我一直认为人工智能将改变世界，但我们总是不得不面对技术的局限性和不确定性。因此我们需要弄清楚今天行之有效的方法，同时不忘展望明天。

——Gong CEO & Co-Founder Amit Bendov

在客户越来越掌握主动权（empowered buyer）、信息差越来越小的今天，产品研究的自助式服务已成为现代客户旅程的主要组成部分。而AI的出现又在加速这一变革。据数据统计，传统内容传统搜索引擎的使用率近两年来下降了11%，类似ChatGPT这样的AI工具使用率却上升了37%。生成式人工智能正在成为影响客户决策的重要方式。

著名投资机构a16z合伙人认为，人工智能将彻底革新传统的销售流程。未来的销售平台将不会再依赖单一文本数据库，而是通过采用多模态（文本、图像、声音、视频）技术，整合公司内部所有客户的深度洞察。一个真正以人工智能为核心的平台将能从客户数据中挖掘出远超当前工具所能提供的更丰富、更深刻的见解。

管理咨询集团Alexander Group董事Davis Giedt也认为人工智能在销售领域的应用拓宽了企业市场进入策略（GTM），并为其创造更多新机遇，同时释放了销售领导者处理行政任务的负担，使他们能更专注于人才的选拔和留存。尽管企业在整合AI技术过程中可能会遇到挑战和初期不适，但其带来的长远变革性益处远超短期困难。

AI的普及也意味着将会越来越动摇企业销售人员的指导者地位。销售人员需要具备更加深刻的行业洞察力和人际交往能力，才能在AI辅助的背景下，更加有效地与客户互动和建立关系。他们必须成为真正的“人性化关系专家”，学会利用AI提供的数据和洞察，提供超出客户期望的价值。

同时，企业也需要不断投资于AI技术，培养具备数据分析和AI应用能力的销售人才，以保持竞争力。

AI如何为单调的销售工作注入创新活力

当下炙手可热的，被称为“销售界苹果”的AI 销售平台Gong的创始人Amit Bendov如今一定会为自己极具前瞻性的视野和魄力感到庆幸。当Amit Bendov在2015年看到谷歌人工智能轻松战胜了世界国际象棋冠军，人工智能（IBM Watson）开始能够诊断疾病，甚至可能比人类医生还要出色。Amit Bendov因此自问：“让 AI比销售人员更深入地理解客户究竟有多困难？”

Amit Bendov开始深入思考AI增强型销售的未来将是什么样的？

在Amit Bendov的AI赋能销售的蓝图里，首先，销售工作将不再是乏味的。每个人类销售代表大约有75%的工作时间都花在非销售任务上，如果计入他们真正面对客户的时间，会发现这一比例或许比25%更少。且有效的工作时间也非常低，销售大部分时间都被用来填写表格、参加会议等。而在理想情况下，AI完全可以替代其中大部分重复性行政工作内容。

其次，现有销售角色将实现一定程度的融合。Amit Bendov认为，AI销售时代，将不再有专门的SDR（销售开发代表）、CSM（客户成功经理）、AE（销售执行），他们可能都会被合并成一个单一的角色。AI将会极大增强销售代表的能力，使一个人能同时胜任多项工作。

麦肯锡2023年发布的《生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿》报告基于对16个商业功能的分析发现，客户运营、市场营销与销售、软件工程以及研究与开发四个场景——占据了生成式AI应用带来的年度总价值大约75%的份额。

麦肯锡认为，生成式人工智能（Generative AI）有望彻底革新企业的销售策略。其将从以下两个关键销售应用场景带来新价值：

1.提升销售转化率：生成式AI能够通过整合结构化与非结构化数据，构建详尽的消费者画像，识别并优先排序销售线索。它还能向销售团队主动提供策略建议，以增强在每个用户触点的客户参与度。例如，通过深入分析客户偏好，生成式AI能够提供精准信息，助力提升成交率。

2.优化潜在客户培养：生成式AI能帮助销售代表通过综合产品销售信息和客户资料，创建对话脚本，促进与客户的有效沟通，包括推广和交叉销售的策略点。此外，它还能自动化销售跟进流程，并在客户准备与销售人员直接沟通前，持续地、被动地培养潜在客户。

