关于客户

客户背景

浙江中力（EP Equipment）是中国物料搬运设备领域的创新领导者，尤其在电动仓储车辆和锂电池技术应用方面处于全球领先地位。作为一家典型的"出海"驱动型高科技制造企业，其超过80%的收入来自于国际市场。

核心业务

中力专注于设计、制造和销售全系列的电动托盘车、堆高机和平衡重叉车。其核心差异化在于率先将锂电池技术大规模商业化，为客户提供比传统铅酸电池方案更高效、更灵活、总拥有成本（TCO）更低的解决方案。

市场与渠道

中力通过一个遍布全球100多个国家、由数千家独立经销商和合作伙伴组成的庞大网络进行销售。这个网络的专业能力和响应速度直接决定了中力在全球市场的增长天花板。与林德、杭叉等巨头相比，中力更像是一个灵活、专注、以技术创新突破市场的"挑战者"。

关键业务挑战

The Challenge: Scaling Channel Excellence Globally

对于一家以经销商渠道为生命线的出口导向型企业，其最关键的挑战不是制造产品，而是如何将销售"知识"和"能力"高效、准确地复制到每一个经销商的销售代表脑中。

核心挑战：经销商网络的"能力瓶颈"与"配置-报价"延迟

1. 产品知识与配置的复杂性传递鸿沟

中力的产品线快速迭代，拥有数百种车型和数千个可配置选项（如不同容量的锂电池、不同门架高度、特殊属具等）。经销商的销售人员难以实时掌握全部知识，面对客户多样化的工况需求（如"一个需要在-20℃冷库使用的、能进集装箱的窄体堆高机"），常常感到力不从心，导致错配或漏配。

2. 价值主张（TCO）的量化销售障碍

锂电方案的核心优势在于长期TCO，但其初始采购成本（Upfront Cost）高于铅酸方案。经销商的销售人员往往缺乏工具和数据来为客户现场进行令人信服的、量化的TCO分析，导致在价格敏感的竞争中丢失订单。

3. 总部的"支持瓶颈"与销售延迟

当地经销商无法独立完成复杂配置或报价时，请求会通过邮件和电话涌向中力总部的区域支持团队。由于时区差异、语言障碍和人力有限，一份正式报价的生成周期可能长达48-72小时。在这个延迟窗口期内，反应更快的本地竞争对手可能已经赢得了客户。

不应对此挑战的业务风险分析：

市场份额增长停滞

经销商销售能力不足，会使其倾向于只销售自己熟悉的少数几款"爆品"，导致中力丰富的产品组合无法充分渗透市场，限制了销售额的规模化增长。

利润率侵蚀

无法有效阐述TCO价值，迫使经销商陷入价格战，损害了中力和经销商双方的利润率。同时，配置错误导致的售后补救成本也直接侵蚀了项目利润。

渠道忠诚度下降

如果经销商发现销售中力产品的流程过于复杂、耗时且利润不高，他们可能会将更多精力转向销售其他竞争品牌的产品，导致中力辛苦建立的全球渠道网络出现动摇。

解决方案架构与技术实现

Solution: The "Momentum AI Sales Suite" SaaS Platform

Momentum AI Sales Suite

为了打破"支持瓶颈"，将总部的专家知识直接注入全球销售一线，中力与我们合作，基于AWS云服务打造了"Momentum AI Sales Suite"。这是一个专为全球经销商设计的、由生成式AI驱动的对话式CPQ（Configure, Price, Quote）与销售赋能SaaS平台。

核心业务目标 (Business Objectives):

实现"即时报价"（Instant Quoting）
将经销商获取准确配置和报价的时间从平均48小时缩短至5分钟以内，实现对客户需求的即时响应。
驱动基于价值的销售
使100%的经销商都具备独立生成针对性TCO分析报告的能力，将销售对话从"价格"转向"价值"，从而将高价值锂电方案的销售占比提升20%。
消除配置错误
通过AI引导的配置流程，将订单错误率降低>95%，避免昂贵的售后成本和客户满意度损失。
提供数据驱动的渠道洞察
首次获得对全球经销商销售管道的实时、精细化洞察，为市场策略和产品研发提供精准的数据支持。

技术架构与实现亮点 (Technical Architecture & Implementation Highlights on AWS):

1. 统一知识中台：基于RAG的高性能知识库
  • 多源数据集成: 通过 AWS Glue 和 AWS Database Migration Service (DMS)，将中力分散在ERP（产品数据、价格表）、PIM（产品信息管理）、CRM及本地文件服务器中的结构化和非结构化数据进行统一汇聚和处理，存储于 Amazon S3 中。
  • 领域知识向量化: 部署 Amazon Bedrock Knowledge Bases，使用 Titan Text Embeddings G1 模型将产品手册、竞争对手分析报告（Battle Cards）、工况应用案例等文档进行向量化，并构建在 Amazon OpenSearch Service Serverless 上的向量索引。这创建了一个能理解"物料搬运领域语言"的知识库。
2. 核心引擎：生成式AI驱动的"顾问式"CPQ流程
  • LLM选择与能力: 采用 Claude 3 Opus on Amazon Bedrock，利用其强大的自然语言理解（NLU，支持多语言）、复杂逻辑推理和代码生成能力。
  • 对话式配置 (Conversational Configuration): 经销商销售人员可以用自然语言（如德语、西班牙语）在SaaS应用中描述客户需求。例如：
    "I need a solution for a grocery retail warehouse, aisles are 2.5m wide, lifting pallets of 1.2 tons to a height of 4.8m. They run two shifts and want to avoid a battery changing room."
  • 动态方案与TCO生成:
    • LLM通过RAG检索知识库，识别出这需要一款窄体堆高机和支持机会充电的锂电池。
    • 它生成推荐配置：
      "Based on your needs, I recommend the CQD12-CQD20L Series Stacker. I have configured it with a 4.8m triplex mast and a 24V/210Ah Li-ion battery, which supports fast opportunity charging during breaks, eliminating the need for battery swaps."
    • 更关键的是，它会调用一个由LLM动态生成的Python脚本（在 AWS Lambda 的安全沙箱环境中执行），结合数据库中的成本数据，实时计算并生成一段TCO对比分析：
      "Compared to a lead-acid model, this Li-ion solution saves approximately €3,500 per year on energy and maintenance, achieving a break-even point in 16 months."
3. 端到端销售流程自动化
  • 动态报价单生成: 一旦配置确认，AI会生成一份定制化的、带有经销商Logo和客户信息的PDF报价单。它利用 Amazon API Gateway 和 AWS Lambda 调用模板渲染服务，将配置详情、价格、TCO分析和产品图片整合在一起。
  • CRM/ERP集成: 当经销商确认订单后，平台通过API将结构化的订单数据无缝推送到中力的 Salesforce CRM（创建Opportunity和Order对象）和 SAP ERP 系统（生成销售订单），实现从线索到现金的端到端流程闭环。

用例相关性：AI作为全球化扩张的"加速器"

AI as a Globalization