本文讨论： B2B销售的当前状况，AI将产生最大影响的地方，以及正在实现这一目标的初创公司

很多B2B 的SaaS公司都有首席收入官（Chief Revenue Officer)的职位，主要负责销售、业务支持和客户留存等工作，这些工作长期以来一直依赖于人工操作，且过程繁琐。虽然这些职能对公司增长至关重要，却常常是资源消耗最大的部分，且多数工作流程存在冗余、手动操作和低效率的问题。

我相信，人工智能（特别是智能体工作流） 将逐渐实现这些职能的自动化和智能化，预计在未来五到十年内，这些工作将变得更经济、更高效。

好，我们来审视一下当前B2B销售的状况，探讨人工智能在哪些方面将产生重大影响，以及那些正在推动这一进程的初创公司——也许这些因素将为新一代智能体SaaS 产品带来成功。

B2B销售的现状

在B2B销售领域，从一开始就明确销售组织的资金投入点是非常重要的，因为这能帮助我们发现哪些资源分配得不够合理。

根据行业研究机构关于SaaS企业的人员配置指南、行业薪酬基准，以及多位销售人员的访谈反馈，我们能够计算出一个受风险投资支持的标准B轮和C轮 SaaS创业公司在各个业务环节的资源分配情况。

在所有业务环节中，寻找潜在客户、完成实际销售和进行管理/内部工作通常是成本最高的部分。

销售流程的主要工作可以细分为处理销售线索的关键活动，这包括从初步发掘到成交，再到新客户的入职和客户关系的维护。尽管这个流程已经被简化，但它依然能够展示B2B销售周期的复杂性和多维度的特征。

AI能够带来改变的地方

随着商业化AI的快速发展，许多SaaS企业已经开始利用自动化技术来提升效率，例如自动记录和转接销售电话，或自动发送基础电子邮件。这些最新的AI进展不仅能够自动化日常流程，还能显著提高它们的效能。

具体来说，这些进步包括：

• 可编程性：流程可以通过编码来实现自动化。

• 可重复性：一旦设置，相同的任务可以无限重复执行。

• 数据驱动：AI系统可以利用大量数据来优化决策和流程。

• 标准化操作：非定制化的、低风险的客户互动可以通过标准化的AI工具来处理。

现在，让我们以新的视角来审视这些工作流程，其中“绿色”代表的是那些可以通过AI技术得到自动化或改进的环节。这意味着我们可以通过AI来优化和简化许多传统手动操作的流程，从而提升整体的工作效率和客户满意度。

在我们深入探讨B2B销售工作流程中成本最高的三个环节：线索发掘、销售签单以及销售过程和内部管理时，我们将从以下三个方面进行分析：

• AI全面应用的未来：在一个AI技术得到完全应用的未来，现有的工作流程将会发生怎样的变革。

• AI创新企业案例：介绍一些正在该领域开发AI解决方案的创业公司实例。

• B2B工具的成功经验：分析历史上在这些领域取得成功的B2B工具公司，他们成功的关键因素是什么。

通过这样的分析，我们可以更好地理解AI如何改善和优化B2B销售的关键环节，以及未来的趋势和机会所在。

1. 销售线索发掘环节

在针对首席收入官、销售主管、客户经理和增长运营经理进行的访谈中，我们了解到业务开发代表（BDR）和销售开发代表（SDR）是最手动、最低效的功能。

BDR（业务发展代表）和SDR（销售发展代表）都是销售团队中的关键角色，但他们在职责和工作重点上有所不同。

BDR通常负责Outbound Marketing（外部营销），主动寻找和开发新的商业机会。他们通过社交媒体、商务会面、邮件等方式与那些可能不了解企业产品服务的潜在客户进行沟通。

而SDR一般负责Inbound 线索的跟进，与通过集客营销策略产生的潜在客户进行沟通。SDR是第一个接触潜在客户的人，主要关注新线索和潜在买家。

简而言之，BDR更多地关注主动拓展市场和寻找新客户，而SDR则专注于跟进已经表现出兴趣的潜在客户。两者共同的目标是为公司带来新的商机和增长。

那么，一个完全自动化的BDR和SDR功能的世界可能吗？

“我们无法依赖我们的业务发展代表（BDR）来寻找优质的新客户；他们大多数刚刚大学毕业，经常忽略在LinkedIn上建立联系，而是直接在Outreach（一个销售外展SaaS平台）上发送无关的邮件。” --- 一位A轮SaaS创业公司的销售主管

一位B2B首席收入官顾问（也是前YC创始人）则提出：“销售领导者正在考虑我们如何能够通过优秀的人才打造出十倍效能的销售开发代表（SDR），以及我们如何利用AI驱动的工具来替代那些无法达到这种水平的人。”

在我们逐步实现业务发展代表（BDR）和销售发展代表（SDR）工作的自动化过程中，首要考虑的是是否应该优先提升潜在客户评分的质量，还是改进外联沟通的方式呢？

根据对销售主管的访谈，多数人认为，如果外联方式得到有效改进，短期内将节省大量时间。然而，销售领导层对于AI是否能像人类一样敏感和有效仍持怀疑态度。此外，许多初创公司也在探索这一领域，使得区分它们变得更加困难。

