如何將 Claude 用作銷售經理:Daniel Skill 指南

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  1. 已觀察,或已聲稱
  2. 它無法做到的事,而你可以做到
  3. 模型想修好交易。你的工作對象是業務代表。
  4. 失敗之處
  5. 如何安裝 Daniel skill?
  6. 這適合誰?
  7. 相關 Skill 指南
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本指南背後的 Skill:Daniel - 銷售經理 AI Skill。在不同工作階段之間保留你的業務代表、交易和指導歷史,因此三月的對話能建立在二月的對話之上,而不是從頭開始 - $19,一次付款,永久歸你所有。

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你的預測中的每一筆交易,都建立在一組主張之上。其中一些是你觀察到的,其餘則是別人告訴你的。這兩欄之間的距離,就是你的預測誤差,也是交易始終無法結案的原因;問題不在於算術很難,而在於沒有人想成為那個指出同事的交易並不真實的人。對模型而言,這正是它格外擅長的一項工作,原因並不光彩:它與你的業務代表沒有任何關係。

已觀察,或已聲稱

隨便挑一筆團隊稱為已承諾的交易,寫下你實際知道的事情。然後將每一行分到兩欄。

已觀察是有跡可循的已發生事項:他們寄來安全問卷,法務要求DPA,三個人參加了第二次通話,他們以書面給了你一個日期,採購部提出了工單。已聲稱是你被告知的事:預算已核准,CFO已支持,他們會在本季做決定,競爭對手已出局。

聲稱並不等於謊言。通常那是關鍵支持者重複他們所相信的事,再經過一位非常希望它成真的業務代表轉述。但建立在這些聲稱上的預測,建立在某人的樂觀之上,而它所處的欄位,就是一筆交易最有用的單一事實。

你會看到大量已發表的統計數據,說明銷售預測有多不準。大多數數據都可以追溯到供應商調查,而你不需要那些。你需要知道的是,你自己的哪些交易正站在「已聲稱」那一欄。

模型很適合這項特定工作,有三個原因。這是一項文字分類任務,而這正是這些工具真正的用途。它不了解你的業務代表,因此沒有理由寬待對方。而且在第十一筆交易時,它不會感到疲憊;人類經理的懷疑往往正是在那時耗盡。

它無法做到的事,而你可以做到

它無法告訴業務代表,他的交易並不真實。它無法在預測會議中察言觀色,也不知道這位業務代表這一個月來一直背負著沉重的事情,更沒有那種能讓尖銳回饋真正被接受、而不是造成傷害的分量。那些都是人的工作。模型能讓問題更精準;但你仍然必須在星期二,當著一個人的面,把問題大聲問出來。

提示 1 - 分類這筆交易

以下是我對一筆交易所知的一切,內容以業務代表的說法以及 我的。不要給我機率。不要告訴我它是否 將會結案。 將其中每項主張分類為兩份清單: 已觀察 - 有跡可循的已發生事項。誰做了什麼,以及 證據是什麼。已舉行的會議、已索取的文件、 曾存取的系統、以書面提供的日期、出席的人員。 已斷言 - 我們被告知的事情。對每一項,說明是誰告訴我們的 以及那個人是否有能力知道。支持者 說財務部門已批准,不等於財務部門真的批准了。 接著: - 什麼能將每項斷言轉化為觀察,而 取得它最便宜的方法是什麼? - 到目前為止,在這個 在這個階段,我們通常預期已經看到、但兩份清單都沒有的,是什麼?缺失本身就是訊號 每個人都會漏掉。 - 哪一項單一缺失的觀察能告訴我們最多資訊? 如果客戶的資料薄弱到你無法完成這件事,就說明這一點 並告訴我該去詢問什麼。 交易: [PASTE]

