万字长文｜国内AI+销售厂商图谱及选型研究

生成式人工智能在能力、复杂性和实用性方面实现了重大的飞跃，这标志着人类与人工智能的关系将真正发生根本性转变。

尤其是营销和销售两个行业首当其冲，将接受许多新的技术冲击——大模型和生成式AI将从客户体验 (CX)、增长和生产力三个维度全面革新营销和销售。麦肯锡研究表明，当前销售团队职能的五分之一可以通过AI实现自动化。

AIMultiple 的首席分析师 Cem Dilmegani 指出，销售涉及广泛的互动和交易，会产生大量的数据，包括各种文本内容、音频信息以及面对面交流时的视频记录等等。这些非结构化数据占据了销售业务数据总量的约90%，正是适合生成式人工智能模型致力于处理的素材。同时，销售的动态性和适应性特征也为生成式AI在销售分析、理解、沟通和个性化定制方面提供了无限可能。

来源: M Files

绘话智能创始人贾学锋也持类似观点，他表示生成式人工智能（GenAI）无疑正在重新定义传统销售工具的面貌。因此绘话智能也在思考，下一代CRM系统将如何演变？是否仍需销售人员手动输入和更新客户跟进记录？

贾学锋强调，借助生成式AI，企业能够更高效地分析这些数据，显著提升一线销售人员和销售管理者的工作效率。想象一个场景，销售人员与客户完成在线会议后，AI自动对沟通内容进行深入分析，生成沟通小结，提取关键信息并自动记录，同时为下一次沟通提供策略建议。绘话智能认为，这正是未来销售工作的新趋势。未来，销售人员将不再需要花费大量时间在繁琐的记录和表单填写上，而是能够专注于沟通本身和策略制定。

AI将如何增强销售？基于Gen AI技术的销售工具与传统工具相比有哪些优势能力？企业该如何适应这一趋势？

为了帮助品牌厘清迷雾，我们发起了《国内AI+销售厂商图谱及选型研究》，以期帮助品牌更高效、科学地选型AI销售工具及服务商。

以下是研究正文：

一、AI销售市场发展概况

根据Marketresearch.biz的报告，2023年销售领域的生成式人工智能市场估值已达到3.1亿美元。预计到2033年，这一数值将显著增长至8.5亿美元，预示着从2024年到2033年的十年间，该市场将以年均复合增长率10.9%的速度迅猛扩张。

在麦肯锡针对商业领袖关于AI看法的一项调研中，绝大多数的企业领导者对于生成式人工智能（Gen AI）在营销和销售场景中的潜在应用抱有极大的乐观态度。高达90%的商业领袖期待在未来两年内能够“频繁”地采用生成式人工智能解决方案，以推动业务的创新和增长。

将人工智能解决方案融入 B2B 销售流程的想法尤其在 B2B 公司中越来越受欢迎。

根据 Gartner 的数据，到 2020 年，预计有 30% 的 B2B 公司将采用某种形式的人工智能来提升至少一项他们的主要销售流程。

人工智能能够自动化 B2B 销售代表负责的众多手动任务，并提高销售流程的整体效率。例如，使用 CRM 的销售代表平均每周要花费 5.5 小时输入活动和联系人数据。这些活动每年平均给公司带来每个 CRM 用户 13,200 美元的成本。

有了人工智能，企业可以自动化将数据输入 CRM 系统的过程，并将销售代表的注意力转移到更有价值增加的流程上。

二、生成式AI如何革新传统销售

1.生成式AI对销售的影响

生成式人工智能通过强大的机器学习能力，不仅能够处理和分析海量数据，还能够生成全新的内容。在销售领域，这一技术的应用非常广泛，不仅涵盖文本、音频和视觉内容的生成，还能够助力个性化销售方案的制定。

这意味着现代AI销售工具不仅可以总结销售通话中的核心要点，帮助销售人员迅速抓住客户需求，还能够深入分析潜在客户的数据，提供精确的市场洞察。这些工具根据每位客户的兴趣和行为，自动生成个性化的销售内容，从而大幅提升销售效率和成交率。

纷享销客高科技服务行业中心总经理兼CRM业务线产研副总裁刘抗指出，传统B2B销售模式通常涉及多个阶段，包括机会识别、意向确认、方案/报价制定、谈判、签约和客户维护等环节。在这个过程中，销售团队需要通过多渠道获客，明确客户意向，制定方案和报价，参与多轮谈判，并最终达成交易。

