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別客戶一上門就問「預算多少」!業務問 2 種問題,才有助成交

2020-12-03 整理‧撰文 張良姿
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銷售現場常會聽到消費者和業務互相提問:「這個東西有什麼功能?好用嗎?」「請問這個大概多少錢?」「你的預算多少?」「你會什麼時候用這個東西?在什麼情況下使用?」……。

會問問題,無非就是想確保這個交易很值得。對消費者而言,希望買到的東西有價值且實用,不會白花錢;對業務來說,則是希望客戶開心購買,之後還會再回來。

不過,銷售容易形成諜對諜的攻防戰:「請問你的預算多少?」這個問題容易引起客戶防備,擔心說太高或太低都不利於自己,因此常會得到「不方便透露。」的答案。銷售就像打撲克牌,雙方都希望能看到對方的底牌是什麼,好決定自己要打出什麼好牌。

也有時候,會遇到顧客一時說不清楚自己的需求,便需要靠業務員的提問釐清。因此,最理想的狀況是,銷售員化身顧問,和客戶站在同一邊,卸除對方防備,推薦切中顧客需求的方案。在良好的互動中,創造一個好的消費體驗,以建立長遠的合作關係。

1. 延伸性問題:用「一起解決」的態度,深入了解客戶考量

《交涉的武器》作者萊恩.格斯登(Ryan Goldstein)指出,提問時,要避免對方產生被質疑的感覺, 必須明確表態「我想和你一起解決問題」,提出「為了解決眼前這個問題 ,我必須知道你為什麼會有這樣的想法?還請你說得再清楚一點。」淡化對立感,和對方妥善溝通。

想要顧客暢所欲言,得到詳細資訊,《問對問題,錢就流進來》作者保羅.雀瑞(Paul Cherry)建議可以提出「延伸性問題」,把你尋求事實的基本問題,發展成能問出更多詳細資訊的探索性問題。

比方說,你想知道「誰是決策者?」「你什麼時候會決定?」「能否告知你的時限?」可以將這些問題設計成「請依序介紹貴公司的決策流程。」客戶就能一次回答;又如,「請說明你採購時特別重視的標準。」也涵蓋了「你重視價格嗎?」「你重視品質嗎?」「你重視服務嗎?」3 個問題。

延伸性問題的開頭通常會是:「請描述……」「請與我分享……」「請說明……」「請告訴我……」這些話,會讓顧客感受到你真的想要知道他們的想法,因而願意鉅細靡遺回答。

2. 鎖定型問題:聽到未被滿足的需求,仔細追問

為了節省雙方溝通時間,聚焦重點,雀瑞建議可以利用「鎖定型問題」。你可以從顧客回答的語句中,鎖定對方沒說清楚、但你想知道答案的關鍵字,也就是表達「需求未被完全滿足的字詞」,像是試著、處理、問題、考量、希望、不明確、需求等,將這些關鍵字轉變成下一個問題,追問具體細節。

舉例來說,當客戶說:「我們公司在現有的廠商方面遇到『問題』,所以想要換新廠商。」你可以接著詢問:「你能不能詳細說明你所遇到的問題?」讓客戶透露更多。

《會問問題,才會帶人》作者克莉絲.克拉克-艾普斯坦(Chris Clarke-Epstein)認為,詢問顧客「你為什麼選擇跟我們做生意?」「你為什麼跟我們的競爭對手做生意?」「你未來需要我們提供什麼服務?」這類問題,能讓你了解顧客為什麼買你的產品,為什麼顧客喜歡你,進一步擬定策略。不要害怕聽到競爭對手比你好,那反而能幫助你改善產品,讓你進步。

在交涉中,能得知對方的目的是什麼?絕不讓步的條件是什麼?對方困擾什麼?能知道對方在想什麼,就有足夠的情報擬定適當對策。《同頻溝通》指出,成功的業務溝通過程,就是不斷透過提問,讓渴望與銷售相連結,直到顧客認為非買不可。

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領導 Leadership > 領導力
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經理人

不必比快,但要比AI更懂「價值」:臺大 EiMBA 給管理者的三堂領導力修練

2025-12-09 台大EiMBA
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當生成式 AI 以驚人的速度席捲各行各業,管理者面臨的挑戰,不再只是技術導入,而是組織內部真實的人心震盪:員工擔心被取代、團隊在轉型中無所適從、流程因缺乏共識而屢屢卡關。臺大EiMBA執行長李家岩指出,這些問題的核心在於企業的跨域管理思維尚未跟上時代的技術變化。

「過去商管教育的任務,是培養能掌握資訊、做精準判斷的決策者;但在 AI 時代已經不夠了。」他提出一個破框的觀點,未來領導者必須轉型為智慧協奏(SymphonicIntelligence) 的設計者。這與EiMBA強調的 E(Entrepreneurship,創業精神)與 i(Innovation,創新)不謀而合,而在AI潮流下,「i」更進一步指向Intelligence(智慧)。在這裡學員不只是學管理,而是在實驗如何設計一個讓「人腦」與「電腦」互補共生的系統。EiMBA也從實戰課程與學員經驗中,提煉出 AI 時代管理者必備的三大核心能力:擴增智慧、系統設計力與科技人文反思。

臺大EiMBA執行長李家岩
臺大EiMBA執行長李家岩
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能力一:擴增智慧讓 AI 成為決策的鏡子

