一位纠结单价的改善客户，最终却欣然签约总价660万的房子；一对犹豫一个月的刚需夫妻，在到访4次之后终于果断下单——这两个故事不是销售的偶然，而得益于所在项目新上线的一项AI精准分析的能力。

当今购房者的需求变得愈发复杂和多变 :反复比较，需求变化大，纠结价格，犹豫不决……这都让案场一线的工作人员们无从下手，直至错失这个客户。

接下来宝哥要讲述的这两个故事中，他们的项目都很好借用了智能工牌AI精准洞察客户需求的能力，把还在观望和犹豫中拉回案场，大幅缩减了成交周期，到访转化率显著提升。

案例一：破单价认知偏差，低区房源卖出高价值

某高端改善项目遇一客户：对项目很感兴趣，总价预算可上浮10%-15%，但房源的单价异常敏感。

置业顾问小敏想到了旺工牌的一项AI分析的新功能：基于接访录音拆解客户 “到访轨迹、3轮沟通录音、互动反馈” 等数据，精准定位该客户 “总价弹性、单价敏感” 的特征。

AI的分析是，既然客户纠结单价，那么如何降低单价？进而很快输出新策略：推荐 230㎡大户型，总价虽然提升，但面积增加了52㎡，并且单价相比之前更低，同时还可以满足客户子女上私立学校的需求，可谓一步到位。

最终，置业顾问在AI的见一下与客户针对性沟通，最终促成客户以 660 万购 225㎡二层房源，实现低区房源高价值去化。

案例二：AI精准洞察客户需求，缩短成交周期

28岁互联网从业者韩先生夫妇，新婚燕尔，准备在北京购置一套刚需的婚房。夫妻二人到访某项目后，对95㎡的户型较为认可，但客户明确表示希望首付在300万左右，总价预算控制在500万以内。因为价格原因，二人先后三次到访却无法成交，夫妻俩甚至到访了其他板块的二手房看房。

眼看客户就要流失掉，置业顾问也非常焦急：明明到访接待分数很高，她也全面讲解了项目，客户也非常认可房源，但是在预算有限的情况下，究竟如何破局？

AI重点分析了客户当时与顾问对话的重点关注点：客户提到505万总价，可以接受6层及4层95㎡、卧室带阳台的楼层；在分析中也捕捉到了客户关注道路现状及规划，因为客户工作的地点未来无论考虑竞品还是本项目，都会选择开车，所以对临近道路比较在意。

基于此，AI建议给客户推荐一套特惠且临路的房源，夫妻俩第４次到访，置业顾问按AI的建议继续沟通，最终11栋4层的95㎡户型以498万的价格成交。

结语

从打破改善客群的认知偏差，到挖掘刚需客户的隐性诉求，旺小宝AI展现出精准、高效、深度的三大核心竞争力。它不再依赖“人脑经验猜需求”，而是通过“数据采集-智能分析-策略输出”的全流程闭环，让每一个客户需求都清晰可见。

从改善客群认知突破到刚需隐性需求挖掘，只因为项目摆脱了经验依赖，大胆启用智能化工具赋能，通过“数据采集-智能分析-策略输出”触达客户真实需求：既为一线置业顾问提供落地策略，又帮助客户找到了满意的好房子。