從解放銷售人員的嘴開始，AI 能重塑銷售行業么？

隨著互聯網新技術的演進，人工智慧技術正在賦能 B 端銷售，幫助更多的客戶擺脫傳統的拓客方法，2019 年或將是 AI 銷售迎來爆發的一年。

提到職業銷售，蕩漾在腦海中的場景，或許是電銷人員在呼叫中心緊握電話不停的賣力喊嗓。對很多職業銷售來說，打電話是他們的職業素養。如果說成功簽單是一種運氣，那麼被對方拒絕或掛斷電話才是一種日常。為了取得一份說得過去的業績，在每位職業銷售通往高薪的路上，背後流淌的都是血與淚。

據 Gleanster Research 的一份研究報告顯示，在企業人工獲取的銷售線索中，平均只有 25% 的線索有概率簽單。如果遭遇經濟形勢下行或資本寒冬的當口，企業的銷售部門將面臨艱巨的挑戰。哪怕是資深的銷售人士，也會因傳統銷售的效率低下而愁眉不展。一旦銷售人員背負的業績不能達標，只能拿著微薄的底薪維持生計。對於中小型企業來說，低迷的收入則面臨著倒閉的風險。

一直以來，國內 To B 的企業在傳統銷售效率方面普遍存在兩個問題：一是優質銷售線索的匱乏，銷售人員獲取客戶的渠道還局限於熟人推薦或是在網上任意搜尋；二是冗雜線索太多，尤其是在數據爆炸的時代，有價值的信息容易受到其他信息的侵擾，在這種情況下，搜索引擎和第三方資料庫給予銷售人員的幫助微乎其微。

即便投入大量的人力和資金，To B 企業的銷售線索還是難以快速且規模化地甄別有效線索，銷售人員僅僅停留在獲取客戶名稱、聯繫方式等信息要素。

這樣的情況在過去困擾著諸多企業和銷售人員。如今，隨著互聯網新技術的演進，人工智慧技術正在賦能 B 端銷售，幫助更多的客戶擺脫傳統的拓客方法，提高企業的客戶資源、市場地位和競爭優勢。

AI 正在銷售環節中發揮作用

早期的人工智慧作為一種實用性技術，能夠替代用戶完成一些繁瑣單調的重複性工作。在某種程度上來說，它被看作是人類的「第二大腦」，可以自動輸入數據、分析聯繫人語音語調，或是在有需要時告訴用戶如何去做。在 To B 領域，AI 已經廣泛的應用與金融、安防等領域。而國內一家名為「探跡」的創業公司正在向外界展示，AI 賦能傳統銷售同樣大有可為。

成立於 2016 年 6 月的探跡，是一家智能銷售服務提供商。在同年 9 月，探跡智能銷售預測解決方案上線，其基於 AI 和大數據，為 To B 的企業提供從銷售線索挖掘、商機觸達、客戶管理到成單分析的全流程智能銷售方案。

起初，探跡從中大型客戶入手，通過不斷分析和挖掘全網在線企業信息，結合每家企業內部的客戶關係管理系統（CRM），利用機器學習建立銷售預測模型，幫助 To B 企業打通內外部數據，再利用機器學習自動建立量化客戶模型，從繁冗複雜的存量線索中，為潛在客戶的畫像補全、清洗和排序，保證讓企業獲得無重複、精準的高質量線索，最終達到提升銷售轉化率及收入的目標。

2017 年 9 月，探跡線索平台正式上線。探跡科技 CEO 黎展表示：「這款的 SaaS 級產品，專門為中小微型企業打造。這些企業中的絕大部分銷售自動化普及率不高，客戶數據積累薄弱，資金預算有限，缺少有效獲取新客戶的方法，他們需要更加輕便的模式。」

據了解，探跡線索平台的費用也在企業接受的合理範疇內。另外，隨著使用時間的逐步提高，探跡線索平台會根據預測結果和企業反饋，預測模型的自我迭代和優化促使預測結果越來越精準，為企業提供更加優質的潛在客戶。

2 年多時間以來，探跡通過分析和挖掘全網的企業數據，幫助企業打破「數據孤島」的屏障，為企業提供具不同維度的客戶信息，系統性地了解潛在客戶地痛點及背景信息，並提供多種觸達工具，讓銷售人員聯繫潛在客戶前能夠快速甄別優質線索，提升銷售成單率。

