H5活动采购客户在几个方案间犹豫时，先区分必须满足的条件和可以取舍的偏好，再按客户确认的权重整理比较。AI可从授权沟通找回选择依据，辅助形成可复算的评分表；高分说明符合本次评价方式，不代表所有客户都该选它。
客户说预算合适、想有互动、最好交通方便，销售往往各抓一句推荐。讨论几轮仍没结果，可能不是缺更多方案，而是没人明确哪些不能退让、哪些愿意为其他好处作调整。
先请客户确认本次必须满足的参加人数、实际日期或其他必要条件，再整理偏好。明确不符合必需条件的方案不进入普通加分；事实尚未查清的先补材料，不用其他优点将其掩盖。
ASQ的决策矩阵说明采用先确定评价标准及相对权重，再逐项评价选项的方法。借用到售前沟通时，标准应围绕这位客户的实际目标；价格低、规模大或功能多，都不能被默认设成唯一正确方向。
知你AI助手可查询授权客户、历史会话和消息。千问办公按当前自定义MCP说明完成连接与授权后，围绕同一客户、本次活动读取要求和后续修订。先整理客户说过什么，再由销售确认其含义，不把上一场活动的偏好带进本次。
任务可以这样写：“提取客户本次必须满足的条件、明确偏好及尚未确定项，每项附原话和时间。分别列客户本人确认、销售建议和资料待补。结合我提供的有效方案资料准备比较底稿；暂不打分、不替客户设权重，也不推断可售名额。”
客服随后用少量问题确认最影响选择的分歧。例如客户更重现场互动还是安静交流，预算是上限还是一般偏好。评分含义和权重在看总分前确认，避免为了推荐某款反过来改规则。方案事实由对应负责人核实，MCP查询不替代场地、报价或档期确认。
下图为MCP连接后台布局示意，比较与评分在AI客户端组织，非产品内置活动选型页面。
以下客户、方案及分数全部虚拟。客户必须四十人同场参加，商家已核实甲乙满足；丙仅适合三十人，因此不进入普通评分。甲乙其他必要条件也已核完，本例没有尚缺资料项。
客户再确认三项偏好及相对权重：互动体验为五、安静讨论为三、费用适合度为二。各项按本次约定采用低一分、中二分、高三分；这里费用适合度越高，表示越符合其费用安排，并非越贵分越高。下面每个评分均假设由客户看过有效说明后确认，不是AI估计的表现。
| 偏好 | 权重 | 甲评分 | 甲加权值 | 乙评分 | 乙加权值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 互动体验 | 5 | 3 | 15 | 1 | 5 |
| 安静讨论 | 3 | 1 | 3 | 3 | 9 |
| 费用适合度 | 2 | 2 | 4 | 3 | 6 |
| 合计 | 10 | — | 22 | — | 20 |
甲为十五加三加四，合计二十二；乙为五加九加六，合计二十。可表达为“按您这次确认的偏好，甲的加权值略高，主要来自互动体验的较高权重”，不要改成甲客观更好。
若客户随后把安静讨论提到首位，确认权重改为三、五、二，沿原评分重算，甲为九加五加四等于十八，乙为三加十五加六等于二十四。结果改变说明选择依据变了，不是方案能力突然改变。保留这次改动的原话，不覆盖旧版本来掩盖变化。
下图为客户端辅助复核流程，展示原权重下的虚拟结果。
正式沟通前依次检查：
知你AI助手帮助找回真实要求，千问办公辅助整理版本和计算。销售向客户说明主要取舍及还需进一步确认的安排，再由其选择；分数接近时更应讨论差异，不通过增加小数位制造确定感。
先请客户确认实际优先顺序，不能把模型偏好当成客户要求。
先核实必需条件能否满足，不能用普通加分抵消明确缺口。
先定义评价方向与实际需求，不把低价自动等同于最适合。
不能，未知和明确不符合不同，先补材料再评价。
保留旧表及改动依据，按新确认规则重算，并标明版本。
方案取舍先核必需项，再让客户明确偏好与评价方式。用AI找原话、整理条件和复算分数，让每个推荐理由说得清；先选两个确实可行的方案试做，再讨论最影响选择的差异。
希望用AI从历史沟通找回客户的选择标准，可访问知你AI助手官网，了解授权客服数据接入方式。
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