隨團隊規模擴展的業務賦能與技術認證

讓新代表在數日而非數月內上手,並在沒有專屬業務賦能團隊的情況下完成技術產品的工程師認證。Discovery call、Demo、異議處理與技術認證皆由以您自己的 ERP 手冊、API 文件與內部 wiki 訓練的 AI 驅動。對於已有成熟企業大學的公司:我們與既有 LMS 整合,而不是取代它。

40%

新代表上手期縮短

28%

持續訓練後的成交率提升

50 到 200

擴大前的試點使用者規模

23

原生支援的語言數

50+

參與度徽章

Real challenges

What blocks training today

What we hear from training leaders in real conversations. No fluff.

十年以上的企業大學要的是整合,不是取代

成熟的科技公司經營企業大學已超過十年,核心可能是 Cornerstone、SAP SuccessFactors、Workday Learning,或是自有 LMS。要他們替換這套基礎建設根本不可能。Roleplays 把自己定位為既有 LMS 之上的對話式練習層:學習者在 LMS 上修讀理論課程、被轉導至 Roleplays 進行模擬練習,再帶著分數與證書透過 SCORM/xAPI 回到 LMS。我們整合,不替換。

內部技術認證需要以產品手冊訓練的 AI

ERP 廠商、API 平台、DevOps 工具與垂直系統需要在產品技術細節上認證工程師、導入顧問與合作夥伴。這要求 AI 對 ERP 手冊、API 文件、內部 wiki 與設定流程有深入掌握。在 Roleplays 中,您把這些文件上傳到企業媒體庫,AI 就會以此語料作為評估基礎。結果:可規模化的技術認證,不再依賴擁有產品知識的人類講師。

在擴展到數千人之前,先以 50 到 200 人試點

進入大型科技公司一定是這個流程:先做 50 到 200 人的受控試點,量化驗證價值,再擴展到數千人。Roleplays 為這條路徑量身設計。典型 60 天試點會交付上手時間、成交率、內部 NPS 與完課率等指標,並附 Roleplays 導入前的基線可供比較。規模化後,同一個企業可支援數萬位使用者,不需重新配置。

兩個不同目標:業務賦能與技術認證

同一個企業需要同時服務商務角色(SDR、AE、CSM 訓練 discovery、demo、異議處理)與技術團隊(sales engineer 的技術白板、顧問的產品認證、合作夥伴的入職)。語言、評估標準與主管都不同。Roleplays 透過 Permission Sets 與並行軌道區分這兩個世界,再以依目標彙整的儀表板,在同一個平台上服務兩種受眾。

Customer Success 必須在不燒掉真實客戶的情況下練習 discovery 與異議處理

B2B SaaS 的 Customer Success 團隊必須精通續約時的 discovery、擴展時的異議處理、新功能展示,以及主持 QBR(季度業務檢視)。靠失去真實客戶來學這些技巧太昂貴。在 Roleplays 中,CSM 可在客戶生命週期特定情境上訓練,AI 客戶扮演客戶名單上的真實角色(受挫的 CIO、懷疑的財務決策者、剛升任的 champion)。

Sales engineer 需要的是技術白板與深度,不是 pitch

Sales engineering 團隊處於困難的交界:要有技術深度才能回答 CTO 與架構師,又要影響購買決策。一般業務訓練不會涵蓋這塊。Roleplays 提供 SE 專屬情境:架構白板、整合深度討論、指名競品比較、POC 設計。AI 扮演經驗豐富又懷疑的架構師,逼出真正的技術深度。

從新創跨入 enterprise 的公司沒有業務賦能團隊

從 PMF 成長到 enterprise 的新創會碰到難關:業務團隊規模翻倍,卻還沒有專屬的 Sales Enablement 團隊。Head of Sales 或 CRO 在做沒有標準化的「現點現做」入職。Roleplays 填補這個缺口:您把範本(discovery、demo、異議、競品處理)建好一次,每位新代表就會自動進入軌道,不必再佔用主管時間。