提示 2 - 反證檢視

銷售檢討通常會問一筆交易為什麼好。真正能推動預測的問題則相反。

論證這筆交易本季不會成交。提出這個論點最 僅使用 下方的客戶。 接著: - 列出交易要在該日期成交所必須成立的條件 接觸過的人。對每一個人,說明我們擁有的是證據還是希望。 - 說出那個能叫停這筆交易、但我們從未 - 曾與之交談。 - 說出我們假設買方在乎的那件事,而我們 - 你從沒聽過他們親口說出來。 - 如果他們完全什麼都不做,會發生什麼事?如果誠實的 答案是「不多」,就直說,因為那就是 沒有人會在 CRM 中寫下的交易終結原因。 不要為了鼓勵而軟化結論。如果這筆交易 如果對方說這筆交易很薄弱,那是有用的資訊,而我想聽 它被描述得很薄弱。 交易: [PASTE]
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Daniel - 銷售經理 AI Skill
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它掌握了新聊天無法掌握的東西:你的業務代表、你的交易、你自己的轉換歷史,以及你上個月指導每個人的內容。只有當三月的對話知道二月發生了什麼,指導才會持續累積;而找出模式也只有跨越一連串交易才有效,而不是只看最近出問題的那一筆。

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模型想修好交易。你的工作對象是業務代表。

把一筆卡住的交易交給它,它會把行動方案交給你:要寄出的電子郵件、要接觸的利害關係人、要重新詮釋的異議。把這些交給你的業務代表,你確實完成了一筆交易,卻什麼也沒教會他。下週他們帶著同樣形狀的問題回來,而你也讓自己成了那個原本就是因晉升而被排除在外的瓶頸。

重點是要將它指向業務代表,而不是交易,並且一次指向多筆交易。一筆交易是軼事,五筆才是模式。 根據最近出問題的交易來進行指導,只是在指導雜訊;大家之所以都這麼做,是因為回想很容易,而跨越一季找出模式卻不容易。這種不對稱性才是真正的機會:閱讀五份通話紀錄並找出重複之處,是模型擅長、忙碌的人卻做不好的工作。

有一項比技巧更重要的注意事項。當你找到一個模式時,第一個問題不是該如何指導它,而是這究竟是不是業務代表本身的問題。五筆交易都在採購階段告吹,這不是成交技巧的缺口,而是定價或法務問題;針對這點指導業務代表,既沒用又不公平。

提示 3 - 五筆交易中的模式

以下是同一位業務代表的 [5] 筆交易,這些交易停滯或已 流失的交易,以及我的筆記。不要指導任何單筆交易。 找出重複出現的情況: - 這些交易一貫在哪個階段停滯? - 每一筆交易都有什麼? - 每一筆交易都缺少什麼? - 是否有某種買方類型、交易規模或競爭對手反覆出現? 是否出現了超出機率所能解釋的頻率? 接著,這才是重要部分,將這個模式分類: - 業務代表技能:這個人做了某件事,或未能做到某件事 - 流程:我們的階段、交接或 CRM 資料維護 - 產品或定價:是報價本身導致這些交易流失 - 市場:這些交易從一開始就不可能贏,而我們的資格審查做得很差 說明是哪一種,並說明你的信心程度。如果五筆交易太 少到無法分辨模式與巧合,那就直說,不要 找出一個來提供幫助。我寧願聽到「資料不足 資料」。 交易: [PASTE]

提示 4 - 指導業務代表,而不是交易

以下是我某位業務代表的通話摘要或交易內容:[PASTE] 不要告訴我該如何處理這筆交易。 告訴我: - 這揭示了這個人是如何銷售的。他們的預設 - 這個做法何時有效、何時失效。 - 如果他們只改變一個習慣,哪個習慣會帶來最大的改變? 一件事。 - 我應該在一對一會談中問什麼問題,才能讓 讓他們自己注意到,而不是直接告訴他們。 - 他們已經做得很好的事情,我應該大聲點出來, 只有在具體且真實的情況下。 接著:如果這次奏效,我預期在他們接下來的三筆交易中會看到什麼 這次指導是否真正奏效?給我一些可觀察的依據,讓我能判斷 一個月後,我們要如何判斷這是否奏效,而不是靠猜測。