麦肯锡数据分析显示，企业采用生成式AI技术，预计可以在全球销售支出的基础上提升3%到5%的销售效率。但麦肯锡也强调这一分析也可能尚未充分评估生成式AI为销售领域带来的全部潜在收益。

例如，生成式AI在识别潜在客户和跟进方面的能力，可能会带来新的销售机会，并能通过更有效的外联活动带动额外收入。同时，销售代表因生成式AI节省下来的时间，可以重新投入到更高质量的客户互动中，这将进一步推动销售成功。

Gartner也预测，随着生成式AI技术的迅速普及，企业销售领导者如能够负责任地引导其使用，将会显著提高销售成果。而成功的关键在于制定与销售人员作为收入创造者的角色紧密相关的AI应用赋能计划，以确保生成式AI技术在销售场景的有效应用。

Gartner认为，AI将主要从以下两个维度强化销售领域：

1、缩短销售周期并提高客户互动率

人工智能可以通过需求生成、预测分析和对话智能等方式大大缩短企业销售周期并提高客户互动参与度。

首先，通过清理CRM数据并激活AI工具，销售团队可以自动化数字营销流程，使聊天机器人和虚拟客户助理（VCA）能够实时与客户互动。此外，AI还可以进行个性化内容分发，帮助转化潜在客户。

其次，在整个B2B销售组织中，预测性潜在客户资格、引导式销售和AI驱动的机会评分能够通过数据收集更好地理解和预测客户行为，提升买家旅程中的参与度，优化机会得分并整合交互数据，提供一致的客户体验。人工智能还可以通过预测分析，帮助销售团队准确预测未来收入、评估配额差距、确定关键交易，进而提高销售流程效率，降低销售和收入获取成本。

最后，基于自然语言处理（NLP）的对话智能可以解析多平台的语音和文本交流，用于通话录音分析、虚拟代理部署和自动记笔记，帮助销售经理更快识别辅导机会，让销售人员专注于客户互动，从而进一步提升整体销售效率。

2、预测性销售分析

人工智能技术的不断进步，使其在销售领域的应用已经从简单的任务执行，发展到能够处理更为复杂的预测性和规范性分析。AI现在不仅可以通过诊断分析揭示数据中变量间的联系，还能利用预测分析来预测未来趋势，帮助企业预测销售预订并优化渠道策略。

进一步地，规范性分析不仅能够预测可能的结果，还能提供最佳行动建议，比如识别交叉销售和追加销售的潜在机会。

为了充分利用这些先进的AI技术，销售领导者需要投资于数据科学领域，以推动AI的创新应用。随着自动化分析工具的日益成熟，对数据科学家的需求将主要集中在解决那些最复杂和非结构化的问题上。

AI工具在模式识别和结果预测方面的能力远超人类，这将帮助销售团队和地区领导者优化战略，提升在投资组合、账户和机会层面的决策质量。这种智能化的决策支持系统将使销售人员能够更有效地运用他们的判断力，同时迅速淘汰那些缺乏这些能力的竞争对手。

AI 销售的四大代表性应用形式

AI看起来将能为销售带来巨大益处，但如何落实到具体应用呢？我们为大家盘点了AI销售的四大代表性应用。

1、AI SDR

尽管在2023年，生成式人工智能在B2B销售领域的应用比例不足5%，但预计到2028年，这一数字将大幅增长至60%。这一预期的增长不仅凸显了人工智能在销售领域的显著潜力，更突显了其在提升销售开发代表（SDR）工作效率上的巨大作用。

AI SDR，即人工智能销售开发代表，正以其先进的技术，取代了过去需要人类SDR完成的重复性手动任务。通过自动化进行数据库搜索、网络信息搜集和个性化信息制作，AI SDR释放了销售人员，使他们能够专注于战略规划和流程优化。

AI SDR还能为潜在客户提供一致且流畅的体验，消除了人为错误，确保了沟通的连贯性和专业性。例如，AI SDR能借助自动化电子邮件工具代替人类SDR智能自动化跟进客户，减少了手动劳动的同时也提高了响应效率。同时，AI SDR的数据分析能力使其能够迅速识别用户行为模式，并及时采取行动，如在用户频繁访问的网站发送跟进信息。

