AI算力销售增购机会雷达。识别GPU利用率、团队扩张、新模型发布等增购信号。 支持机会评分、扩容方案生成、最佳时机预测。 触发词:增购机会, 扩容信号, upsell, 交叉销售, 客户增长
--- name: pans-upsell-radar description: | AI算力销售增购机会雷达。识别GPU利用率、团队扩张、新模型发布等增购信号。 支持机会评分、扩容方案生成、最佳时机预测。 触发词:增购机会, 扩容信号, upsell, 交叉销售, 客户增长 --- # pans-upsell-radar 使用指南 ## 概述 pans-upsell-radar 是 AI 算力销售增购机会雷达工具,帮助识别客户扩容信号、评估增购机会并生成扩容方案。 ## 核心功能 ### 增购信号识别 - GPU 利用率持续 >80% - 任务排队时间增加 - 团队扩张(新成员加入) - 新模型发布(需要更大算力) - 业务增长(收入/用户增长) - 新区域/新场景需求 ### 机会评分体系 - **高**:多个信号 + 决策窗口期 → 立即跟进 - **中**:单一信号 → 持续观察 - **低**:潜在需求 → 培育阶段 ## CLI 参数 | 参数 | 说明 | |------|------| | `--scan` | 扫描所有客户,生成增购机会报告 | | `--client <name>` | 分析指定客户,输出详细信号和评分 | | `--list` | 列出所有增购机会(快速概览) | | `--score` | 显示各客户机会评分 | | `--suggest` | 生成增购方案和建议 | ## 使用示例 ```bash # 扫描所有客户 python upsell.py --scan # 分析指定客户 python upsell.py --client "某AI公司" # 列出增购机会 python upsell.py --list # 显示机会评分 python upsell.py --score # 生成增购方案 python upsell.py --suggest ``` ## 数据存储 - 客户数据:`~/.qclaw/skills/pans-upsell-radar/data/customers.json` - 信号记录:`~/.qclaw/skills/pans-upsell-radar/data/signals.json` - 机会评分:`~/.qclaw/skills/pans-upsell-radar/data/opportunities.json` ## 输出格式 工具输出结构化的增购机会报告,包含: - 客户名称 - 识别到的信号列表 - 机会评分(高/中/低) - 建议的扩容方案 - 最佳跟进时机
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