對于ToB領域的銷售來說,AI還是個半生不熟的詞。
“ToB領域大多時候都是依靠際關系成單”、“CEO才是公司最棒的銷售人才”、“ToB銷售需要搞定的人群更復雜,AI能干嘛?”……
ToB銷售從業者對AI有著發自本能的拒絕和質疑。甚至還有個終極拷問:做AI智能銷售的公司,難道不需要配備銷售人員?
但是,AI真的來了。
不管是扎克伯格和李彥宏這樣的“AI死忠粉”;還是霍金和馬斯克這樣的“AI懷疑派”,他們都傳達了這樣的信號。只是或多或少、或早或晚的事情。
在美國有Salesforce、Oracle、IBM、SAP等上千億美金的ToB服務商,已經把AI作為工具融入到云服務中,提供隨用隨取的模式。
但國內AI發展還伴隨著企業數字化、云化等多重變革重疊,很難一步到位,快速落地。
AI在ToB銷售領域的應用,大體的方向都是通過不斷地收集全網企業信息,結合公司內部CRM的客戶數據,利用機器學習自動建立量化的客戶模型,幫助企業找到精準的潛在客戶,減少銷售成本。
主要來說有這樣四類玩家:云服務廠商、ERP/CRM軟件廠商、BAT類巨頭以及小型單點切入的創業公司。
云服務廠商,比如亞馬遜、微軟等在云端接入AI工具,為企業整體的數字化運營提供全面的服務。
但是現在很多軟件廠商也開始出現云化的趨勢,比如國內老牌軟件廠商用友,國外的SAP、Salesforce等都推出了銷售云服務,AI穿插其中進行應用。
上述廠商的優勢是已具備很強的技術能力和客戶儲備,能夠快速對產品進行迭代升級,滿足產品的定制化需求。它們主要服務大中型企業和政府客戶,并且很容易就“連縱合橫”。
比如營銷巨頭Adobe以47.5億美元收購了銷售自動化(SFA)獨角獸Marketo;SAP和阿里云合作,在阿里云IaaS上提供SAP S/4HANA Cloud和SAP Cloud Platform等。
BAT類的平臺因為自帶流量屬性,是天然的大數據中心,能夠對數據的營銷價值有較多挖掘,提通用型營銷工具。比如騰訊智能營銷云,將社交流量數據與品牌商進行對接;阿里的Uni Marketing , 用內容+智能營銷模式,注重資源性與內容IP進行結合;百度通過AI賦能,用搜+推信息流玩法驅動內容媒介變革。
另外一股不容小覷的新生力量就是以單點切入型的創業公司,這類公司主要面向中小企業。比如銷售易、探跡等為銷售人員提供的企業級SaaS應用和工具;以及活動行,看似只是一個活動報名的入口,但是背后也有活動管理、智能推薦、用戶運營等的營銷工具;還有近一年爆發的小程序公司,以名片為切入口,后端接入CRM、AI分析工具等。
這些單點型工具能夠打開市場,一是因為這類工具切中了大部分銷售的痛點,且能有效解決;二是它們的收費較低,能夠迅速打動2C從業者,然后影響ToB管理層。
這類公司隨著聚集的用戶和流量增加,也在朝向一站式、平臺式方向發展。但要注意的是,單點切入型產品的自身變革如果不能跟上企業的發展速度,也很難將客戶長時間留下來。
不管是哪類玩家,在為ToB銷售提供更智能的工具時,主要利用AI兩個方面的價值:一是通過機器學習、神經網絡,利用大數據進行自我訓練和優化,達到輔助決策的作用。另外就是AI屬于機器,不用擔心它有情緒或者心情不好的時候,能夠全年無休工作,這一點是人類無法企及的地方。
根據來自銷售易的一位科學家所言,AI在銷售領域的主要來說分為四個層面:
首先第一個是底層的Data Intelligence。也就是首先要解決企業“數據孤島”問題,對數據收集、清洗進行標準化,然后建立自己的用戶畫像庫。
如果企業自己沒有數據的時候,主要可以從外部獲取。比如公開數據源,包括工商數據等;爬取特定數據渠道,在新浪、搜狐、阿里巴巴等網站上爬取公司的數據;跟數據渠道合作,購買數據。
第二個是場景的智能(Contexual Intelligence)。比如在舉行商務大會、客戶服務回訪等細分場景等,利用AI進行場景化智能,不需要做一整套完整的技術。
第三個是分析云(Bussiness Intelligence),也就是新一代的商務智能。對企業積累和獲取的數據進行可視化分析、實時關聯、自定義分析,構建完整的企業知識圖譜等。
最后才是再去做AI(Artificial Intelligence),進行智能推薦、AI助手開發、預測銷售、線索打分、自動分配、智能診斷等功能。
但是總體來說,從2014年AI興起,主要還是在單點技術上不斷創新和突破,整體應用還有待落地。在ToB銷售領域,AI也只能在特定環節起作用,還是很難取代ToB銷售人員。比如AI可以在拜訪策略、銷售話術、智能推薦等方面進行優化,然后提供整體的解決方案。
那么,回到文章開頭的問題:為什么提供AI銷售服務的公司都要組建自己的銷售團隊?
雖然AI界的代言人李開復認為,電話營銷員/電話銷售是第一個會被AI取代的崗位,但在ToB銷售領域,現在提出電話銷售被AI取代還為時過早。
因為AI還不能顛覆ToB銷售人員的“關系戶”模式:時常拜訪客戶;逢年過節寄些禮物刷存在感;混個臉熟獲取信任,再談買賣。但這種關系模式在國內B2B領域非常重要。
“絕大部分ToB銷售、商務都是看人。”一位ToB行業從業者曾經這樣對筆者吐露,“哪怕是招標的項目,既然大家提供的產品都差不多,那么,到底選中誰的產品也都是人熟的事。”
更重要的是,AI落地的首要條件是企業已經有了一定的數字化基礎。但現實是很多企業還在數字化的進程中,存在“數據孤島”問題,對于AI的落地并不具備數據土壤。
曾經服務過沃爾瑪數字化轉型的SCRM服務商曾對筆者表示,哪怕是這樣的零售巨頭,積累的數據也少的可怕。
很多企業沒有意識去遵循新的互聯網模式,通過捕捉、匿名、脫敏處理并同步集成所有公司的數據,然后利用這些數據來獲取客戶,基于數據共享為企業解決業務問題。
此外,在ToB領域,銷售人員對AI工具的需求雖然大,現階段也難以滿足真正需求。因為通用型AI工具不能解決偏行業性、偏特定場景的定制化問題;定制化AI工具往往投入又太高,還需要人力去主動維護……
這是ToB企業服務的共性:門檻高,專業度強。AI在ToB銷售領域的入侵也只能從簡單的單點技術開始,逐漸由點到線,再匯成面。
當然,暫時的安全并不代表著永遠。銷售人員也面臨著職業升級,比如未來ToB銷售主力會不會就是CEO本人?隨著ToB和ToC之間將不斷融合,創意和腦洞將成為銷售人員最終的考驗。
畢竟在機器學習、語音和視覺等AI技術的加持下,從在大數據中發現紙尿褲和啤酒更配開始,銷售模式的變革逐漸變得悄無聲息、防不勝防。
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