許多管理者誤以為導入 AI 就是為了自動化、為了取代人力以節省成本。但在李家岩眼中,重點應該是「擴增」而非「取代」。他強調,AI 應該是延伸人類洞察力的一面鏡子,幫助管理者看見過去看不見的盲點,這就是「擴增智慧」。

這並非抽象的理論,而是許多創業者正在面臨的真實挑戰。EiMBA 一年級學員、赤赤子設計師林宏諭就是一個典型的例子。設計背景出身的他,過去經營品牌多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,覺得這個會賣就做了,因為自己做比較快。」但在公司規模擴大後,這種依賴個人直覺的決策方式反而成為瓶頸。

但在臺大EiMBA的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,林宏諭被迫面對冰冷的數據與流程,這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」概念實戰。林宏諭回憶,為了將腦中模糊的「感覺」轉化為 AI讀得懂的SOP,他經歷了一段「像被架著刀子往前走」的陣痛期。「AI 就像一面鏡子,它毫不修飾地反映出流程中的邏輯漏洞。你無法含糊帶過,必須把每一個步驟定義清楚。」

然而,這些痛苦也正是轉型的起點。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。AI協助他拆解了供應鏈的每一個環節,建立起可複製的制度。他深刻體悟到,真正的管理不是「自己做」,而是學會把事情交出去。對管理者而言,這就是擴增智慧的真諦,利用 AI 的理性補足人類的感性,建立更穩健的決策邏輯。

能力二:跨域系統設計定義AI的「自主邊界」

第二項關鍵能力,是「跨域系統設計」與「人機協作管理」。李家岩指出,未來的領導者不需要是最會寫程式的人,但必須是最懂得定義「自主邊界(Autonomous Boundary)」的人。這意味著管理者要能精準判斷:哪些流程該放手讓AI執行?哪些關鍵時刻必須保留人類的價值判斷?這項能力在導入AI的過程中特別重要,因為最大的阻力往往不是技術,而是人心。

寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
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臺大EiMBA二年級的寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕,分享了她推動 AI 的經驗。她所帶領的團隊橫跨企劃、行銷、數據等不同職能,在一個超過兩百人的組織中,很多一線員工對 AI 既陌生又害怕,甚至第一次使用工具時手足無措。她認為這時候不是要求大家「一定要用 AI」,而是必須重新設計工作流程,讓 AI 真正融入日常。

她把 AI 定位為替團隊處理繁瑣雜事的助理,同時推動內部資料的結構化與標準化,為未來的 AI 查詢介面打下基礎,讓員工能透過 AI 更快找到資訊或生成初步分析。

不再只是把數字貼進報告,而是要求同事利用 AI 找出趨勢、比較同期差異、提出洞察。當員工開始感受到 AI 能讓自己更準時下班,而不是更加焦慮時,協作才真正展開。她強調,即使 AI 能處理掉大部分繁瑣的工作,真正體現人類價值的,仍然是那些需要判斷、同理與溝通的關鍵時刻。領導者的職責,就是設計出一個讓人與 AI 各司其職、互不踩線的協作系統。

赤赤子設計師林宏諭
赤赤子設計師林宏諭
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能力三:科技人文反思問出「為什麼」的能力

在AI能瞬間生成無限選項的世界裡,稀缺的不是答案,而是「問題」。李家岩強調第三項能力:價值遠見領導(Value-based Leadership)。「AI 可以告訴你如何(How)優化流程,但它無法告訴你為什麼(Why)這件事對人類社會有價值。」為培養這種能力,臺大EiMBA將課程進行大幅度革新。例如在「創業專題」課程中引入Vibe Coding技術,讓沒有程式背景的學生也能透過自然語言,快速生成商業模式的原型。但技術只是手段,重點是背後的思維。

李家岩舉例,由臺大EiMBA學生與GMBA學生組成的「RiiVERSE」團隊,成員涵蓋時尚、行銷與永續等不同領域。他們在創業專題中利用專利技術將回收舊衣製成塑膠粒子,再製成電腦鍵盤、家具等商品,成功打造出循環經濟生態圈。更重要的是,這項創新在製程中降低了平均 83%的碳足跡 。不僅是商業模式的勝利,更是對全球 ESG 議題的精準回應。他們之所以能從全球知名的霍特獎(Hult Prize,被譽為學生界的諾貝爾獎)脫穎而出,正因領導者在設計商業模式之初,就不只問「技術可不可行」,更堅持反思「這件事能為社會創造多少具體價值」。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(中)/赤赤子設計師林宏諭(右)
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這種反思能力,正是臺大EiMBA強調「行動學習」的核心。在這裡,來自不同領域的同學形成了一個微型的「創業生態系」。過去,跨領域溝通往往成本高昂,猶如鴨子聽雷;但在這裏,AI素養成為了大家的「共創語言」。

從「做中學」到「人機共創」,打造未來的領導格局

「我們不提供標準答案,因為AI時代沒有標準答案。」李家岩總結道。臺大 EiMBA 就像一個容許試錯的「實驗沙盒」,讓學員在這裡用真實的數據、真實的專案,去碰撞AI的可能性。從 創立至今,臺大EiMBA始終堅持「創業創新」的初衷;而在 2025 年,這個初衷被賦予了更深刻的時代任務:培養出不只能駕馭 AI 工具,更能定義 AI 價值、設計人機協作體系的新一代領導者。對於正處於轉型焦慮中的經理人而言,這或許正是最需要的一場思維升級。

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