AI SDR的核心目标是提升人类SDR的工作效能，使他们能够专注于建立关键客户关系和执行高价值任务，从而在销售领域实现更高效的业绩增长。

2、AI sales agent

近日，知名CRM服务商Salesforce宣布将于今年10月份推出两款全新的自主AI销售agent：Einstein Sales Development Rep (SDR) Agent和Einstein Sales Coach Agent。

Salesforce的官网介绍资料中显示，Einstein SDR Agent 能够自主地全天候与潜在客户进行互动，回答产品问题、处理异议或安排会议，使销售人员能够专注于与客户的连接。与只能回答特定问题的聊天机器人不同，Einstein SDR Agent能够基于CRM和外部数据，通过Agentforce的检索增强生成（RAG）服务，做出决策和优先级排序，并自主确定下一步行动。

Einstein Sales Coach Agent 则通过模拟买家在发现、推介或谈判电话中的角色扮演，为销售人员提供个性化和客观反馈。还可以使用生成式AI将文本转换为语音，并通过RAG技术根据存储在Salesforce中的相关信息（例如交易信息、账户信息和与客户的先前通信）模拟买家的可能回应。

3、Conversational AI Chatbot

通过大语言模型赋能的对话式AI聊天机器人和虚拟助手，能实现类人的、大规模的客户互动。其能够自动处理常规任务、回答常见问题，并将高价值的潜在客户无缝转接给销售团队。Conversational AI机器人还能提供全天候客户服务，无论何时都能即时响应客户咨询，从而在客户的购买决策过程中提供支持。

此外，企业借助Conversational AI机器人还能实现自动化预约安排等常规任务，提高销售和营销团队的工作效率，释放他们去执行更战略性的任务。同时，Conversational AI还能优化潜在客户的管理和路由，提高转化率，并通过个性化的培养策略确保潜在客户保持活跃和购买意愿。

4、AI Sales coach

高员工流失率和业绩不佳常常是入职培训不足导致的昂贵后果。如果公司对新销售人员的培训不够充分，可能会面临新员工上手时间长、生产力降低和高员工流失率的问题。虽然传统的销售培训方法，如标准化的课堂教学和资深销售人员的辅导，具有一定的效果，但它们因缺乏个性化和难以规模化而受到限制。

AI驱动的平台可以打破这些限制，为每位销售代表提供定制化的学习体验，强化其优势并弥补不足。通过实时反馈和模拟真实客户互动，AI能让新入职的销售代表们在一个无风险的环境中练习技能，确保其在真正面对客户之前已经完全准备好，从而降低因准备不足而失去商机的风险。

这种高度个性化和即时的学习方式不仅能优化销售团队的培训和发展，而且有效确保其与潜在客户的每一次接触取得成功的几率得到保障，能有效地维护公司的销售渠道和业绩。

5、AI sales assistants

AI销售助理可以充当人类销售代表的智能“副驾驶”，通过自动化和个性化的方式，优化销售流程的多个方面。这些虚拟助手能够执行从自动跟进、个性化沟通、内容创作、客户关系管理增强、潜在客户识别与资格化，到会议安排、日历管理、表现跟踪、实时对话支持，以及销售预测和渠道管理等一系列任务。

它们能够利用机器学习的力量，提供与每个潜在客户共鸣的定制化沟通，同时确保材料的时效性和相关性。

AI销售助理还能通过精准的数据分析，帮助销售团队提高生产力和产出，确保销售渠道的有效管理和预测，让销售代表能够专注于建立深层次的客户关系和成功成交交易，从而在竞争激烈的市场中保持领先。

AI销售工具主要应用场景

1、销售预测

人工智能系统通过精准析历史数据，为销售领域提供前瞻性的预测。这些智能系统能够识别出最有可能转化的交易或潜在客户，预测接下来应关注的商机，甚至发现可能对您的产品感兴趣的新客户群体。这些预测的精确度依赖于系统本身的效能和所输入数据的质量。但无可否认，结合了历史和现实数据的人工智能，能有效地预测未来的购买趋势。