新代表花 6 到 9 個月才能達標,成本巨大

依 Bridge Group 資料,SaaS SDR 平均上手期為 4.1 個月,enterprise AE 為 9 個月。以平均 OTE 30 萬巴西雷亞爾計算,每個沒生產的月份代表數萬元零回報的成本。50 人以上的代表團隊每季在上手期上會損失數百萬。

不一致的 discovery call 拖垮 pipeline

Gong 的研究顯示,前 10% 的代表問的 discovery 問題是平均的 2.4 倍。沒有標準化,您的 pipeline 會充滿未經資格認定的機會,導致 CSO Insights 報告中平均 47% 的預測偏差。

不斷推出的新功能讓訓練失效

SaaS 公司平均每 2 到 4 週推出一次新功能。每次發版都要求代表更新 pitch、demo 與定位。依 Forrester 資料,87% 的傳統訓練內容在 30 天內就被遺忘,除非有持續性的實作強化。

異議是靠失去 10 萬以上的訂單學會的

代表是靠先失去訂單才學會處理「您的競爭對手做得更好」或「我們現在沒預算」。以 enterprise 平均訂單規模 8 到 20 萬巴西雷亞爾來說,每一筆因為不熟練而失去的機會都是 pipeline 中真實、可衡量的成本。

通路夥伴認證難以規模化

有合作夥伴計畫的公司需要在多個產品上訓練並認證數十到數百位夥伴。人工現場 Roleplay 流程每位夥伴要花 15 到 20 小時,且難以保證認證品質一致。

頂尖業務的 Know-how 鎖在個人腦中

依 Salesforce State of Sales,僅 28% 代表能穩定達標。您最強 AE 的 discovery、談判與結案技巧只留在他們腦中。沒有系統可擷取與複製這些做法,團隊績效落差就會持續存在。

How Roleplays solves it

For every pain, a concrete answer

Segment-specific features mapped to each pain point above.

01

透過 SCORM/xAPI 與既有 LMS 整合

Roleplays 透過 SCORM 1.2/2004 與 xAPI(Tin Can)連接 Cornerstone、SAP SuccessFactors、Workday Learning、Moodle 與自有 LMS。標準流程:學習者在 LMS 修讀理論課,被導向 Roleplays 完成實作,再帶著同步的分數與證書回到 LMS。透過 SAML 2.0 / OIDC 提供 SSO。對於投入 LMS 超過 10 年的企業大學,我們是既有 LMS 上的對話式練習層,而非替代品。

02

以您的手冊與文件訓練技術認證

把 ERP 手冊、API 文件、內部 wiki 與設定流程上傳到企業媒體庫。AI 會以此語料作為技術認證情境的評估基礎:模組設定、疑難排解、API 整合、架構設計。工程師、導入顧問與合作夥伴在您真實的產品上認證,而不是泛用文件。

03

60 天試點附基線與明確指標

科技公司典型的採用路徑是 50 到 200 人、60 天的試點。我們先定義 Roleplays 導入前的基線(平均上手期、成交率、內部 NPS、完課率),結束時量測差距。每個我們執行的試點,customer success 都會每週追蹤。成功指標會依使用案例(商務 vs. 技術)調整。

04

同一企業內並行軌道:商務與技術

同一個 Roleplays 企業服務 SDR 與 AE 的 discovery 與 demo、CSM 的續約與擴展、sales engineer 的技術白板、導入顧問的產品認證。每個軌道有自己的範本、角色、評估標準與主管。儀表板依目標彙整(商務 vs. 技術)。Permission Sets 控制誰能看到什麼。

05

Customer Success 情境:續約、擴展、QBR

CSM 在客戶生命週期專屬情境上訓練:續約 discovery(客戶重新評估)、擴展時的異議處理(懷疑的 CFO)、向 champion 展示功能、與 CIO 主持 QBR。角色設定校準以反映真實客戶名單:新 champion、受挫的高階贊助者、質疑 ROI 的財務決策者。