另一方面，由AI驱动的潜在客户评分和识别系统可能会带来更大的价值，尽管其建立过程更具挑战性。这对于那些还在确定理想客户画像（ICP）的企业、在难以识别决策者的行业中销售，或缺乏明确购买意向数据源的企业尤其有益。

潜在客户评分的风险相对较低。如果能够帮助识别出更多可能购买的潜在客户，并提高他们对相同平均电子邮件的响应率，那将是极好的。

这种方法的缺点是有限的，不太可能比现有工具产生更糟的结果。而自动化的外联方式风险则要高得多：不准确或糟糕的信息可能会导致失去一个非常有潜力的潜在客户。

成功案例： Outreach

该公司于2011年作为GroupTalent成立，是一个招聘平台。2013年，当他们开发出的一款内部外联工具以提高他们的潜在客户会议的方式激发了客户的兴趣，超过了他们原来的平台，他们便将方向转向了自动化的潜在客户外联、路由和调度工具。

他们将焦点集中在销售代表的问题上，确保产品市场适应性，围绕提高冷邮件回复率的高投资回报用例进行建设。而这一切都得到了回报。他们的产品达到了冷邮件40%的回复率，帮助他们获得了资金，并推动他们在2021年的估值达到44亿美元。

2. 销售成交环节

人工智能的应用能够彻底改变从初次接触潜在客户到最终成交的整个流程。

客户代表（AE）更愿意将时间投入到价值更高的销售对话中，这些对话需要个性化的接触和快速反应。AI可以接手他们在销售过程中的许多其他任务，如加快处理速度、持续优化流程、提供个性化服务，同时减轻因使用多种工具而产生的疲劳。

根据研究机构与客户代表和增长副总裁的访谈反馈，市场上已有一些此类工具，但它们要么操作复杂，要么并未实现真正的自动化，要么效果不尽如人意。

一位B系列SaaS创业公司的增长副总裁分享了他们的经验：“客户代表（AE）会从业务发展代表（BDR）那里接收到潜在客户的信息，被告知潜在客户希望在明天进行交流。但是，AE往往需要推迟会面，因为他们需要1到2天的时间来深入了解潜在客户的背景。”

一位大型B2B SaaS公司的中型市场客户代表（AE）也表达了类似的困扰：“对产品演示后的跟进工作既隐蔽又耗时，需要手动完成。潜在客户可能会表示感兴趣，并要求发送更多的样例、文档或案例研究。但这些资料往往散落在不同的地方，缺乏集中存储和个性化处理。”

成功案例：Gong

这家公司自2015年成立以来迅速崛起，成为收入智能服务的领导者。到2021年，公司估值已达到70亿美元，年收入超过1亿美元。公司的业务核心是记录B2B销售线索对话，并利用AI技术为未来的电话提供建议和提示。

公司成功的关键因素有三个：

1） 创始团队对问题的深刻理解：创始人兼CEO Amit Bendov凭借在Panaya担任CMO的经验，发现了一个机会，即通过AI技术比传统的手动摘要更有效地捕捉和整合客户互动信息，这些信息通常需要手动输入CRM系统。

2） 快速构建和交付能力：尽管公司在种子轮融资中筹集了600万美元，但他们仅花费了100万美元，在短短三个月内就推出了最小可行产品（MVP）。他们建立了坚实的基础设施，并专注于应用层的开发，根据早期客户的反馈进行迭代，迅速实现了从试用到收入的转变。

3）高效的客户获取和转化：在五个月内，公司通过网络和朋友关系获得了12个客户进行alpha测试，其中11个在试用期结束后转化为付费客户，实现了100,000美元的年复合增长率（ARR）。一年之内，公司的ARR达到了100万美元，并在两年内赢得了400个客户。

此外，内容营销在吸引客户方面发挥了关键作用。团队利用对B2B销售流程的深刻理解和平台数据，创造了真正独特的内容，吸引了大量入站客户。他们没有采用常规的销售内容，而是将实际销售对话中的数据转化为有价值的洞察，以此吸引潜在客户。

3. 销售过程与内部管理

销售人员的内部流程和行政工作，以及与销售相关的各项任务，在短期内可能无法完全消除，但许多环节都可以通过AI得到显著改善。根据销售主管们的访谈反馈，准备工作、填写内部会议模板以及处理文档和合同的关闭环节，都是AI能够大显身手的领域。

一位大型B2B SaaS公司的中型市场客户代表（AE）分享了他们的挑战：“虽然交易闭环的文档工作引入了一些自动化工具，但过程仍然需要大量手动操作。虽然数字方面的信息我已经掌握，但我需要亲自创建报价单，制作订单表格，发送带有电子邮件表格或电子签名的文件，以便团队成员签署……当客户想要协商自定义合同条款时，我只能手动进行修改，有时还需要与法律团队协作。”