生成式AI专注于提升自然语言理解能力，并创造新的数据、内容或模式，如文本、图像、音频等。它通过学习大量数据来生成新内容，从而在与客户的交流上发挥显著作用：

a.数据信息维护：生成式AI可以自动化繁琐的数据录入和信息整理任务，帮助销售团队节省大量时间，让他们能够更专注于与客户的沟通和关系建立。

b.企业知识查询搜索：利用生成式AI技术，用户可以快速访问和管理企业信息。同时，它还能够提供企业风险、财报舆情等关键企业信息。

c. 营销内容的效果：生成式AI在营销和广告领域具有巨大的应用潜力。它可以根据目标受众的喜好生成个性化的营销文案和广告内容，提高营销效果。此外，AI还能够根据特定参数快速起草或建议内容，节省时间和资源，提高效率并降低成本。

循环智能市场副总裁李丽认为，生成式AI给传统销售工作流程带来了以下几个变化：

• 客户洞察：

传统的客户洞察依赖于静态的客户画像标签和结构化的行为数据进行分析，而生成式AI能够全量理解客户的真实意图，快速生成动态客户画像标签，分析影响客户成单的多维度问题，从而根据不同维度的客户分群和分层制定个性化的销售策略，并不断优化这一过程。生成式AI在客户洞察方面可以做几件事：

1）全量分析客户沟通数据，理解真实意图，快速生成多维度的动态客户画像；

2）AI分析客户在购买过程中对产品、价格和服务的真实反馈，以及影响成交的抗性因素，并结合成交结果和销售过程交叉分析，为个性化提高销售转化率或客户满意度提供决策支持；

3）发现未知，企业可以通过大模型挖掘客户问题来发现客户对竞品、对价格等的市场情报，时效快、范围广，调研维度更加细颗粒度，能更加有效地指导销售策略的制定，从而极大提高销售转化能力。

• 销售过程管理：

生成式AI技术的应用使得销售过程管理更加高效，通过技术重塑销售过程管理，实现销售业绩和管理效率的双提升。主要表现在：

1） 提升销售人员在客户旅程每个触点的执行率。通过AI分析不同团队和销售人员在各环节的执行情况，赋能不同层级管理人员精准定位具体销售问题，并给予及时、准确地指导或优化，以避免在客户流失后再挽回。

2）复盘优化：通过清晰的过程数据帮助不同层面的销售团队高度复盘和优化，以提高整体团队的销售产能和销售能力。

3）销售效率提升：通过AI分析，可拉通销售策略制定、策略执行、销售结果、不断优化和提升的全链路，从原来的人力做汇总和统计，到大模型全量的、无偏差的、实时地提供可行性洞察，可极大地提高销售效率。

径硕科技副总裁汤璇总结认为，生成式AI对B2B企业销售有以下两点重要影响：

• B2B销售中的数据挑战与AI的应用

在B2B领域，目标群体相对较小，容错率低，销售高度依赖人工参与。然而，销售人员的表现往往不如机器那样稳定可靠，导致数据的结构化和精确度问题。相比之下，若所有环节都通过机器自动完成，数据的准确性将大大提高。这是B2B行业面临的一大挑战。尽管如此，人工在某些环节仍然不可或缺，因此AI的引入可以帮助校验并优化这些环节，提高整体效率。销售管理工具如CRM已经在提升销售团队的管理效率，但要真正提升每个销售人员的效率和稳定性，需要更智能的辅助工具。

• AI辅助下的销售人员全能化

在AI时代，B2B销售更加依赖销售人员的个人能力。传统销售人员需具备多种技能，但AI的发展能够提供实时知识支持，减少学习负担。然而，AI无法取代人与人之间的情感联系和个性化服务，这意味着销售人员的核心价值在于建立深厚的客户关系并提升客户体验。同时，销售人员需要具备市场营销能力，理解客户群体并制定精准的沟通策略。

未来，AI将帮助销售人员实现个性化的客户服务和更高效的工作流程，提升其竞争力。

2.生成式AI与传统销售的对比

生成式AI工具与传统销售工具的对比

3.如何在销售流程中整合集成生成式AI技术

卫瓴科技认为，在企业引入AI销售解决方案的过程中，不可避免地会面临一些整合上的挑战。首要任务是确保AI工具能够真正理解并适应销售团队的实际需求，这要求要深入业务场景，与一线销售人员紧密合作，深入了解他们的工作流程和面临的挑战。最终目标是让AI工具从营销端切入，为销售人员创造实实在在的价值。

一个关键挑战在于确保AI工具能够理解并适应不同企业特定的业务场景和需求。这需要对AI进行精准地训练，使用企业自身的数据来构建和优化模型，使其能够提供真正有价值的洞察和建议。因此，卫瓴科技采取的策略是“接入多元大模型，沉淀自家小模型”，即利用现有的大型AI模型作为基础，同时结合企业自身的数据来训练和优化更贴合自身业务的小模型。

此外，用户接受度和培训也是一个重要问题。企业首先需要确保一线销售人员能够理解AI工具的价值，并知道如何有效地使用它们。这就涉及对销售团队进行适当的培训，让他们熟悉AI工具的功能，并理解如何将这些工具集成到自己的日常工作中。