提示 5 - 演練你一直逃避的對話

大多數經理會把這些事拖到惡化,讓原本可以修正的問題變成解雇。事先演練,是及早進行這些對話最省成本的方式,趁問題還小,也還能保有善意。

我需要和一位業務代表進行一場艱難的對話,討論 [SITUATION, WITH SPECIFIC EXAMPLES AND DATES]. 首先:寫出我開場時應該說的話。直接、具體,不要 三明治。口頭表達控制在 60 秒內。 接著扮演這位業務代表。給我三種版本的回應: - 他們同意,而且是真心的 - 他們表面上同意,只是為了結束對話 - 他們變得防衛,並把事情重新描述成是我做了某件事 針對每一種情況,告訴我該如何回應,既不退讓,也不 升級。 接著:我哪裡搞錯了?有沒有一種解讀方式,能讓 問題出在我身上,還是有某件事正在發生,而我尚未 把這個論點完整闡述清楚。 最後:我們雙方具體應該帶著哪些已獲得的答案離開? 達成共識,以及四週後我們要如何都知道它是否 發生了什麼事?

與這件事相關的兩條不可逾越的界線

Formal performance documents. Rehearsing a conversation is fine. Letting a model draft the performance improvement plan, the written warning or the termination rationale is not. Those are employment-law instruments, the requirements differ by country and often by contract, and they end up in front of lawyers. Wording that sounds firm and fair in a chat window can create real exposure. That work goes through HR and legal, who are also the people who know what your process actually requires.

正式績效文件。演練對話沒有問題。但讓模型草擬績效改善計畫、書面警告或終止聘僱理由則不行。這些都是勞動法文件,要求因國家而異,且通常也取決於合約,最後還可能交到律師手上。聊天視窗中聽起來堅定且公平的措辭,可能造成實際風險。這類工作應交由 HR 和法務處理,他們也最了解你的流程實際要求。

通話錄音與逐字稿。錄下的通話包含已同意由貴公司錄音之人士的可識別資訊,而不是同意將內容貼到聊天工具中。你可以如何處理這些資料,取決於你的隱私權聲明、資料處理協議和客戶合約;答案也取決於你的帳戶層級,不只是你的意圖。在這成為習慣之前,先與負責資料保護的人員確認一次。使用你對通話的自行筆記,而非逐字稿,可以避開其中大部分問題。

Prompt 6 - 不捏造數字的預測

要求模型進行預測,它就會給你一個數字。它根本不知道。你的業務在它的訓練資料中沒有任何成交率。 這是我的銷售管道,以下是我自己的歷史轉換率 過去 [4] 季各階段的比率:[PASTE BOTH] 規則: - 只使用我提供的轉換率。不要捏造任何 百分比、基準或業界平均值。如果需要 - 絕不引用典型或業界標準比率。我的業務沒有任何我未提供的數字,請寫成 [NUMBER NEEDED: what] 你的業務不存在這種事。 請提供: - 根據我自己的比率得出的算術預測 - 哪些交易對計算最敏感:如果這一筆 延遲時,數字會如何變化 - 已承諾欄中的哪些交易是建立在主張之上 而不是觀察結果,依上述排序 - 我的業務代表所聲稱的內容與 根據歷史比率,按業務代表 展示計算過程。如果業務代表的個人歷史資料太短,無法 如果要從例如這類資料中得出比率,請明說,而不是使用團隊平均值 他們。
互補 prompts 套件
銷售與行銷 prompts 資料庫
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周邊的銷售工作 - 開發聯絡、序列、異議處理、活動工作 - 以現成 prompts 的形式提供,而不是要載入的人設。適合用於一週中不涉及管理人員的部分。