據探跡提供的數據顯示，截至目前，探跡幫助企業平均降低了 30% 獲客成本，平均線索意向率提升了 3.5 倍。

黎展強調，基於探跡積累的企業知識圖譜，並結合以往優質成交客戶的數據特點，探跡線索平台給予每個維度的數據分配不同的權重，然後進行綜合打分，最終按照優劣順序排列。這一解決方案能夠快速切精準地在知識圖譜中找到潛在客戶，幫助中小微企業提高獲客的精準度和成交轉化率。

對答如流的 AI 電話機器人

此外，探跡還提供 AI 電話機器人、EDM 等多種觸達工具。其中，探跡電話機器人已於今年 7 月正式推出，其以真人式的語音與客戶溝通，主動引導銷售過程，解答業務問題，自動完成意向篩選，並能對接探跡線索平台，一鍵獲取海量意向線索，更大限度地提升銷售效率。

眼下，隨著語音智能技術的普及，探跡 AI 電話機器人利用深度學習演算法，訓練其上下文關聯的語義分類網路，準確理解對話內容的客戶意圖。通過 TB 量級的語料庫，AI 電話機器人可實現自我學習的能力，通過定位和歸類客戶的高頻關注點，協助企業持續優化話術。

眾所周知，語音智能最難突破的點在於語義理解。探跡 AI 智能電話機器人在語義理解方面，堅持自主研發，利用神經網路的演算法模型，實現更準確的自然語言理解。與提取關鍵詞的方式相比，探跡採用的基於神經網路的機器學習演算法，擁有更好的自主學習能力和語義理解能力，包括可以處理更加口語化的問法。

過去，依靠傳統的人工挖掘線索和觸達線索，銷售人員與客戶的平均通話時長僅為 12s。據探跡官方數據顯示，AI 電話機器人的平均通話時間達到 120s，對答準確率已高達 95%。如果和探跡銷售預測方案或線索平台一併使用，銷售人員與客戶平均通話時長可超過 5 分鐘，提效高達 10 倍，並替代 50% 的人力。

隨著未來 AI 技術邁上新高度後，銷售人員可以真正從簡單、重複、低價值的勞動中徹底解放出來，使銷售工作更具有價值。雖然探跡現在配備有銷售團隊，但黎展堅信，銷售人員都將成為「合成思想家」，他們將會從大量的、經分析組織好的信息中獲取知識，幫助他們得出銷售的解決方案，而非單純的售賣商品。他們還要保持與客戶的溝通交流，但並不是思考銷售本身，而是與客戶達成共識進而達成銷售的目標。

AI 能否解放銷售人員

眼下，有超過了 1000 家的企業選擇與探跡合作，其中包括阿里巴巴、今日頭條、分眾傳媒、網易企業郵箱等多家知名企業。在今年 7 月，探跡 AI 電話機器人剛剛推出後，公司便獲得了來自阿里巴巴和啟明創投聯合投資的 4000 萬元 A 輪融資。

即便如此，關於「AI 銷售系偽命題」的質疑聲不絕於耳，偏向保守的觀點似乎更利於傳統銷售的發展。無可否認，傳統銷售對於簽單成交起到很重要的作用，但黎展認為，決定簽單與否需要多方面的配合：一是產品本身的質量和品牌影響；二是技術能否為銷售提供支持；三是售後服務體驗的優劣。

雖然我國講究禮尚往來的傳統，人際關係通常是簽單與否的要因，這一點，AI 銷售的確無法做到。但企業主如果把成單與否單純歸因於銷售人員，是非常不合理的。黎展分析說：「再資深的銷售人員精力和人脈資源也都有很有限，不足以支撐企業的盈利需求和市場開拓需求。如果企業用高標準來要求員工的銷售能力和忠誠度，勢必會大大增加企業的培訓成本。一旦資歷深的銷售人員離職，那麼他掌握的大量客戶資源，不僅無人跟進，更有可能被其他對手搶走。」

另外需要強調的是，探跡旨在藉助 AI，大幅降低銷售人員日常的工作壓力，銷售人員可以把更多精力集中在客戶關係的建立和維護上。例如谷歌、領英等企業主已經依靠 AI 來獲取更多線索，準確地知道客戶交易的進展進度。這些工作交給普通的銷售人員，未必能 出色完成。