此外，人工智能还能在销售团队内部创造显著价值，帮助销售经理提前对团队的季度业绩做出预测，从而根据这些数据采取更为主动的策略。

2、会议和通话内容的智能总结与行动项提炼

销售工作中，与潜在和现有客户的通话是常态，而对这些通话内容进行总结和提炼行动项，往往是一项繁琐且耗时的任务。现代人工智能技术能够自动、迅速地完成通话内容的总结，并在通话结束后即刻通过电子邮件将摘要发送给所有参与者。更进一步，人工智能还能基于通话内容自动起草每个参与者的后续行动步骤。

这种自动化流程不仅极大地节约了人力资源，还确保了销售人员可以将更多精力投入到更高价值的工作上，比如促成更多的交易。

3、销售电话的深度分析

销售电话中蕴含的信息极为丰富，包括客户对产品的看法、他们的痛点、需求和期望等。人工智能不仅能够分析这些电话，还能在交易的背景下解读这些信息的意义，甚至能够洞察通话中的情绪、语气和情绪倾向，为销售策略提供有力的数据支撑。

4、销售代表的下一步行动智能推荐

销售团队在面对众多交易时，如何确定下一步行动和优先级往往是一大挑战。人工智能能够根据交易的具体情况和所处阶段，实时推荐销售代表的下一步行动，充当一个随时待命的销售教练和经理，确保销售流程的每一步都精准有效。

5、销售电子邮件和主题行的自动生成

电子邮件营销是销售组织工作的重要组成部分。人工智能能够协助销售人员在几秒钟内从零开始起草高质量、引人入胜的邮件内容和主题行，帮助他们显著扩展外联范围，同时提升邮件的个性化和吸引力。

6、识别新的市场潜在客户

人工智能通过深度分析市场数据，能够识别出新的市场潜在客户。它能够根据您业务的标准，分析现有合适潜在客户的特征，并在第三方数据库中匹配出高度符合的新潜在客户。

7、预测成交可能性和购买意愿

人工智能利用其强大的预测能力，能够对潜在客户的成交可能性和购买时机做出越来越准确的估计。这种能力不仅提高了销售渠道的可预测性和有效性，还帮助销售团队更有效地分配资源和优先级。

8、自动确定潜在客户的优先级和评分

人工智能能够根据潜在客户的成交可能性和购买意愿，自动确定他们的优先级，并根据行为因素、客户数据和评分标准，自动进行潜在客户评分。更重要的是，人工智能能够根据新数据和市场变化动态调整评分标准，确保评分的准确性和时效性。

国内外代表性AI销售企业

巨头企业和新兴的创业者都在积极进入 AI销售领域。国外市场该赛道已经有诸多成熟玩家和后起之秀，而国内则显得相对匮乏。我们为大家盘点了一些国内外比较有特色或代表的AI销售公司。

国外：

Gong

Gong.ai，由Amit Bendov和Eran Ben-Ari于2015年创立，这两位前LinkedIn员工凭借在技术和销售领域的深厚背景，打造出一个革命性的销售智能平台。该平台运用人工智能技术深入分析销售通话和会议记录，为企业提供洞察力，帮助销售团队更精准地把握客户需求和市场变化。Gong的总部位于美国加州，自成立之初便致力于通过数据驱动的方法，改善销售流程，提高销售效率，其产品不仅包含通话和会议分析、数据可视化，还提供实时反馈和预测分析等先进功能，以协助销售团队作出更明智的业务决策。

Gong的市场表现卓越，赢得了包括众多财富500强企业在内的客户群，并在风险投资的支持下迅速扩大了其全球影响力，完成了多轮融资，成为销售智能科技领域的佼佼者。

2、DocketAI

曾担任B2B商业情报数据平台ZoomInfo首席数据官的Arjun Pillai是一位连续创业者，并成功创立和出售了包括Insent在内的两家初创公司。在ChatGPT发布后，Pillai凭借对生成式AI的深刻信念，于2023年8月创立了DocketAI，旨在解决销售工程师在与潜在买家沟通时的效率和成本问题。