为确保AI工具能够无缝融入现有的工作流程，卫瓴科技采取了以下措施：

1） 深入业务核心：只有深入理解销售的挑战和需求，才能确保AI解决方案能够直击要害，解决销售的实际问题。

2）数据驱动：数据是AI的食粮。企业要特别注重构建私有语料库，用真实的数据来培育AI，让它更精准地服务于自身的业务场景。这样的数据驱动方法，让AI给出的销售话术和跟进建议更加贴近业务实际。

3）快速反馈机制：一定要看重建立快速的反馈机制，通过用户的使用反馈来不断优化AI模型，确保它能够与时俱进，与企业的发展同步。

4） 教育和培训：通过持续的知识传递，提升销售团队对AI工具的掌握程度，减少对新工具的陌生感，让AI成为他们工作中的得力助手。

销售易认为企业实施AI销售解决方案时，通常会遇到三个方面的挑战:

1）文档和数据质量和安全

有的企业缺少高质量的知识条目、文档数据、销售数据不准确不完整，这些基础数据的缺失，可能会导致AI无法准确地理解用户的问题、分析识别和检索问题答案，最后给出模糊和错误的回答。另外在利用大模型解析数据时，必须保证企业隐私数据安全，避免数据泄露。

2）AI和现有系统的整合

智能销售助手需要与企业现有的营销工具、CRM系统、知识库系统等进行集成，而现有系统缺乏对应的API接口，或者大模型无法识别现有的结构化API接口，而无法调用系统数据解决问题。

3）销售的培训和推广

比如销售有可能对新的AI工具存在抵触情绪，担心自己的工作被取代改变，或者担忧智能带来了更严格的管理和考核，弱化了自我个性发挥的空间。

所以企业需要先明确业务需求和目标，持续治理数据质量，保证数据安全隐私，识别现有系统的改造点，逐步和智能系统相融合，为员工提供全面的培训和沟通，确保智能系统的建设、过渡和推广。

4.生成式 AI如何被应用于销售流程？

生成式人工智能（GenAI）正在彻底改变销售领域的多个方面，从潜在客户开发到客户购买后的参与度提升。

以下是GenAI在销售过程中的关键应用：

1） 潜在客户开发

– 通过社交媒体和内容分享数据，GenAI定制个性化冷启动邮件，提高参与度和回复率。

– 利用算法进行竞争对手分析，发现市场空白和差异化机会。

– 持续监控社交媒体，及时识别并接触潜在客户。

– 筛选海量内容，为潜在客户定制高度相关的信息，建立企业顾问形象。

– 深入分析数据集，识别高潜力潜在客户，提高工作效率。

2） 潜在客户资质鉴定

– 聊天机器人结合情绪分析，实时互动并评估潜在客户兴趣。

– 根据行为触发个性化电子邮件序列，增强信息相关性。

– 为潜在客户进行动态评分，追踪在线行为，精确评估和排序。

3） 演示或会议中

– 自动安排线上会议，减少线下沟通往来。

– 根据客户需求生成定制化演示材料。

– 分析会议内容，提供预测性后续步骤建议。

4）销售提案中的GenAI应用

– 数据驱动的提案定制，提高提案相关性。

– 自动起草提案，简化制作流程。

– 动态制定定价策略，最大化提升盈利能力。

5)谈判和承诺阶段的GenAI应用

– 动态定价谈判，推荐最优定价调整和折扣策略。

– 风险分析与缓解，预见和降低谈判风险。

– 谈判脚本制定，定制化起草谈判脚本。

6)销售收官阶段的GenAI策略

– 异议处理，实时解决常见异议。

– 个性化欢迎信息与入职资源，优化客户体验。

7) 提升客户购买后参与度的GenAI应用

– 个性化追加销售与交叉销售，增加额外购买概率。

– 动态客户支持，提供接近人类的互动体验。

– 反馈分析，从客户反馈中提取深刻见解。

– 主动式客户成功支持，预见客户需求和挑战。

– 保留营销，创造个性化内容，增强品牌忠诚度。

4.AI对销售团队的影响

全球专业服务公司 ZS 的联合创始人 Prabhakant Sinha 强调，在深入实施策略之前，理解生成式人工智能（GenAI）将如何为销售团队带来革命性变化至关重要。

1)逆转行政工作的膨胀趋势：

随着时间的推移，销售组织普遍面临行政任务日益增多的问题。销售流程的复杂化带来了对文档处理、审批流程和合规报告的更多需求。生成式人工智能有能力逆转这一现象，它能够协助销售人员处理繁琐的文书工作，如撰写电子邮件、响应提案请求、整理会议记录，以及自动更新客户关系管理（CRM）数据。

