牛顿几百年前就能够计算出火星的质量，而且和现在监测到的结果差别很小

牛顿几百年前就能够计算出火星的质量，而且和现在监测到的结果差别很小。而那时候牛顿同学连算盘都没有，只能靠纸笔。假如他要描述10个物体，那就需要1024个方程才能准确计算每个物体的特征，即使采用大型计算机可能也很难得出解，如果数量扩大到整个太阳系呢？

而牛顿的经典力学的巨大成功取决于对复杂系统的简化。

万有引力定律的另一个含义：只需考虑两个物体之间的作用力，而且这些力可以像积木一样互相叠加。

正好九大行星的质量占据了太阳系的大部分，而其它那些小的天体自然就被忽略了（虽然不是很科学）。但通过这样的方式，牛顿成功将1000个方程迅速缩减为45个左右。

那么同样可以对销售沟通要素进行简化：

1. 提取关键

在销售沟通中，销售人员在正确的时间，正确的场景，以正确的方式对正确的客户说了正确的内容，如果客户还不成交，那就不是销售层面上的问题。

将销售沟通的要素限定在了几个要素上：

• When——销售阶段 （沟通时间）
• Who——客户特征 （沟通对象）
• What——沟通内容（沟通目标）
• Where——销售场景（沟通渠道）
• How——沟通内容（沟通内容）

接下来，就可以从这几个角度对销售沟通进行分析。而沟通时间、沟通对象、沟通目标、沟通渠道这些销售场景是相对固定，销售也很难主动改变这些要素。那么关键且可控的要素就剩下沟通内容了。

2. 结构拆分

对于牛顿同学来说，45个方程显然还是太多了，靠手算可能到现在都还没算出来。看到牛顿同学的数学手稿，或许能够明白为什么45个方程还是太多了。。。

所以他做了进一步的简化：正好太阳的质量比其他星体的质量之和还要大，所以他就将每个行星和太阳都看作一个系统，与其它系统分离开来，这样45个方程就简化成了9个方程。

这不就是拆分吗？同样可以将一通销售录音进行拆分：

• 字当然，最小的单位就是字，但是字的颗粒度太小，无法直接提取出信息。
• 关键词那么字组成的词呢？一些词的确有一定的价值，例如某个客户经常提到优惠，价格贵，说明他可能对产品的价格不是很满意。
• 句子那么词组成的句子呢？句子当然很有用，因为可以从中提取出一些观点和意图，也许能够帮助了解客户痛点和购买倾向。
• 提问提问也非常重要，因为提问往往反映了客户的一些疑问。这些提问的背后可能是客户的需求和痛点，客户的异议，客户关注点等等。

3. 小结

牛顿是一个天才，不是因为他计算能力强，而是因为他提供了一个简化和理想化的思路。通过不断减少相互关联的物体来解决“有序的复杂”，来帮助普通人在一定程度上认知这个世界。

而人工智能和大数据算法则是将各种纷繁复杂的信息进行整理和提炼，从而帮助我们理解这个世界。

伟大的事物往往都是殊途同归的。

02 来自分子的灵感

兴奋之余，问题又出现了。

就算对上万字的沟通内容进行了拆分，仍然要面临着几百个关键词，近百个观点或者提问。仍然无法对沟通内容进行有效的评估和衡量。

“牛顿的成就在于：它描述了大约10万个物体组成的系统的行为，并成功计算了10个物体的特征。”

那如果要计算分子的特征呢？就算是一个瓶子里面的空气，分子数量也有10^23个。再怎么简化和拆分还是天文数字，牛顿那套理论自然用处不大。

但一些学者换了一个角度：他们决定先研究整体再考虑个体。例如研究氧气，但不去研究某个氧气分子（连显微镜都不多年代这也不现实），而是研究一瓶氧气都有哪些整体特征，然后将整体的特征划分为分子的平均特征。

这不就是统计学中的分类统计么？

1. 分类统计

常见的特征有很多，例如有效沟通时长、听说比、语速等等，这些特征虽然有用，但是价值有限。所以需要进一步针对关键词，观点和提问分别进行分类统计。

但是按照什么样的标准进行分类？什么样的分类是最贴近销售场景的？

这时候就要回归到销售视角。从销售流程的角度来看，成交不是一蹴而就的，销售只有在不同销售阶段使用正确的销售策略才能成单。因此我们借助销售过程管理中的销售漏斗（Sales Pipeline）来作为一个粗略的分析，下图是一家在线教育企业将销售漏斗分成的5个阶段：