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Apolla AI
某饮料企业

消费品

业务代表日均拜访量提升 30%,经销商订单差错率下降 80%

饮料企业:经销商销售助手让业务代表每天多跑两家店

挑战

两千多名业务代表每天要查价格政策、促销规则、经销商库存和历史订单,信息分散在五个系统和无数群聊里。下单靠手工录入,差错率高;新代表上手要三个月。

公司推进渠道精耕,要求把拜访频次和单店产出同时提上去,但不打算扩大代表队伍。

方案

在业务代表的移动端 App 里嵌入销售助手,把「查、算、下单、汇报」四件事变成对话。

  • 政策问答:按经销商等级与区域即时给出价格、促销与返利规则
  • 智能下单:语音或拍照录单,自动校验起订量、组合装与库存,生成订单草稿
  • 拜访建议:基于销量与库存变化,给出每日拜访路线与各店主推单品
  • 拜访汇报自动生成,区域经理看到的是结构化数据而不是群聊截图

架构要点

与 DMS、CRM、促销管理系统通过 API 对接,政策数据按区域缓存以应对弱网。语音录单走本地识别,再由模型做意图解析与校验。

客户评价

代表不用再背政策了,背也背不过系统。他们的时间回到了店里。
销售副总裁某饮料企业

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