Quick BI 智能小 Q 是一款在线服务：阿里云 Quick BI 中的 AI 问数与报告功能。

这篇写给销售：围绕客户背景调研、跟进邮件与话术和会议纪要与商机记录这几类日常工作，说明它能帮上什么忙、怎么用、哪些地方必须自己把关。

销售的三个高频用法

1. 客户背景调研

可直接复制到 Quick BI 里修改：

根据这家客户公开的官网和新闻信息，整理一份拜访前简报：主营业务、近期动态、可能的需求和我方切入点。所有信息附来源，推测的内容标注「推测」。

把关：推测与事实分开标注。

2. 跟进邮件与话术

可直接复制到 Quick BI 里修改：

写一封会后跟进邮件：感谢对方时间，总结会上确认的 3 点，列出下一步和时间，附上对方关心问题的答复。不做合同以外的承诺。

把关：没有超出授权的承诺。

3. 会议纪要与商机记录

在 Quick BI 智能小 Q 中可以这样提：

根据这段客户沟通记录，更新商机信息：客户痛点、决策人、预算情况、竞争对手、下一步动作。记录中没提到的字段留空。

把关：缺失字段留空没有臆造。

也可以试试：自然语言问数

这是「数据与分析」类工具的通用任务，销售同样用得上。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

边界与合规

客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

  • 产出由销售本人负责，AI 只是草稿和辅助。
  • 对外内容发布前至少看一遍。
  • 如单位有规定的工具清单，优先在清单内选择；Quick BI 智能小 Q 的同类还有 FineBI、观远 BI。

一周试用建议

选一个最常做的任务连续用 5 个工作日，记录每次节省的时间和需要修改的地方，再决定是否把 Quick BI 纳入日常流程。

更多可以试的用法

图表建议

准备材料：一组需要汇报的数据。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

交付前确认：指出了误导风险。

数据清洗方案

输入：一份有缺失和异常值的数据。

分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。

交付前确认：说明了处理对结论的影响。

写 SQL 查询

准备材料：数据库表结构说明。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

检查点：说明了口径问题。

常见问题：AI 算出的数字和报表不一致

检查口径和过滤条件，要求它输出 SQL 或公式逐步复核。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

常见问题：问数结果看似合理但错误

准备几道已知答案的问题做抽检。

注意事项

本文基于 Quick BI 智能小 Q 公开的定位与通用用法编写，具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准，产品更新后界面和名称可能变化。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Quick BI 智能小 Q 的数据处理条款，再决定能否使用。

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