2)强化销售人员与客户的互动质量：

人工智能在销售领域的应用正迅猛发展。我们已经帮助众多企业实施了人工智能系统，这些系统能够根据客户的偏好、行为以及历史互动记录，推荐个性化的内容和产品报价。销售人员可以对这些建议进行采纳或拒绝，并能够对建议的质量进行反馈，以不断优化算法。

3)借助生成式人工智能，进一步提升推荐系统的效果：

例如，系统可以通过分析客户在电子邮件、对话、社交媒体帖子中的语言细微差别，捕捉客户的情绪倾向，从而提供更加精准的建议。销售人员还可以与系统进行实时协作，优化推荐方案。比如，在获得向某位客户推荐新产品的建议后，销售人员可以深入探索——既可以深入了解该客户的具体需求，也可以发现其他可能对该产品感兴趣的客户群体。用户友好的交互式界面使得这一过程变得简单便捷。在这种协作型的销售环境中，买家也能成为对话的一部分。

4)为销售经理提供支持：

销售经理们经常需要投入大量时间来分析销售业绩报告。当前，许多销售报告已经从简单的历史数据回顾转变为具备深入分析和诊断功能的互动工具。有了生成式人工智能的加持，这些报告系统将变得更加强大，能够提供前瞻性的洞察。经理们可以通过提问来获取帮助销售人员提升业绩的见解，并提供更加精准和富有激励性的指导反馈。以往需要数周才能完成的销售规划任务，现在可以在短短一个小时内完成，因为经理们可以通过与系统的对话来识别机会、制定关键账户策略，并决定如何最有效地分配资源和努力。

三、在销售中应用GenAI 潜力的路径

对于企业如何在销售流程应用GenAI潜力的路径，BCG给出了以下三点建议：

图源：BCG

1.增强和自动化：“做我们今天做的事情，但更快更好”

在初期阶段，销售组织应利用生成式人工智能（GenAI）来增强其销售团队的能力，通过自动化任务为销售人员腾出更多时间，以促成更多和更大规模的交易。引入GenAI角色可以帮助销售团队提高工作效率，迅速见到实际效果，并增强员工的参与感和认可度。在这一阶段，GenAI角色以销售人员为核心，作为专家助理帮助他们更高效地完成任务，同时减少他们在行政事务上的时间投入。

GenAI角色能够执行多种任务，例如：

– 销售助理：负责更新销售机会和账户信息，确保数据和客户关系管理（CRM）系统的整洁。

– 专职数据科学家：帮助销售人员提供相关的洞察和联系智能，支持客户对话准备。

– 个人营销顾问：通过预先撰写的电子邮件和定制化内容，个性化客户互动。

– 销售教练：提供可执行的指导，帮助销售人员更快地完成更多交易。

成功运用生成式人工智能（GenAI）来自动化任务并增强销售团队的组织，通常具备以下共同特征：

1)追求进步而非完美：

这些公司不会因为追求完美而阻碍进步，而是立即行动。为此，他们利用现有流程和系统中的可用技术。例如，Salesforce提供的Einstein Co-Pilot（内置的对话式AI助手）功能，包括通话摘要和交易洞察，可以直接部署在现有工作流程中，使销售团队能够立即受益于GenAI角色，无需改变现有的工作模式。其他CRM供应商，如Microsoft，也在产品路线图中加入了类似功能。

2)变革管理为核心：

这些公司将变革管理视为推广的核心，重视与销售团队的信任建立。通过让销售人员参与设计过程，倾听他们的反馈，专注于解决他们面临的主要痛点。

3)数据优先：

他们注重数据，通过初步部署确定哪些地方需要更多或更优质的数据，以支持不同用例。同时，他们不断改进数据捕获方式，以提高CRM等核心系统的数据效用。

那些利用现成功能的公司，已经在“增强和自动化”阶段看到了积极的成果，例如更快、更高质量的通话摘要和会议准备。以BCG的一位客户为例，通过减少20%的客户通话处理时间，为团队每周额外释放了4个小时的客户面对面时间。“增强和自动化”是利用GenAI为客户创造更多高质量互动时间、释放价值的第一步。接下来，重点将转向从改进特定任务到彻底重新构思工作流程。

2.重新构想工作流程：“改变我们的工作完成方式”

生成式人工智能（GenAI）角色为组织提供了执行更复杂流程的能力，通过重新设计跨团队和系统的工作流程，不仅简化了操作步骤，还加快了任务完成速度。组织可以在现有的CRM平台中配置定制化解决方案，这些解决方案结合了核心CRM系统、数据和组织生态系统中的AI能力，并在必要时通过定制开发增强功能。重新构想的工作流程在多个方面带来显著优势：

