📌 你是不是也遇到过这些痛点？
客户讲了半天，需求说不清，你更听不懂
你辛辛苦苦写完方案，客户一句“不是我要的”就打回重做
客户要的是“能解决问题的方案”，你给的是“产品功能大全”
💡 真正优秀的 AI 售前，不是堆参数和产品图，而是做“需求翻译官”——让客户的模糊诉求，落地为清晰可交付的方案。
🧩 为什么“需求对不上方案”这么普遍？
从实践中来看，主要有三大原因：
|
|
|
|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
👉 所以你需要一套结构化方法，真正“把客户需求听明白、讲清楚、对上号”。
🧰 一套结构化的“需求匹配五步法”
这套方法适用于大多数AI算力相关项目，包括训练平台、推理部署、私有化大模型等场景。
✅ 第一步：拆解“客户表达”，识别真实痛点
客户说的话 ≠ 客户的真实需求
你要做的是“听话听音”，听出背后的业务困境或目标。
|
|
|
|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
🔍 建议使用工具：《客户访谈引导问题库》《业务目标-技术映射表》
✅ 第二步：构建“问题链”，识别核心痛点
将客户痛点串联起来，构建出一条“业务问题→技术瓶颈→现状短板”的链路。
示例：
业务目标：AIGC自动化设计 → 当前训练模型效率低 → GPU资源调度不合理 → 缺统一平台管控
📌 技巧：
问：这个问题对你的业务有什么影响？
问：这个问题多久发生一次？影响几个人？
问：如果不解决，三个月后会怎样？
✅ 第三步：定义“场景切片”，让方案更精准
不要试图用一整套系统满足所有场景 —— 客户常常只有一两个“高频刚需场景”。
🎯 方法：从“角色 × 行为 × 环节”切入，定义具体落地场景。
示例场景切片：
“AI算法工程师提交训练任务”
“视觉组设计师快速调用推理API”
“平台运维人员查看GPU实时负载”
每个切片都要能回答：
谁来用？
他用这个功能干嘛？
成功/失败如何评估？
✅ 第四步：设计“多版本方案”，让客户做选择
客户的需求层级不同、预算不同、落地难度不同，不应该“只给一个版本”。
建议提供：
|
|
|
|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
📌 每个版本都要附带：
价值点（业务收益）
投入成本（资源/周期）
成功样例（或演示）
✅ 第五步：与客户共创确认，达成“双向确认机制”
不要自己闭门造车写方案，要让客户一起参与。
实战建议：
提供《需求确认表》：罗列每一项需求、优先级、影响范围、是否支持
组织“联合评审会”：客户业务+IT+管理层同时参与，避免单点沟通误差
用可视化演示帮助客户理解：“平台DEMO”、“任务流图”、“算力调度动画”
📌 关键词：让客户在方案前期就“签字画押”
🧱 案例拆解：一次精准匹配的客户沟通场景
客户类型：某制造业龙头AI部门
客户说法：“我们想建一个AI训练平台”
📌 售前如何拆解？
问业务部门：你们训练哪些模型？多大数据？频率？
问IT部门：当前有哪些资源？GPU型号？是否已有平台？
问管理层：你们预算是多少？多久上线？要支持几个部门用？
🎯 最终方案输出：
标准版：支持30张A100容器调度+可视化平台
定制项：集成客户AD域账号+安全审计系统
交付周期：6周POC，3个月正式上线
作者声明：本微信公众号（以下简称“本号”）发布的所有内容，包括但不限于文字、图片、视频、音频等，仅供参考和交流之用，不构成任何投资、法律、医疗或其他专业建议。用户在依据本号内容作出任何决定或采取任何行动前，应自行判断并咨询相关专业人士。
1、本号部分内容来源于网络或其他公开渠道，我们尽力确保信息的准确性和可靠性，但不对其真实性、完整性或及时性作出任何明示或暗示的保证。
2、对于转载和参考内容，我们会在合理范围内注明出处。如有版权问题，请相关权利人及时联系我们，我们将尽快处理。
3、用户因使用本号内容而导致的任何直接或间接损失，本号及其运营团队不承担任何责任。
-END-
写在最后：未来，我将在公众号「AI算力那些事儿」持续分享更多有趣的科技热点、政策解读、AI电影解读、热点100问和实战运营。在这里，我们不讲枯燥的代码，只聊有趣的“算力江湖”。快用你那发财的小手点击关注吧！
✅技术剖析：以100问形式带你了解算力、低空、AI全产业链，聚焦核心技术进行硬核解析和实操
✅书影畅想：梳理过往AI相关电影和书籍，从中分析过去、窥见现实、展望未来
✅投资机会：聚焦全产业链上中下游企业，分析核心赛道，进行财报解读
✅全资源库：汇编AI算力低空方面政策文件、标准规范、行业报告，随时检阅查阅，定期解读分析
✅资源链接：VIP资源群，链接算力产业上中下游产业，拉通供需双方需求，不定期掉落独家活动参与资格（线下沙龙，你可能就是VIP席位的主人）