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失敗之處

失敗 會發生什麼事 如何處理
捏造的基準 通常第 4 階段的交易有 30% 會成交 你的業務不存在這樣的數字。請提供你自己的比率,否則完全不要接受任何數字
它修正了這筆交易 你取得作法、交給業務代表,而業務代表什麼也沒學到 將其套用到該業務代表和五筆交易,而不是一筆交易
從過少資料得出的模式 要求它從三筆交易中找出模式,它就會找到一個 在 prompt 中明確允許它回答「資料不足」
針對定價問題進行教練指導 五筆交易都死在採購環節,業務代表卻接受成交技巧指導 在進行教練指導前,先分類問題模式:業務代表、流程、產品或市場
鼓勵 詢問它某筆交易看起來是否良好,它就會找出交易看起來良好的理由 要求它論證這筆交易不會成交,並說明如果理由薄弱,就要以薄弱的方式陳述
自信的腳本 一段寫得堅定且公平的績效面談內容,卻完全不知道你的流程或司法管轄區要求什麼 和它一起演練。與 HR 和法務一起起草文件
沒有既定立場 它與業務代表沒有任何關係,這就是它在銷售管道上有用、在信任關係上卻毫無用處的原因 它能讓問題更精準。你仍然必須大聲問出來
每次都從零開始 新對話不會記得你上個月教導這個人的內容,因此一切都無法累積 將業務代表和交易的背景資訊保存在已載入的 Skill 中,而不是反覆重新輸入

如何安裝 Daniel skill?

下載檔案是 ZIP,封存檔根目錄中包含 SKILL.md,而不是放在巢狀資料夾內 - 上傳失敗通常就是因為資料夾結構不正確。在 Claude 桌面應用程式中,開啟 自訂 → Skills,上傳 ZIP 並將其切換為啟用。

Skills 需要啟用程式碼執行功能,位置在 設定 → 功能。Anthropic 的說明中心目前列出 Free、Pro、Max、Team 和 Enterprise 方案支援 Skills,但其 Academy 教學列出的是 Pro、Max、Team 和 Enterprise - 因此如果你使用免費方案,請查看自己帳戶中的「設定 → 功能」,不要只依賴任一頁面的說法。完整操作流程請見Skills 安裝指南。

在 ChatGPT 或 Gemini 中不需要上傳步驟:開啟 SKILL.md,複製內容並貼到自訂指示中。你會失去自動觸發功能,但仍保留這套方法。

這適合誰?

首次擔任銷售經理、原本因為成交能力而獲得升職,如今卻從事不同工作的人;身兼教練與業務代表、既要和團隊一起承擔業績目標的人;以及在還沒有人能替自己管理銷售前,親自負責銷售的創辦人。它可在 Claude、ChatGPT 或任何 AI 聊天工具中運作。

銷售職能各自拆分成獨立的 Skills,每個售價 19 美元,並提供一次性下載:

更完整的系列是銷售、行銷與成長 skills,自動化端則有AI 銷售 agents。

總結:

將每筆交易分成你已觀察到的資訊與他人告訴你的資訊,因為第二欄就是你的預測誤差,而模型能在沒有任何人類因忠誠心而無法進行這項工作的情況下完成分類。要求它論證交易不會成交,而不是詢問交易看起來是否良好。從五筆交易而非剛出問題的那一筆中進行指導,並在針對任何人提供指導前,先將模式分類為業務代表、流程、產品或市場問題。不要讓它自行捏造任何轉換率、基準或業界平均值,因為這些數據並不存在於你的業務中。與它排練艱難的對話,並將正式文件交給 HR 與法律部門處理。對於各次工作階段之間保存的業務代表、交易與指導紀錄,請選擇 Daniel - 銷售經理 AI Skill(19 美元);至於周邊的銷售工作,請選擇 銷售與行銷 Prompt Library(19 美元)。兩者皆可在 Claude、ChatGPT 與任何 AI 聊天工具中使用,並享有 30 天退款保證。