– 利用GenAI销售支持角色，组织可以预测客户需求并提前创建方案，加速配置－定价－报价（CPQ）流程，减少销售人员与交易处理团队之间的摩擦。

– GenAI能够代表销售人员进行初步客户接触，大幅提高潜在客户筛选效率，减少销售人员在寻找潜在客户上的时间投入，并更高效地将高潜力客户引入销售渠道。

– 组织能够使用GenAI生成响应提案（RFP），确保满足所有要求，大幅增加投标数量并提升质量。

在利用GenAI重新设计工作流程时，组织应注意以下关键点：

– GenAI模糊了市场营销和销售等职能之间的界限。由于GenAI角色能够执行特定任务并与客户进行初步互动，组织需确保GenAI在支持整体业务目标的同时，避免陷入部门之间的隔阂。

– 这不仅仅是技术转变，更是一种业务转型。这不是简单的流程自动化，而是借助GenAI的力量重新思考工作方式，以创造更多的增值时刻并减少运营阻碍。

– 销售人员需要更新技能，以更有效地与AI协作。BCG的研究表明，销售领导者认为销售人员能力是利用GenAI的一个核心挑战。超过一半（51%）的销售人员认为需要重新学习技能，以有效与GenAI协作。随着AI在工作流程中的作用日益增强，团队需要接受如何与AI有效协作的培训。

例如，BCG的一位客户正在彻底改革其RFP响应流程。通过使用能够读取和响应RFP的GenAI解决方案，该组织计划将处理的RFP数量增加60%，并消除对较低层级客户需求的专门团队。目前，他们正在超越这一流程结构，着眼于更广泛地转变整个销售运营功能。

3.推动转型变革：“扩大我们的影响力”

将生成式人工智能（GenAI）置于工作流程的核心，组织能够重塑职能，在各个销售策略和渠道上扩大规模和触及范围。凭借其创造和执行能力，GenAI使销售组织能够以前所未有的规模复制顶尖销售团队的成功，彻底改变组织对目标市场的理解和战略。随着GenAI角色在客户生命周期中更多地与客户互动，组织能够利用AI的力量改变市场进入（GTM）策略，突破部门间的障碍。

在释放GenAI带来的指数级影响之前，组织可能需要重新构思其架构和运营模式，包括重新定义营销、销售和服务职能的分界线。随着AI的影响力跨越不同职能并超越现有平台的边界，组织必须调整或重新构建其技术架构，以迅速测试创新用例，并妥善管理内部和外部风险。

在内部，避免技术引发新的孤岛效应至关重要，需要在优化的AI+人类操作模式中提供支持；在外部，则需建立机制，保护组织免受AI与客户和合作伙伴直接互动可能带来的品牌风险。

尽管目前大多数销售组织的GenAI转型尚处于初期，但从电商和产品主导增长等领域的颠覆性创新中可以看到，先行者往往能获得显著优势。这进一步强调了组织迅速采取行动，开启GenAI旅程的重要性。

四、国内AI+ 销售厂商盘点

五、AI+销售代表性厂商及案例盘点

1.AI+销售代表性厂商

(1）纷享销客

1)企业简介

纷享销客成立于2011年，是国内领先的CRM系统提供商。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。

2）核心功能

• 智能线索筛选

利用AI技术帮助电销人员智能筛选线索，精准定位潜在客户。

• 个性化销售策略

针对KA销售，分析客户需求，生成定制化策略，缩小销售能力差距。

• 智能助手

辅助销售人员加速商机推进。

• 消费者画像构建

整合多源数据，建立详细客户档案，优先处理高潜力线索。

• 销售预测与分析

利用历史数据智能评估商机成功率，预测业绩表现，支持科学决策制定。

（2）卫瓴科技

1）企业简介

卫瓴科技成立于2020年12月，专注为中小企业及成长型企业提供以客户为中心的协同增长解决方案。其核心产品“卫瓴·协同CRM”基于企业微信，融合了先进的AI技术，助力B2B企业实现从广告公域引流到企业微信私域运营的全生命周期客户管理。利用AI销售赋能工具，卫瓴科技帮助企业自动化处理客户孵化、商机感知等关键环节，显著提升了销售效率和线索转化率。

2）核心功能

• 潜客孵化

采用卫瓴·协同CRM中的客户管理模块来定制SOP，定制SOP并通过AI技术读取客户画像信息，自动生成个性化培育话术并自动化执行，实现规模化个性化沟通。

• 销售管理
• 销售流程自动化：引入线索自动分配机制，并结合公海管理确保潜在客户得到及时跟进，以此提升销售团队效率及客户服务质量。
• 客户旅程洞察：运用AI分析客户互动数据，预测需求，优化营销策略与沟通方式，贴合客户期待。
• 跨部门协作：借助AI助手“小微”实现客户信息的跨部门同步，保证团队快速响应客户需求。
• 工作与内容营销自动化：采用会话存档及自动化工具减轻重复工作负担，利用AI分析用户偏好，自动化推送定制内容至多渠道，提高转化效率。