06

Sales Engineering 情境:白板與深度討論

SE 在特定技術情境上訓練:與 CTO 進行架構白板、API 整合深度討論、與競品的指名技術比較(「vs. Snowflake、vs. Databricks、vs. 自建」)、協作式 POC 設計。AI 扮演經驗豐富又懷疑的架構師,逼出真正的技術深度,而不是只有商務 pitch。

07

可配置框架的 Discovery call 模擬

AI prospect 可配置 ICP、痛點、購買訊號與抗拒程度。代表可在 BANT、MEDDPICC、SPICED 或您的自訂框架上練習。AI 會依代表的提問即時調整回應。

08

帶技術異議的 Demo 練習

模擬 demo 情境,AI prospect 詢問特定功能、整合、架構、安全性,並做詳盡的競品比較。包含技術角色(CTO、VP Engineering)與業務角色(CFO、VP Ops)。

09

依類別分類的異議處理練習

預先建好的 20 大異議情境,依類型分組:價格/預算、競爭、時機、決策權、慣性。每個情境有漸進難度,從接納型 prospect 到完全敵對。

10

多產品的並行上手軌道

當代表要負責多個產品(cross-sell、upsell)時,建立並行訓練軌道。每個產品有自己的情境、角色與評估標準。統一的儀表板呈現每個產品的熟練度。

11

通路夥伴認證路徑

為合作夥伴建立認證計畫,含必修情境、最低分數與完成追蹤。夥伴可透過專屬白標入口存取。最適合從 10 人擴展到 500 位以上認證夥伴的場景。

12

擷取最佳實務的媒體庫

透過媒體庫上傳您頂尖代表的錄音。AI 分析成功模式(discovery 問題、reframe 技巧、結案),並產生可複製這些做法的訓練情境給整個團隊。

13

競品 Battlecard 訓練

模擬 prospect 指名提到特定競爭對手的情境。訓練代表進行定位、技術差異化、反向 FUD 與奪回策略。當競爭對手推出新功能時可快速更新情境。

14

即時語音模擬打造真實練習

除了文字,代表可用即時語音模擬練習,重現真實通話的體驗(影片即將推出)。在實際 demo 中訓練語調、語速與策略性停頓。

15

50+ 徽章與排行榜的遊戲化

50+ 可解鎖徽章、熟練度層級、團隊排行榜與每週挑戰。代表之間互相競爭並追蹤自己的演進。啟用遊戲化的公司,每月練習場次數是未啟用者的 3 倍。

16

原生支援 23 種語言,服務全球團隊

分散全球的團隊以目標市場語言訓練。巴西的代表用葡萄牙語練習,EMEA 團隊用英語、法語或德語,全部在同一個平台上,AI 評估也依語言校準。

17

為主管提供 AI 驅動的輔導洞察

儀表板清楚呈現每位代表的弱點(discovery、demo、異議、結案、談判),含每項能力的分數與演進趨勢。針對每個辨識出的落差,自動建議專屬情境進行精準輔導。

See a real session

One conversation.
One rubric.

An example roleplay in this context. Each turn is scored against your tenant competency framework.

Scenario

與 2,000 員工公司的營運副總進行 Discovery call,她正在評估 3 家廠商。她行事曆上只有 15 分鐘,對泛用 pitch 容忍度低。代表必須運用 MEDDPICC 進行資格認定,辨識 compelling event,並描繪決策流程。

