层漏斗：以“轻量级试探”的客户沟通为初筛，AIGC赋能提问设计与纪要分析，快速捕捉预算、决策链等关键信号；再以“MVV低成本价值验证”为精滤，用最小投入测试客户为解决方案付费的决心。这套组合拳旨在规避无效投入，精准锁定“行动型买家”。这套方法论的核心立意在于：拒绝 “广撒网” 的无效投入，让企业资源精准流向 “愿意用预算投票” 的高价值客户，将销售漏斗转化为 “价值筛选器” 把握客户付费意愿与能力，才能驱动增长，在激烈的市场竞争中拔得头筹。

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来源：人人都是产品经理一点号