（3）探迹科技

1）公司介绍

广州探迹科技有限公司成立于2016年，专注于运用大数据和AI技术为B2B企业提供智能销售全流程服务。作为智能销售SaaS领域的开创者，探迹科技利用全球领先的AI技术和覆盖超过1.8亿家企业的知识图谱，结合NLP和机器学习算法，为企业提供了从线索挖掘、商机触达到客户管理以及成单分析的一站式智能销售解决方案，助力企业提高销售线索质量和数量，降低获客成本。

2）核心功能

• SalesGPT

运用AI模拟对话，帮助企业筛选潜在客户，生成销售话术，记录通话要点，优化销售流程。

• 对话式客户发掘

通过输入关键词，AI快速分析大数据，准确找出潜在客户，提升寻找效率。

• 智能沟通助手

提供个性化销售脚本，辅助有效沟通，记录对话细节，确保不错过重要信息。

• SalesGBN

利用AI分析，构建产品上下游图谱，明确市场定位，理解业务链条，指导策略制定。

• 全局视角客户拓展

AI根据输入的产品信息，揭示潜在的跨行业需求，帮助销售团队开拓新客户。

• 产品型号智能匹配

分析客户需求，从多样产品中精准推荐，提供针对性销售建议。

• 新人培训

通过AI提供产品知识和市场动态，加速新员工学习，减少企业培训成本。

（4）绘话智能

1）公司简介

绘话智能是一家专注于开发诸如AI销售教练、AI销售助手以及AI数字工作室等产品的公司。其核心在于构建一个融合了语音识别、自然语言处理以及数据挖掘技术的新一代销售支持平台。该平台旨在帮助销售团队提升执行效率，加速交易流程，从而促进业务的迅速增长。

2）核心功能

• 非结构化数据分析

应用大模型技术、OCR及图片理解处理聊天和企业文本数据，提取关键信息并分类。

• 知识助手/搜索

连接内部文档、业务系统，基于公司知识提供个性化检索与发现服务。

• 数据查询和分析

支持自然语言查询业务数据，利用LLM进行推理与任务拆解，实现ad-hoc形式的交互分析。

• 人员培训

输入产品知识、案例、销售方法论，形成虚拟培训工具，提升培训效率。

• Al Agent

部署自定义AI代理，通过AI工作流与低代码实现目标分解及自动化执行，促进人机协同工作模式。

（5）赛思云科技

1）公司介绍

武汉赛思云科技有限公司成立于2016年，专注于企业数字化服务，涵盖数据采集、处理、分析及智能应用。其核心产品DuDuTalk是基于语音数据驱动的AI销售赋能平台，集成智能硬件（IoT）、AI引擎、机器学习、NLP和文本数据挖掘技术，提供语音数据的采集、识别、质检及分析服务，实现销售与客户互动的数字化、可视化，提升销售团队表现。

基于4G LTE技术，赛思云开发了智能拾音工牌、双定向拾音盒子和微呼智能外呼设备，助力企业高效收集语音数据，推动数据智能应用。

2）核心功能

• DuDuTalk智慧工牌

集成语音采集与定位功能，实时上传语音数据，结合AI技术进行话术质检与客户分析，提升现场销售和服务效率。

• AI录音耳机

支持多种通话录音，4G实时上传、语音转写及质检功能，适用于线索清洗、售后服务等场景。

• 语音智慧中台

通过开放接口与内外系统集成，支持跨系统数据分析与决策辅助，自动评估线索质量，优化推广策略。

• CRM销售管理

智能化工具支持移动化、数字化的销售全流程管理，从线索跟踪到成交回访，确保每个环节的有效管控。

（6）数卓科技

1）公司简介

数卓科技专注于AI与SalesTech的融合，为地产、汽车、金融等行业提供软硬件一体化的数字解决方案。作为企业数字化转型的专家，数卓科技利用AI智能算法、深厚的行业营销经验和互联网渠道优势，为企业量身打造了包括深度客研、智能投放、智慧案场、智能语音工牌、语音大模型等在内的核心产品和服务。

2）核心功能

• 数卓对话大模型

构建客户画像，区分销售与客户对话，提取需求信息，提供即时量化评估与关键话术匹配。

• 智语案场

应用声纹分离与多语种识别，结合对话总结及情感分析，生成客户画像，优化销售话术。

• 智能工牌

集成数字麦克风，支持长时间录音与存储，Wi-Fi实时上传，主动降噪技术，确保录音质量。

• 数据罗盘

支持多渠道运营与社交客户拓展，提供用户标签管理及细分社群营销，建立数据闭环。

（7）销售易

1）公司简介

销售易——融合新型互联网技术的企业级营销服一体化CRM

销售易（Neocrm）隶属于北京仁科互动网络技术有限公司，致力于通过移动、社交、AI、大数据、物联网等新型互联网技术，打造符合数字化时代下企业需求的企业级营销服一体化CRM产品，将企业同客户互动的全过程数字化、智能化，帮助企业转型为真正以客户为中心的数字化运营组织，实现业绩的可持续增长。