歸根結底，AI 銷售為企業主和銷售人員解決了諸多「痛點」。黎展堅信，隨著 AI 的引入，未來，銷售將重新被大眾定義為有技術含量、有價值的工種之一。我們應該關注的是在 To B 銷售領域的 AI 創業公司，未來將如何利用技術助推更多的銷售人才走向前台。就像黎展所說：「只有那些善於接受新技術的銷售人才能在『人工智慧時代』有所收穫，率先成為最優秀的銷售人員。」       

行業頭部公司即將湧現

雖然 AI 銷售是條相對陌生的新賽道，但各個玩家的實力都不容小覷。國外有 Everstring、Infer、Mintigo、Saleforce、Oracle 這些創企，國內有銷售易、紛享銷客、搜客寶等競爭對手。此外，微軟、亞馬遜以及 BAT 等巨頭都在 AI 銷售領域有所布局。

不過，各個公司的切入點不盡相同。黎展指出，在客戶管理系統 CRM 領域，市面上已有很多優秀的產品，但對於 B2B 業務的公司來說最主要的是獲客難的問題，這一市場相對空白，企業面臨的最主要難題還是聚焦於如何精準獲客。因此，探跡利用大數據和人工智慧的技術手段替代人工低效尋找線索的方式，幫助企業在全國數千萬家公司中，精準挖掘出他們的潛在客戶，提升企業的銷售效率和銷售業績。

關於探跡核心競爭力，主要是在以下三方面：

1．數據積累——企業知識圖譜。探跡有超過 1 億家企業及超過一萬個分析維度的全國企業知識圖譜，每天抓取數億個頁面內容，再通過機器學習和 NLP 將上億個非結構化數據變成結構化數據，獨特的業務標籤體系和數據管控體系讓探跡的圖譜領先於其他的競爭對手；

2．技術創新——人工智慧技術。探跡的研發團隊擁有 PB 級別的數據挖掘、機器學習演算法經驗，並且擁有多項 NLP、機器學習領域相關專利，能夠幫助我們在模型預測、語義理解層面做得更好。

3．一站式客戶服務體驗——完備的產品矩陣和解決方案。探跡提供了線索平台、AI 電話機器人、銷售預測模型等多個產品和解決方案，為企業打造了一個完整的智能銷售閉環，幫助他們實現從線索挖掘、商機觸達、客戶管理到成單分析的全流程智能銷售解決方案。探跡目前已有超 1000 家企業客戶，其中包括阿里巴巴、分眾傳媒、今日頭條等行業巨頭。

作為一家創業公司，探跡在商業模式和打法策略上，實行本土化的策略，打造智能銷售閉環。

由於國內企業信息化建設不足，欠缺數據沉澱，即使是有信息化建設的企業，由於系統的不開放性無法提供直接的數據連接通道。探跡通過不斷挖掘和分析全網信息，其企業知識圖譜以覆蓋有一億家企業，搭建從推薦客戶線索到整合銷售能力到銷售過程管理的全信息化銷售閉環。

針對企業銷售場景，探跡科技並不僅提供單一的 AI 演算法，而是把不同的演算法嵌入覆蓋線索挖掘、商機觸達、客戶管理到成單分析的銷售全流程中，打造完整的智能銷售閉環。

為幫助企業能夠實現客戶的全生命周期智能管理，探跡科技打造了極具競爭優勢的產品矩陣和解決方案。自 2016 年開始陸續推出企業知識圖譜、銷售預測模型，2017 又推出了 SaaS 級的探跡線索平台、市場分析模型，以及今年 7 月推出的探跡 AI 電話機器人等產品。

黎展預估，在未來一到兩年內，AI 銷售領域很有可能湧現頭部公司。在接下來的兩年時間裡，各家的角逐會階段性地呈現。「因為這個行業剛需性很強，B2B 企業很需要，大家已經形成企業服務付費的認知了，所以不會是一個長期慢發展的過程。」從市場規律來說，大多是頭部的種子用戶和天使用戶先嘗試，然後第二年進入快速增長階段，第三年進入爆發期。所以，他認為，今年是 AI 銷售的初期用戶增長階段，明年或將是 AI 銷售迎來爆發的一年。

頭圖來源：視覺中國

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