Rubric criteria

Discovery 技巧(MEDDPICC)Compelling event 辨識決策流程描繪主動傾聽與重述以指標為基礎的價值闡述競品定位確認的後續步驟
FM

Fernanda Machado

VP of Operations,企業客戶(2,000 員工)

in session
您好,最近還好嗎?我直接說:我下一個會議前只有 15 分鐘。我們目前正在評估三套方案,其中兩套的 demo 我已經看過了。請務實地告訴我,您和我已經在評估的選項相比,差異點在哪?
感謝您撥冗,Fernanda。我了解時間有限,希望最有效地運用這段時間。在談我們的產品之前,我想先了解您的脈絡:是什麼促使您現在做這個評估?是不是有特定事件加快了您尋找解決方案的腳步?
我們現在的業務培訓一團亂。上一季入職 200 人,花了 4 個月他們才勉強進入產能。董事會看到數字後把 Q3 之前把這段時間砍半設為策略優先。除此之外,我們的成交率在過去兩季從 32% 掉到 24%,必須翻轉。
4 個月上手期、200 位新人,加上成交率掉到 24%,這是兩個嚴重的問題。為了瞭解規模:您是否估算過上手延遲與成交率下滑每季造成多少營收損失?此外,最終決策除了您之外還有誰參與?
我們 RevOps 團隊估算,光是上手期延遲每季就讓我們延遲了約 1,000 萬巴西雷亞爾的營收。成交率方面我們還沒精算。最終決策由我、業務副總與 CFO 共同決定,CFO 會要求看到 6 個月內回收的扎實 business case。說到這個,我需要先了解您的訂價模式才能建這個 business case。是怎麼運作的?
Type your reply...

Compliance & framework

Evidence that survives audit

Every session generates exportable evidence with timestamps and per-criterion scores. Audit ready.

SOC 2

每家企業專屬資料庫、靜態與傳輸資料加密、存取控制與稽核日誌。

GDPR

資料處理符合歐洲隱私法規,適用跨國科技企業。

LGPD

符合巴西個資保護法,含同意管理與資料當事人權利。

ISO 27001

資訊安全管理符合 ISO 27001 最佳實務。

FAQ

Frequently asked questions

Questions that come up in almost every first conversation.