自创立以来，销售易坚持创新，不断提升产品与服务的专业性及可靠性，连续七年成为唯一入选Gartner销售自动化魔力象限的中国CRM厂商，并且在多项能力指标上超越国际厂商。凭借丰富的行业洞察和大中型客户服务经验，销售易已获得了联想集团、沈鼓集团、上海电气、海康威视、施耐德电气等众多500强企业的青睐，并获得知名风投红杉资本、经纬中国以及腾讯的鼎力支持，已成为数字化时代的企业服务领军品牌。

2）核心功能

销售易CRM融合AI能力，支持企业从营销、销售到服务的全流程智能化业务场景，帮助企业连接外部经销商、服务商、产品以及最终用户，构建360°全生命周期的客户关系管理体系。同时，销售易集成海外社交生态，凭借多语言、多地域、多币种的国际化能力以及海外服务器集群，支撑企业的全球化业务需求，帮助企业出海拓展业务。

• 销售全流程管理

从智能拓客到销售线索，从产品报价再到最后交易自动化管理，销售云可以实现销售全流程的智能化管理

• 销售行为管理

销售人员活动记录、跨终端安排日程，最后快速汇总工作进度，提升管理质量

• 分析策略

开通后即预置的商业智能分析，用户可以根据行业最佳实践和自身企业情况进行快速调整

• 客户洞察

客户360度全生命周期管理，全方位掌握客户档案，及时跟进重要客户，快速推进销售进程，综合提炼客户从获取、对接、销售跟进、成单到服务售后的全生命周期全维度数据，实现用户的精细化管理

• 多维度组织支撑

自动化线索客户资源配置、产品价格与折扣统一管控、灵活的多维度销售目标管理能力与业绩拆分

• 客户连接

通过智能化系统集成，可实现一站式协作办公

2.AI+销售厂商典型案例

案例1.

Convertlab基于AI大模型赋能高端健康服务品牌员工培训

客户背景：

随着国民健康意识提高，大健康行业迎来发展机遇。某品牌定位高端健康服务，覆盖国内多个城市，随着理疗等服务需求增长，品牌的产品和服务种类也在增加。线下门店作为其业务的核心场景地，销售转化效率是核心指标，这意味着门店前台、店长等员工的沟通能力和销售能力至关重要。

用户痛点：

1.门店人员营销能力普遍不足：门店人员普遍缺乏销售、推销等领域的能力，培养需要大量资源精力投入。

2.营销能力培训过于依赖公司指派人力：完全依靠公司在全国各个门店安排不同的培训导师，人员成本高、效率低。

3.优秀员工培养周期长、成本高、流动性大：基层员工流动性大，培养成熟的员工一旦离职跳槽，就需要重新培训。

4.无法适应未来门店数量和门店业务人员数量的扩张要求：品牌计划一年内在全国扩张几十家门店，当前的培训资源投入与效率无法与该发展目标相匹配。

策略执行：

1.深入调研业务现状，梳理销售能力模型：通过调研了解门店员工的整体能力水平，并与品牌方共同梳理了一套“销售能力模型”，明确了员工需要具备的核心销售技能。

2.基于AI大模型，设计虚拟客户形象：利用AI技术定制设计虚拟客户形象，打造员工培训的专属Chat对练工具，模拟真实销售场景，帮助员工提升销售技巧。

3.打造与真实客户近乎无差别的对话体验：虚拟陪练不仅能够主动提问，还具备情绪识别能力，帮助员工调整沟通策略。

4.支持移动设备接入、个性化评价报告：使员工能够随时随地通过手机进行对练，并获得个性化的评估报告，增强参与积极性。

效果评估：

1.员工熟练度提升：员工更加熟悉新业务和新产品的细节，对产品和服务的理解更加深入。

2.沟通自信增强：员工在与客户交谈时表现出更高的自信，能够更有效地与客户沟通。

3.销售转化率提高：经过几个月的内测，参与测试的门店销售转化率平均提升了30%以上。

4.培训效率提高：不再需要品牌方为每个门店安排真人一对一的训练、考试和抽查，减轻了公司的培训负担。

案例2.