DocketAI是一个虚拟销售工程师服务，能够快速回答非技术销售人员的技术问题，并协助他们起草请求提案（RFPs）和其他技术文件。该服务通过整合和分析100多个应用程序的数据，学习顶尖销售人员的行为，以扩展公司的最佳实践，同时保护企业数据隐私。

2024年7月，DocketAI宣布完成了1500万美元的A轮融资，由Mayfield和Foundation Capital领投。使用DocketAI的公司能够提高销售生产力和胜率，同时释放销售工程师的时间，让他们专注于更复杂和战略性的企业交易。DocketAI的客户规模从15个席位的小型企业到拥有10,000个席位的大型企业不等，其中包括ZoomInfo和Demandbase。

3、Salesforce

Salesforce是一家全球领先的客户关系管理（CRM）软件公司，成立于1999年，由Marc Benioff创办。Salesforce公司最初提出了"No Software"和SaaS（软件即服务）的理念，公司最初的目标是通过云计算提供简单易用的CRM解决方案，改变传统软件的复杂性和高成本。

Salesforce的产品线覆盖销售、服务、营销、社区和分析等多个领域，通过提供高度定制化和可扩展的解决方案，帮助企业优化客户关系，提升销售业绩。

4、Pilot AI

Pilot AI 是一家利用人工智能算法自动分析销售电话并将关键信息直接同步到CRM系统的初创公司。由前Salesforce产品工程师Maxwell Lu创立，该公司已获得包括Twitch和Dropbox联合创始人在内的投资者220万美元的资金支持。Pilot AI 的技术能够自动生成销售电话的笔记，包括通话摘要、问题和答案以及后续步骤，显著减少了销售人员在通话后手动记录的时间。

尽管市场上有其他类似产品，但Pilot AI 以其流畅的操作和合理的价格吸引了从小型到大型销售团队的客户，包括Salesforce等行业领导者。随着疫情和宏观经济的放缓，数字化销售对话的增加为Pilot AI 带来了商机，因为企业越来越倾向于使用AI技术来提高现有销售团队的效率，而不是简单地增加销售人员。

5、Sybill

Sybill是一家为销售代表设计的AI助手初创公司，7月底刚刚宣布成功在A轮融资中筹集了1100万美元，由Greycroft领投。该公司的AI助手通过分析通话记录和电子邮件，提供深入的上下文洞察和摘要，帮助销售代表减轻行政工作负担。Sybill的AI不仅记录和总结销售对话，还能根据销售人员的风格起草跟进邮件，并自动更新CRM系统字段，总结关键销售信息。

Sybill的竞争优势在于其内部开发的检索增强生成（RAG）pipeline，该技术基于现有的AI GPT模型，提供销售特定的精准结果。公司创始人Gorish Aggarwal强调，AI的准确性对于赢得用户信任至关重要。Sybill的市场策略专注于销售代表而非管理层，这一策略帮助公司迅速打入市场，并在2023年9个月内将年度经常性收入（ARR）从10万美元增长到100万美元，主要得益于用户推荐。

Sybill已经拥有超过500个付费客户，遍布30多个国家，主要来自美国、加拿大、澳大利亚、英国和印度。公司利用技术行业的放缓，帮助企业削减成本，提高效率。新资金将用于进一步开发AI助手和扩大团队规模，Sybill计划到年底将员工人数增加到40人。

6、SalesCloser AI

SalesCloser AI 是 Wishpond 推出的一款创新的下一代人工智能驱动的虚拟销售代理，利用先进的生成性人工智能技术，为企业提供全天候的个性化销售电话和产品演示服务，无需人工干预。这个多语言平台能够24/7地吸引潜在客户、完成交易，并提供深入洞察，适用于软件/SaaS、专业服务、金融服务、教育、旅游与酒店业、保险等多个行业。

通过实时对话和演示，SalesCloser AI 能够根据企业上传的知识库定制销售演示，并管理从发现到成交的整个销售过程，帮助企业自动化任务、扩展销售团队并实现全球销售，同时提供详细分析以促进持续改进。此外，SalesCloser AI 还可作为销售发展代表、产品培训师、客户支持代理、产品上线专家或客户成功代表等不同角色，具有广泛的应用潜力。