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Daniel - 銷售經理 AI Skill

將交易分類為已觀察到的資訊與他人聲稱的資訊,針對交易不會成交提出反方論證,從五筆交易而非單一交易中找出模式,並使用你的轉換率,而不是自行捏造基準。無需訂閱。永久歸你所有。

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KissMySkills 是一個提供 2,000 多項 AI skills、80 多套 prompt 套件、75 多個 agents 以及適用於 Claude、ChatGPT 與任何 AI 聊天工具的免費工具的市集。

相關 Skill 指南

常見問題

Can Claude help me inspect my sales pipeline?+

Yes, and at one specific job better than you would expect. Every deal rests on claims: some you have observed, with a trace, and the rest you were told. Sorting a deal narrative into those two columns is a text classification task, which is what these tools are actually for, and the model does it without the loyalty that stops a human doing it honestly. It also will not get tired on deal number eleven, which is where a manager's scepticism usually runs out. What it cannot do is tell a rep their deal is not real. That part is still yours.

What is the difference between an observed and an asserted claim?+

Observed is something that happened and left a trace: a security questionnaire arrived, legal asked for the DPA, three people came to the second call, a date was given in writing, procurement raised a ticket. Asserted is something you were told: budget is approved, the CFO is on board, the competitor is out. Assertions are rarely lies. They are usually a champion repeating what they believe, filtered through a rep who badly wants it to be true. Which column a claim sits in is the single most useful fact about a deal.

Will AI give me an accurate sales forecast?+

Not on its own, and you should be suspicious of any number it produces unprompted. There is no close rate for your business anywhere in its training data, so a confident percentage or an industry benchmark is invented. Give it your own historical conversion rates by stage and let it do the arithmetic, with an explicit instruction to write a placeholder rather than supply any figure you did not give it. Then ask which deals the number is most sensitive to, and which committed deals are standing on assertions.

How do I use AI to coach my reps?+

Point it at the rep rather than the deal. Its instinct is to hand you the play for the stuck deal, and if you pass that on you have closed one deal and taught nothing. Ask instead what the deal reveals about how that person sells, what single habit would change the most, and what question would let them notice it themselves in the one-to-one. Then ask what you should expect to see in their next three deals if the coaching landed, so you can check in a month rather than guess.

Why coach from five deals instead of one?+

Because one deal is an anecdote. A manager coaching from the deal that most recently went wrong is coaching noise, and everyone does it because recall is easy and pattern-finding across a quarter is not. Reading five call notes and finding what repeats is a job a model does well and a busy human does badly. The important step comes after: classify the pattern as rep skill, process, product or pricing, or market. Five deals that died at procurement is a pricing problem, and coaching the rep for it is useless and unfair.

Can I use AI to write a performance improvement plan?+

Rehearse the conversation with it, yes. Draft the document, no. Performance improvement plans, written warnings and termination rationales are employment-law instruments, the requirements differ by country and often by contract, and they end up in front of lawyers. Wording that sounds firm and fair in a chat window can create real exposure. That work goes through HR and legal, who also know what your own process requires.

Is it safe to paste call transcripts into an AI chat?+

Treat it as a data-protection decision rather than a productivity one. A recorded call contains identifiable information about people who agreed to be recorded by your company, not to have it pasted into a chat tool, and what you may do with it is governed by your privacy notice, your data processing agreements and your customer contracts. The answer also depends on your account tier. Settle it once with whoever owns data protection before it becomes a habit. Working from your own notes about a call rather than the transcript sidesteps most of it.

How do I install the Daniel skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive rather than inside a nested folder, which is the usual reason an upload fails. In the Claude desktop app open Customize, then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills need code execution enabled, under Settings then Capabilities. Anthropic's help centre currently lists Skills on Free, Pro, Max, Team and Enterprise, while its Academy tutorial lists Pro, Max, Team and Enterprise, so if you are on the free plan check Settings then Capabilities for your own account rather than trusting either page. In ChatGPT or Gemini there is no upload step, so open SKILL.md, copy the contents and paste them into custom instructions.

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