AI在To B销售领域的现状与未来：赋能而非替代

AI在To B销售领域的革命性应用，赋能销售而非替代。

核心内容：

• AI无法取代To B销售人员的原因
• AI目前在To B销售领域的实际应用
• AI未来在To B销售领域的发展方向

从ChatGPT问世那天起，业内就在反复追问同一个问题：AI到底能不能替代To B的销售？折腾到现在，答案其实已经比较清楚了——至少目前，这条路走不通。但话说回来，AI在To B销售领域的价值，也远不止“能不能替代”这么简单。

先亮个明确的结论：

这篇文章会围绕四个层面展开：为什么AI取代不了To B销售；它现在能帮上什么忙；未来有哪些可能性；企业又该如何为AI的应用做好准备。

为什么无法取代To B销售人员和销售工作

要理解这一点，得先看看B端采购决策的本质。

• 虽然表面上是一个组织在买东西，但真正拍板的，是活生生的人。客户采购角色个人的感受、判断、甚至是情绪，都在决策中扮演着关键角色。目前AI连基本的情绪价值都满足不了，更别提建立深层次的信任关系了。
• 如果真让AI直接扮演销售去跟客户交流，问题就更多了。为了让它说得准、不跑偏，需要给它塞进大量的专业知识库、反复调教提示词。结果就是——反应时间很长，客户等得不耐烦，体验感极差。
• 现在市面上绝大多数AI都是通用大模型，缺乏销售专业领域的底层逻辑。直接拿来用几乎不可能，甚至还会出现常见的“幻觉”现象，一本正经地胡说八道。
• 更麻烦的是，目前用于训练AI的销售数据，既缺少系统性，也很难保证准确和正确。很多底层逻辑方向本身就是错的。说得直白点，AI学到的，往往是那些低效甚至错误的销售方法，因为这类数据在网上泛滥成灾。

现在，AI能够帮助To B销售做什么

上面这张图来自知名的HubSpot公司，它梳理了AI目前的一些典型应用场景：

• 撰写内容：比如写邮件、整理会议纪要。
• 节省手动任务时间：自动处理数据录入、笔记记录、日程安排这些重复劳动。
• 利用数据优化销售流程：从销售预测、潜在客户评分、漏斗分析中获取数据驱动的洞察。
• 自动筛选潜在客户：帮销售代表快速识别出高质量的目标客户。
• 支持潜在客户拓展：撰写拓客邮件的初稿，或者提供一些能引起目标客户共鸣的内容创意。
• 模拟与训练：分析或模拟销售电话，进行客户互动演练。

不过，国内的销售从业者看完这个列表，可能多少会有点落差。除了最后一条，前面的应用在国内其实做得并不普遍，或者说，缺少足够的数据支撑AI真正落地。

这一年多来，团队测试了提示词、智能体、API接口等各种玩法，得出了几个比较务实的结论：

• 在合适的提示词加持下，DeepSeek V3能较好地扮演客户角色，跟销售进行拜访沟通练习。但一旦提示词不对，或者大模型本身有问题，它离真实的客户表现就差了十万八千里。
• 利用Coze搭建的约访信息工具，可以帮销售人员写出一条合格的约访信息，并提供充分的参考和指导。虽然跟成熟销售用起来的效果还有差距，但对那些半小时憋不出一条合适信息的人来说，效率和效果提升是实打实的。
• 帮销售人员整理会议记录、写报告框架，这些事AI干得还不错。但前提是，使用者得有能力识别AI的“幻觉”。AI在这里更多是锦上添花，如果使用者自己都分不清好坏，很容易闹笑话。毕竟，通用型AI在外行眼里是专家，在内行眼里就是个新手。
• 在销售专业逻辑的引导下，AI能按部就班地分析销售情况。但问题在于，缺乏专业数据支持，AI对输入信息的分类和标识效果并不理想。