7、Apollo AI

Apollo AI，成立于2015年的领先数据智能和销售参与平台，以其基于社区的众包数据方法，为用户提供广泛而准确的数据覆盖。团队由资深销售和营销专家组成，服务于4万名付费客户，包括初创公司和全球大型企业。

其核心产品集合了高级数据库搜索、电子邮件跟踪与自动化、AI写作助手，以及深入的分析和报告功能，旨在通过全面的销售智能平台助力企业提升客户参与度和销售转化率。

国内：

1、云蝠智能

云蝠智能是由三位江南大学校友创立的AI技术公司，专注于提供数字化销售解决方案。依托集群式软交换、话术画布逻辑配置、NLP技术、LLM和克隆音合成等核心技术，云蝠智能推出了AI呼叫和2D智能数字人服务，服务于万科、贝壳找房等知名企业，显著降低了客服成本并提升了服务效率。

云蝠智能不仅在市场上获得了广泛认可，还荣获多项荣誉并得到奇绩创坛、AMINO丰元资本等风投支持，成为AI数字化销售领域的先锋。

2、纷享销客

今年7月，老牌销售科技公司纷享销客发布了AI 1.0产品——纷享AI。据悉，该产品以AI+CRM为基础，构建了全新的智能CRM新范式。通过提供CRM与低代码开发的全场景AI能力，纷享AI将支撑企业营销、销售、服务、访销等多种智能化应用场景，同时满足不同行业客户的个性化调优，以及AI应用定制需求。

纷享AI基于智能化的数据处理和内容生成能力，可为销售人员提供更加清晰的策略和支持，为企业赢得更多的商机与转化。比如，它可帮助电销人员智能筛选线索，精准定位潜在客户；或针对KA销售，全面洞察客户需求，输出个性化的销售策略，补齐销售之间的能力差；它还可化身为一个优秀的智能助手，帮助销售人员加速商机推进。

3、亿量科技

亿量科技通过人工智能技术，为企业销售及客服工作场景带来了革命性的变革。利用先进的AI大模型技术，亿量科技实现了与客户沟通的自动化记录、深入分析和智能互动。系统能够自动生成沟通摘要，评估员工表现，提炼优秀经验，识别潜在客户，挖掘业务洞察，并优化销售策略，全面提升企业的销售和客服效率。

近期，亿量科技宣布推出了一款创新的AI销售大脑产品。这一产品基于全球顶级开源AI大模型，并结合了亿量科技多年来在100多个行业积累的丰富销售知识，以及50000多家企业知识库中的标准化话术、企业介绍、产品介绍、常见问题解答（FAQ）和使用反馈等信息。此外，AI销售大脑还经过了10亿级销售与客户之间的真实对话录音、图片、视频等非结构化数据的深度训练和增强，使其在理解和响应客户需求方面更为精准和高效。

销售团队如何做好迎接AI的准备

1、激励销售团队深入理解人工智能

随着人工智能逐渐成为我们生活的一部分，许多销售团队成员可能对其实际应用价值存在巨大担忧和误解。企业销售领导者，应该及时提供必要的支持和信息，帮助团队成员认识到人工智能不仅能显著提高工作效率，还能加强与客户互动的质量，促进销售转化。

企业可以通过教育和培训，鼓励销售团队学习新技能或提升现有技能，以便更有效地利用人工智能来增强销售策略。

2、谨慎地将人工智能融入销售流程

面对团队对人工智能可能取代其工作的担忧，销售领导者必须有策略地规划人工智能技术的集成。人工智能应被视作一种辅助工具，用来增强而非粗暴取代销售团队。

销售领导者要避免急于用人工智能完全替代现有流程，而是探索如何将其融入现有的销售策略中，以提升团队的整体表现。

3、更新管理理念，确保团队对AI变革的了解

由于人工智能在销售领域的应用相对较新，有效的变革管理显得尤为重要。透明的沟通以及包括所有团队成员在内的广泛参与，是提高接受度和参与度的关键。通过开放的决策过程、设定明确的指导原则并鼓励双向沟通，可以帮助团队更好地适应变革。从一开始就收集团队的反馈和建议，能够确保变革过程顺利且高效。