另一位大型B2B SaaS公司的高级账户经理也表达了类似的困扰：“我在内部管理工作上花费了过多时间。我们经常需要进行大宗交易的审查……或者是季度业务回顾（QBRs）……理论上，AI应该能够自动生成初稿。我的上司应该可以简单地获取一个模板，点击一个按钮就能自动填充数据。客户代表们花费大量时间将数据手动复制粘贴到他们经理的QBR模板中……这种做法显得非常不必要，因为所有这些数据都已经存储在Salesforce中。”

以上反馈和观点反映了B2B SaaS行业中一个共同的挑战：如何有效地利用技术，特别是人工智能，来优化销售流程和管理工作。

尽管AI和自动化技术已经取得了进步，但在实现完全自动化和无缝集成方面仍有很大的发展空间。这些观点为SaaS公司提供了宝贵的洞察，指出了未来技术发展和产品创新的方向。

在AI 销售领域的一些有趣的初创公司

在这个领域中，令人兴奋的初创公司不断涌现，下面是一些值得关注的公司的简要概述。（每个公司的网站链接已在文章末尾提供。）

对于这个领域的初创公司来说，成功的机会主要体现在以下几个产品方面：

1） 超越简单的"GPT包装器"：成功的工具不仅仅通过AI提高可见性或可访问性，更能利用独特的数据和深厚的专业知识来做出更精准的决策。

2）无缝集成到现有工作流程：无论是CRM系统还是数据仓库，产品都必须能够无缝集成。在销售领域，时间就是金钱，因此，在一个拥有众多销售工具的市场中，能与现有流程和基础工具完美融合的产品将脱颖而出。

3）持续改进：最优秀的公司能够安全且持续地对所有内部数据进行训练，以封闭环路的方式不断优化其输出和底层提示。

4）创新的数据源和全面的摄取：顶尖公司能够通过有效整合所有相关的内部和外部数据来区分自己，这包括文本、邮件和社交触点。通过超越CRM中通常不完整的数据，探索新的热门线索发现途径，产品能够显著提高会议预订率。

5）不仅是BDR生产工具，更是BDR替代品：具有前瞻性的产品，特别是针对潜在客户，旨在最终取代BDR/SDR的角色，这将更有效地吸引那些不愿意每年都在新工具上培训高流动性BDR的中高级销售领导。

此外，创始团队的特质也同样重要：

1）在问题领域拥有商业经验：有B2B销售经验的创始人更能深入理解问题所在，处理现有工具的复杂性，并拥有丰富的潜在客户网络。在这个竞争激烈的市场中，这一点尤为关键，因为众多初创公司都在争夺B2B销售工具领域的一席之地。

2）拥有强大的技术实力：特别是在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）方面有经验的技术人才，能够实现上述封闭环路产品的元素，以及快速的产品迭代。

3）以ROI为中心的思维方式：最后，团队必须专注于提供实际的投资回报率（ROI），以杀手级应用为核心，倾向于减少工具使用和整合，而不是增加工具疲劳。在这个快速变化且不可预测的市场中，那些具有敏捷性、能够快速迭代和确定最具粘性用例的团队，以及那些以经过验证的、数据支持的ROI声明为导向的团队，将会取得成功。

附：一些AI 销售初创企业的简介和网站链接供参考

1） SalesLoft (总融资金额：$250m)。自动化销售外联和节奏设置，互动跟踪，新功能包括AI转录和通话分析。

2） Momentum.ai ($5m)。用AI自动化销售。通过自动化MEDDIC，通知，通话摘要，和交易室，帮助团队改善管道管理和成交率。

3）11x ($2m)。AI驱动的自主数字工作者，用于潜在客户的识别，丰富和外联。

4）AiSDR (YC23)。AI驱动的SDR自动化，可以评估入站线索，创建并发送个性化的电子邮件活动，并与潜在客户通信以预约销售会议。

5）Unhaze (YC23)。用于优先考虑和评分潜在客户的AI平台。该平台从各种来源挖掘数据，并分析公司的历史交易，以识别具有影响力的购买信号。

6. 6sense ($500m)。用于ABM的接触点跟踪和及时消息传递。预测何时准备购买账户，并提供销售人员在理想时刻以高价值，个性化的外联，跟进和与其他可能的利益相关者接触的见解。

7）People.ai ($200m)。接触点跟踪和消息传递。跟踪并记录所有接触点和与潜在客户在各种渠道和媒体上的活动，集成到CRM中，并推荐培育或关闭的行动。

8）Walnut ($56m)。销售演示自动化和个性化。

9）Qwilr ($10m)。自动化，个性化的抵押品。创建具有交互式内容，可定制的品牌，CRM集成，动态个性化和数据集成功能的引人注目的网络式销售材料。

10）Meeple ai 。合成销售电话、邮件、网站、社交媒体等客户触点并自动化销售材料个性化。

11） Plus ($8m)。为企业客户自动创建面向业务的QBR (季度业务审查/报告）。

12）Summize ($7m)。AI合同审查软件。使用自动化的无代码数字合同解决方案改善法律操作。

13）Hypercontext 。自动化审查和反馈撰写，会议总结，并为经理对团队成员进行目标跟踪。

14）Docsum (YC23)。销售团队的AI合同审查员。