销售过程实际上是一系列沟通互动的过程。销售人员需要根据不同的情境灵活有效地与客户沟通，通过讲解、说明或演示等方式不断引导客户，说服他们认可产品或服务。

销售与客户的沟通方式多样，产生的数据也各不相同：

成功的交易往往隐藏在沟通的细节中，这反映了销售人员的能力水平、客户需求的强烈程度、销售策略的实施情况以及我们与竞争对手影响力的变化等因素。然而，这类数据体量庞大，不像CRM系统中的表格数据那样直观明了，因此其中蕴藏的价值往往未能得到充分利用。

借助CRM软件，我们可以迅速了解某一时间段内的关键销售指标，例如潜在订单数量、平均订单金额、销售漏斗总金额、成交周期等。但是，面对以语音和文字形式存在的大量沟通数据，比如电销语音库中的数百万条数据，销售团队是否能够快速解答以下问题？

• 优秀的销售人员如何有效引导客户需求？
• 优秀的销售人员在什么情况下讨论价格？
• 销售团队是否认真听取了客户的意见？
• 是否发现了新的客户需求和市场机会？
• 当潜在客户说“我只是随便看看”或“我现在很忙”时，销售人员如何继续推进？
• 销售培训结束后，销售人员是否在实际工作中运用了新技能？

目前，大多数销售团队处理这些数据的方式主要是抽查和定期分析。由于监听销售电话是一项耗时耗力的工作，团队通常只能抽查一小部分数据，这导致覆盖率较低，难以进行个性化的指导。此外，定期分析也可能导致一些问题在很长时间后才被发现和纠正。

显然，抽查和定期分析的方法无法解决上述问题。如果我们把某些东西称为“黑盒子”，意味着我们对其内部情况或运作机制缺乏了解。销售过程中与客户的沟通就是这样一个黑盒子，如果不打开它，就无法评估、改进和优化沟通的过程。优化后的沟通过程可以直接提升企业的收入。

结构化和可视化技术可以帮助揭开沟通黑盒子的秘密。首先，通过算法对语音和文本数据进行知识提取、计算和连接，利用机器学习和人工智能技术实现数据结构化。然后，通过可视化技术直观展示数据处理结果，帮助识别业务问题。

语音数据处理涉及多个关键技术，如语音转录、角色区分、情感分析和语速处理。语音转录主要通过语音识别算法将语音数据转化为文本数据；片段切割和标点符号添加则利用基于语音间隙的算法；角色区分则可以根据谁在说话来划分音频。

情绪检测是另一个重要环节，可以通过语调和语速的变化判断客户的情绪变化。音量和语速的检测相对简单，只需要计算单位时间内音节数量即可。

文本数据处理主要包括意图识别、关键字提取和问题识别。意图识别可以分为基于词典模板的规则分类和基于分类模型的方法；关键字提取可以帮助快速了解对话的主题；问题识别则有助于识别双方沟通中的具体问题。

沟通对话的数据结构化和可视化可以为销售流程管理带来显著价值。一般而言，销售管理流程包括制定销售目标、根据目标制定销售计划、培训销售人员、实时监控销售进展以及评估销售业绩。通过智能技术，销售培训和个性化辅导可以更加有效。然而，传统的培训效果往往不佳，30天后，大部分受训人员会回到原来的行为模式。

通过结构化和可视化的方式，销售管理团队可以更好地掌握数据，从而发现和解决销售流程中的问题。透明化的销售流程、实时的数据监控以及可管理的过程可以直接影响最终的业绩，进而提升企业的收入。