4、评估人工智能实施效果

成功实施人工智能是一个持续的过程，需要时间来观察和调整。在此过程中，管理层需要密切关注团队成员的适应情况和反馈。那些表现出色的团队成员可以作为榜样，帮助其他人更快地适应新工具。如果有成员难以适应，可以安排他们与熟悉人工智能的同事合作，促进学习。

通过持续监控和评估人工智能集成的效果，管理层可以及时调整策略，确保技术应用为销售团队带来最大的效益。

AI增强销售理想之路还有多远

近些年，AI技术的发展让传统依赖直觉、高频互动的销售习俗逐渐向利用机器学习等进行预测洞察和超个性化策略的智能销售转变。

生成式AI的流行，更进一步强化了借助数字员工、agent智能代理等能力实现自主销售。AI正在带古老的销售进入一个新阶段。

但BCG咨询团队也明确指出，尽管过去十年AI赋能销售的技术创新速度发展很快，但是价值交付却远远落后。许多AI销售技术公司尽管在技术层面进行了大量投资，且在小范围试点也效果很好，但在规模化发展过程中却遇到了许多阻碍。AI销售工具的功能越来越繁多，也让企业销售团队引发注意力疲劳。

BCG分析，AI驱动的销售未能提供核心价值主要有以下四个关键原因：

1. 不稳定的数据根基：

企业在未稳固可靠的单一数据源的情况下急于开发倾向性算法。常见两大问题是：CRM数据常因账户层级不明确、数据字段缺失、垂直标签不当和数据重复而无法有效支持大规模分析。另外，使用准确度有限的模糊匹配算法整合成本不菲的第三方数据与CRM及ERP系统的第一方数据，导致“输入垃圾、输出垃圾”的局面，数据虽看似有洞见却未能带来实质性的商业价值。

2. 缺少试验与反馈机制：

AI模型和计划的设计往往局限在数据智能团队内部，他们在沙盒环境中构建概念验证模型。企业常常忽略与前线团队建立跨部门反馈和试验循环的重要性，导致“黑箱”模型虽然能生成算法推荐，却因缺乏业务透明度和信任度而受限。

此外，若无强有力的实验机制来测试和学习，这些建议很快就会在市场动态的快速变化中变得不再适用。

3. 工具配备不足：

大规模AI驱动的销售活动需要同步、全渠道、无缝地激活来促进销售人员的采纳。这要求精细的前端定制和全面的后端集成，创建统一的界面和体验，让销售人员轻松获取所有客户数据、洞察和建议并据此行动。

然而，企业通常依赖现成工具，这些工具的数据集整合不够紧密，定制化程度不足，难以与销售流程紧密结合。这种状况导致工具消耗了投资却未能简化销售流程，反而增加了销售人员的负担。

4. 未能推动组织文化变革：

虽然每次人工智能的应用之旅都各有不同，但根据BCG的观察，成功的关键在于遵循10/20/70规则：将10%的精力用于算法开发，20%用于数据和技术基础设施建设，而70%则用于业务和人才的转型。尽管算法和基础设施有助于确定目标对象，但企业往往忽视了设计合适的运营模式、投资于顶尖人才以引领试点项目、确保专业化、建立卓越中心、为销售团队提供恰当的激励，并推动支持和行为的变革。

结语

AI介入到以销售为代表的企业工作流程中，不是企业的主动选项，而是适应性发展的必然之路。而AI强大的渗透力在有形和无形中融入个人及团队工作流程中。

个人如何强化自身专业know- how，不被AI替代，企业如何用AI降低资源损耗，以及提效是两个不同但又相互关联的课题。AI销售领域的先驱者们已然在给我们探索一条示范性道路。

参考资料：

1. Gartner《AI in Sales: Boost Revenue and Close More Deals》
2. 麦肯锡《生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿》
3. 《The Future of AI in Sales with Gong’s CEO and Co-Founder Amit Bendov》
4. 《AI-Powered Sales: Bridging Opportunity and Value Gap》

文章来源“非凡产研”，作者“Qiuping”