目前国内做AI销售应用的公司不少，比如Kimi的股东之一循环智能。但观察下来，它们普遍有一些共性特点：

• 主要聚焦在电话销售、4S店销售（工牌后有麦克风）这类能直接拿到语料的场景。复杂、多变的大型To B销售场景，并不适用。
• 缺少销售专业人士的深度介入。更多是靠所谓“销冠经验”对标检验，天花板很低。很多训练说白了就是扣模板，效果顶多算个扫盲班水平。
• 虽然号称“1天部署”，但那只限于IT层面。每个企业、每个客户行业都有自己的专有知识，不经过梳理和数据标注，根本没法跟销售专业有效结合。
• 如果不能在销售业务底层逻辑上打通与AI垂直模型的配合，这类应用很难盈利。不盈利，模型性能就无法持续优化。长远来看，未来AI在销售领域的应用，一定是专业的人主导，懂AI的人配合。

AI未来可能帮助To B销售做什么

基于目前对大模型的研究，一旦To B销售数据的标注工作到位，再加上对通用大模型的预训练和微调，AI能做的事情会多很多：

• 拜访前准备和拜访后总结：
  这两步AI完全可以给出很好的建议。现在的瓶颈在于，通用模型对销售人员输入的信息识别、分类还不够准。这需要专门的销售数据来纠正和训练。需要注意的是，拜访过程中不要指望AI直接介入——合规、响应速度、沟通节奏被打乱，哪个问题都不好解决。

• 订单分析与销售行动策略制定：
  这部分逻辑和方法论已经比较成熟了，缺的就是对销售数据的标注。一旦这个基础打好，AI就像Excel一样，使用者只需要填写相关信息，而不需要自己从零搭建公式。门槛大幅降低。

• 销售行为能力训练：
  AI已经能扮演客户跟销售进行模拟拜访，但训练总结和建议方面还不够专业。未来随着销售垂直领域AI大模型的完善，这部分会越来越专业。基于真实案例的订单推演模拟演练，也会逐步上线。

• 帮助销售管理者分析订单：
  面对团队里成堆的订单和销售日志，管理者挨个看效率极低。未来AI可以代劳，给出建议，甚至明确指出应该重点关注哪个订单或销售人员，以及提供具体的辅导方法。

• 分析团队业绩，给出达成建议：
  原理类似，只要对业绩数据的识别和分类问题解决了，分析逻辑和方法都是现成的。

• 销售与业绩风险预警：
  AI可以从市场、业绩规划、订单分析、销售人员行为等多个维度，发出预警和建议，帮助管理者和销售提前做预防性措施，而不是事后补救。

AI未来应该如何应用到To B销售工作中

前阵子红杉资本提了一个观点：未来客户会为AI提供的效益（结果）买单。注意，这个“结果”不一定是最终成交，更多是过程性的效率和效果。对企业来说，关键问题是：为了迎接AI应用，需要做哪些准备？

除非企业有足够的资金自己搞一套销售AI模型，否则大概率会选用通用大模型，至少是销售垂直领域的通用模型。这就要求企业：

• 准备好产品和客户行业的数据与知识：
  销售专业层面的事交给AI，但产品和客户行业的数据必须企业自己梳理。这也是考察AI在销售方面是否有效的关键。

• 提升订单层面的信息质量：
  AI发挥作用，需要高质量的拜访信息和销售日志。而且，一个有效的销售AI大模型，必然有自己的销售方法论和底层逻辑。这就意味着，销售信息的规范格式需要向这套方法论靠拢。

• 销售人员要具备承接AI建议的行为能力：
  AI再强，最终执行还得靠人。只要还有人参与，这个环节就是AI无法替代的。

• 不要把AI当IT软件部署：
  销售类AI是专业服务型AI，不是工具型。工具型AI无非是用不用的问题，但专业服务型AI一定会跟企业原有的销售习惯产生冲突。这些冲突不解决，效果就出不来。因此，更应该把它看作一个销售咨询项目，AI只是承接咨询成果、持续迭代和落地的工具。

• AI目前在某些方面能支持销售工作，但要效果好，离不开销售专业逻辑的加持。
• 未来AI会发挥更大作用，但前提是做好专业的数据标注，并且标注必须基于专业的销售底层逻辑和方法论。
• AI只是销售人员的外骨骼。销售自己不走、不举重，外骨骼再强也白搭。
• AI就像电，是一种智力能源。能不能用好，关键不在于把电线拉进家里，而在于有人能帮你设计出适合你的“销售电器”。