您們如何與我們既有的企業 LMS 整合?
Roleplays 透過 SCORM 1.2/2004 與 xAPI(Tin Can)連接 Cornerstone、SAP SuccessFactors、Workday Learning、Moodle 與自有 LMS,並支援 SAML 2.0 或 OIDC 的 SSO。標準流程:學習者在 LMS 修讀理論課程,被導向 Roleplays 完成實作,再帶著同步的分數與證書回到 LMS。對於投入 LMS 超過 10 年的企業大學,我們把整合定位為既有資產之上的對話式練習層。我們不要求您替換現有系統。
您們能用我們的內部手冊與技術文件訓練 AI 嗎?
可以,這正是我們技術認證使用案例的基礎。把 ERP 手冊、API 文件、內部 wiki、設定流程、營運 runbook 上傳到企業媒體庫。AI 會以此語料作為情境評估基礎:模組設定、疑難排解、API 整合、架構設計。工程師、導入顧問與合作夥伴在您真實的產品上認證,而不是市場上的泛用文件。
擴展之前的試點如何進行?
科技業典型採用路徑是 50 到 200 人、60 天的試點,再擴展到數千人。我們先定義 Roleplays 導入前的基線(平均上手期、成交率、內部 NPS、完課率),跑試點時 customer success 每週追蹤,結束時量測差距。有清楚指標,是否擴大就會是客觀決策。
同一企業能同時服務商務與技術團隊嗎?
可以。SDR 與 AE 訓練 discovery、demo 與異議處理。CSM 訓練續約、擴展與 QBR。Sales engineer 訓練技術白板與架構深度討論。導入顧問與合作夥伴在產品上認證。每個軌道有自己的範本、角色、評估標準與主管。Permission Sets 控制誰能看什麼。依目標彙整的儀表板(商務 vs. 技術)會提供分開的指標。
它服務 Customer Success 與 Sales Engineering,還是只服務銷售?
三者都服務。Customer Success 在客戶生命週期情境上訓練:續約 discovery、擴展異議、向 champion 展示功能、與 CIO 主持 QBR。Sales Engineering 在技術情境上訓練:與 CTO 進行架構白板、整合深度討論、指名競品比較、POC 設計。銷售則訓練 discovery、demo 與異議處理。皆位於同一企業。
它適用尚未有 enablement 團隊的新創嗎?
可以,這是我們最能產生價值的情境之一。從 PMF 成長到 enterprise 的新創會把業務團隊規模翻倍,卻還沒有專屬的 Sales Enablement 團隊。Roleplays 補上這個缺口:您把範本(discovery、demo、異議、競品處理)建好一次,每位新代表自動進入軌道,不必再佔用 Head of Sales 或 CRO 時間。從第一天起就標準化上手。
新代表多快能開始訓練?
設定完成後幾小時內。從您的 sales playbook 建立範本(或使用我們預建的 SaaS 範本,包含 MEDDPICC discovery、產品 demo 與異議處理),指派給新代表,他們就能立即開始練習。不需協調訓練室或主管行程。
能與我們的 CRM 整合嗎?
可以。Roleplays 透過 API 與 webhook 提供整合。完訓、每項能力的分數與認證可透過我們的 API 與 Salesforce、HubSpot 或您的 CRM 同步。Enterprise 方案包含專屬整合支援,以及 SAML/OIDC 的 SSO。
在多產品情境下如何運作?
依產品建立獨立訓練軌道,含特定角色、情境與評估標準。代表可同時被指派到多個軌道,主管在統一儀表板上追蹤所有產品的進度。最適合產品線在 3 個以上的公司。
我們能規模化訓練通路夥伴嗎?
可以。建立認證路徑,含必修情境與最低及格分。夥伴透過自己的入口存取,採用客製品牌、依自己的步調完成訓練,您則在管理儀表板上即時追蹤認證狀態。
那些已經很資深的代表怎麼辦?
使用進階難度與競爭情境,挑戰甚至是資深代表。進階模式的 AI prospect 會提出更複雜的異議、要求詳盡 ROI、模擬採購委員會。再加上 50+ 徽章、排行榜與每週挑戰的遊戲化系統,能讓資深代表持續投入。
科技公司導入 Roleplays 的典型 ROI 是?
導入 AI 模擬訓練的科技公司平均回報:新代表上手期縮短 30% 到 40%、成交率提升 20% 到 28%、第一年代表流失率降低 25%(資料來源:Gartner、CSO Insights)。在企業平均訂單 10 萬巴西雷亞爾以上的情境下,每季多成交 2 到 3 筆即可支持投資。
AI 如何精準評估代表表現?
Roleplays 依在派發當下凍結的能力框架評估每個場次,確保場次之間標準穩定。評估涵蓋特定能力:discovery 問題品質、痛點描繪深度、價值闡述品質、異議處理有效度。主管可依情境客製評估標準與權重。
訓練適用複雜的 enterprise 銷售週期嗎?
是的,Roleplays 為 3 到 12 個月、多利害關係人的 enterprise 銷售週期而設計。您可建立模擬完整週期的情境序列:從第一通 cold call、與 champion 的 discovery、與 IT 團隊的技術 demo,到與採購、C-level 的最終談判。
Roleplays 與傳統 LMS 或 e-learning 平台有何不同?
傳統 LMS 提供被動內容,影片與測驗的知識留存率只有 5% 到 10%。Roleplays 是主動練習:代表開口說、回應異議、進行即時 discovery。依 ATD 研究,體驗式學習可達 75% 留存,遠高於被動閱讀的 10%。此外,每場次都產生立即且個人化的回饋,是傳統 e-learning 做不到的。對有成熟企業大學的公司而言,我們是既有 LMS 之上的對話式練習層,不是替代品。

準備好改變您團隊的培訓方式了嗎?

專為 50 人以上的組織設計。預約 45 分鐘,我們會與您一起規劃合適的配置。