纷享销客AI技术赋能快消行业业务场景应用

客户背景：

在快消行业，市场竞争激烈，供应链复杂多变，如何高效管理终端门店的拜访、商品陈列以及价格信息成为提升竞争力的关键。传统的管理模式往往依赖大量的人力资源来进行门店拜访、商品信息采集和数据分析，这不仅效率低下，而且容易出现信息不准确的情况。此外，由于门店分布广泛，如何确保业务人员的真实拜访和数据的真实性，一直是困扰企业的难题。纷享销客凭借其在快消行业的深厚积累和先进的PaaS技术能力，提供了低代码甚至无代码配置的AI解决方案，帮助企业迅速适应市场变化，优化业务流程，实现降本增效。

用户痛点：

1.快消行业门店拜访过程中，业务员需要手动记录大量信息，耗时且容易出错。

2.门店拜访过程中，存在代打卡、翻拍旧照片、窜拍相似照片等不实行为，影响业务数据的真实性。

3.商品陈列和价格标签的信息采集效率低下，影响品牌商对市场动态的快速响应。

4.在快节奏的市场环境中，商品的价格变动频繁，传统方法无法实时监控各门店的价格变化，导致品牌商难以及时调整市场策略。

5.大量的门店信息和商品数据如果管理不当，会导致企业难以快速获取准确的市场情报，进而影响决策制定。

策略执行：

1.纷享AI自拍识别：通过拍照时自动对照片进行审核，确保业务员的真实到场，并防止代打卡现象。

2.纷享AI陈列上报：利用AI技术自动识别货架上的商品信息，包括SKU名称、排面数量等，减少人工录入的时间，提高数据采集的准确性和效率。

3.纷享AI店招识别：智能分析门头照，自动提取关键信息，检测翻拍和照片唯一性，保证数据的真实性，并支持基于地理位置的检索。

4.纷享AI翻拍/窜拍识别：精准识别翻拍商品陈列照片，根据人、门店、时间等维度定义识别范围，防止伪造照片，保障市场投入的有效性。

5.纷享AI价签识别：准确捕捉货架和促销活动中价签信息，包括商品名称和价格，提高对分销价格的洞察力。

效果评估：

1.业务人员每人单日拜访时间缩短约60分钟，显著提升工作效率。

2.企业在检核人员投入上实现了80%的成本缩减，同时检核效率飙升95%。

3.陈列上报和销售下单环节，AI技术分别使单人单日工作时长缩短约33分钟和25分钟，显著提升业务效率。

4.AI技术的应用使得门店拜访照片的真实性得到了有效保障，减少了因虚假行为导致的资源浪费。

5.通过对价签信息的精准识别，品牌商能够更快地响应市场变化，调整营销策略。

案例3.

亿量科技通过销售保AI赋能销售和客户服务行业

客户背景：

随着企业营销数字化转型的推进，许多企业引入了CRM（客户关系管理）系统来记录和管理客户信息，希望通过这种方式推动整体业务发展。然而，在实践中，由于各种原因，CRM系统中的客户信息往往不够完整或准确，导致其效能大打折扣。销售保AI应运而生，旨在通过人工智能技术解决这一难题，帮助企业实现更高效、更精准的客户管理和销售转化。

用户痛点：

1.CRM系统中客户信息记录不完整、不准确：尽管企业投入资源引入CRM系统，但由于销售人员不愿或懒得详细记录，导致客户信息缺失。

2.销售人员不愿详细记录客户信息：高意向客户信息怕被他人跟进，低意向客户懒得记录，意向不明的客户则随意记录，导致信息质量参差不齐。

3.销售管理人员监督难：传统质检方式效率低下，管理者需花费大量时间听录音或查记录，难以全面监督销售过程。

4.员工培训效率低下：传统培训耗时耗力，信息分散且内容单一，难以有效提升员工专业技能，培训效果难以量化。

策略执行：

1.AI客户管理：销售保AI自动记录客户的所有沟通信息，自动生成摘要总结，并全面记录客户画像。

2.AI客户回捞：基于全面的客户信息，自动识别高意向客户，并纠正因人为因素导致的错误标签。

3.AI客户洞察：自动捕捉客户反馈，提炼客户需求，指导销售成单，辅助管理者决策。

4.AI员工质检：全程全量质检员工与客户的沟通内容，确保遵守标准操作程序，提升服务质量。

5.AI员工培训：通过自动化分析，为员工提供个性化的培训资源，提升销售技能。

效果评估：

1.使用销售保AI后，客户画像的准确性提升了60%，销售人员的工作效率得到显著提高，节省了30%的记录时间。

2.每天至少回捞1个高意向高价值客户，成单量提高了40%，续约率增加了30%。

3.质检效率提升了60%以上，并且完全杜绝了私单飞单现象。

4.员工培训效率提升了60%，有效促进了销售团队的成长。

5.为企业带来了显著的成本节省，如节省了质检人员的人力成本，并减少了低价值任务上的时间投入。

6.除量化价值外，还提供了诸如优秀案例挖掘、客户反馈全面了解等非量化价值。

文章来自于微信公众号“DigitalFrontier首席数字官”