在B2B场景中，所有的产品都是面向一个词：效率。产品是为提升效率服务的，一样地，如果AI要应用在客户成交的场景中，也需要为效率服务。这篇文章，作者梳理了B2B客户成交旅程的3大关键阶段，分享AI的10个应用场景。
昨天和一位AI创业者聊了2个多小时，碰撞出AI在B2B客户成交中的十几个应用场景，这里分享最有价值的10个场景。
这位创业者从12年开始做B2B营销，主要面向大客户做系统级产品，即管市场又管销售、交付，之前带团队连续多年稳定的做一个多亿的营收，后来自己做小团队低成本创业，现在每年也有一两千万的利润。
去年他开始做AI对话机器人方向的创业，拿到了投资，产品也已经上线，正在拓市场的阶段，我体验了他们几个客户的落地结果，效果不错。
本文会围绕B2B客户成交旅程的3大关键阶段，分享AI的10个应用场景，所有场景都在指向一个关键词：销售效率。
从去年到今年，很多人都体验过AI了，无论是国外的还是国内的大模型，99%的人都有一个结论：AI没有那么神，只能说一些空话套话，生成出来的内容还得自己手动改。
现在市面上所有人都能体验到的AI是生成式AI，专有名词叫大语言模型，大语言模型有2个特点：
第一：能够对文本数据进行提炼、总结、做分类、理解意图；
第二：大语言模型的核心技术在于思维链，思维链是指令示范的一种特殊情况，通过逐步推理来生成输出，使用微调模型和人工标注指令来做输出优化。
这不重要，关于大语言模型的介绍一搜一大把，重要的是为什么吹的这么神乎其神，甚至在说可以取代多少人的工作，但自己体验下来觉得并不好用呢？
对AI应用，首先要有2点认知：
1.AI是需要训练的，训练的过程就像你带一个应届生，训练的方式有3个层次，最基础的是提示词，其次是半代码，最后是全代码；
普通人能做的是提示词训练，但写好提示词的前提是你要能结构化，且准确清晰的描述你的需求和要求，如果你跟设计说：“我觉得这张图不够高大上，你再调一调”，人都听不懂，AI更听不懂。
（但AI的优势是脾气好，即便你这么说了，它也会照做，但大概率不是你想要的高大上的效果）
2.把AI当成助理，不要当成老师，它只能解决你做的重复性的事，还不能教你做事。
真到了有一天你能向AI请教问题，AI来引领你的思维、方法，就真的太可怕了。
你可以评估一下你团队内部的新老员工替代周期，也就是一名有过同岗位经验的新人，在专业能力和产出上，要用多长时间能够达到老员工的水平。
注意，这里说的是专业能力和专业性工作结果产出。
To B业务在招聘新人时，会比C端业务多一个要求，就是同行业的工作经验，特别是在内容营销岗位上，理想的目标画像是既要懂行业，也要懂产品，又要懂用户，还得文笔过硬，内容产出速度快，最好是直接接触过用户的。
这种既要、也要、又要、还要、最好还得的话术公式，在老板发布年度工作目标的时候听得比较多。
但其实，所谓的懂行业、懂产品、懂用户，是可以在团队内部经验中萃取提炼出来的，这是培养新员工的基础，同样也是训练AI的基础。
数字化营销的一个基本公式是：面向满足X条件的Y用户推送Z内容，预期可获得A结果。
Y用户是一级标签，X条件是二级标签，AI现在能做到的是自动打上二级标签，但一级标签代表的是客户在成交旅程中所处的大阶段，是由企业内部自主定义的。
标签是触发AI进入下一步的指示牌，如果你还没有建立自己的客户成交旅程标签，或者还没有总结出自己的客户成交旅程，也不具备训练AI的基础。
企业级应用的AI产品，在训练的过程中，需要投喂现有的对话内容，让AI进行自主分析、理解，投喂的内容同样有3个层级：
看到这里，你会发现可能90%的企业都没有直接应用AI的条件，但是没关系，这些基础条件都可补，需要时间的沉淀，但AI可以帮你加速。
接下来你不妨先看看AI在B2B客户成交旅程中的10大应用场景。
上面这张图来自于《硅谷蓝图》这本书中所讲到的客户成交旅程，很多B2B团队在梳理成交旅程时，是站在团队视角下的工作流程，而不是用户视角下的购买决策和使用流程。
关于客户成交旅程的绘制，后面有机会单独写一篇文章，也会在我的课程中作为单独的一节来讲。
场景一：批量化生成适合不同平台分发的内容。
用SEO的逻辑，用AI解决内容生产的问题，做多平台的关键词布局。不适合做主账号内容，因为AI直接生产出来的内容还不够精细，需要经过人工修改，但作为关键词占位的内容，可以通过适合的内容框架来引导AI产出。
场景二：提供帮助客户处理复杂工作场景的AI助手
B2B的客户成交旅程会分为3个角色：使用者、采购者和决策者，越来越多的B2B采购需求来自于实际使用部门，最先咨询产品的，也是使用者角色。
很多团队希望通过新媒体获客，纯内容打动用户是一种方式，更高效的方式是内容+工具，把工具作为留资咨询的勾子，通过AI，提供帮助客户处理复杂或不擅长工作场景的AI助手，作为留资勾子。
举个例子，很多岗位都有写总结和汇报的需求，但很多人并不擅长于此，知道重要，但就是做不好。通过AI，你可以训练出专门面向特定人群的工作总结与汇报助手，例如“项目经理的AI工作助手，帮你写好项目进度报告”。
提示词结构：
##需要你扮演的角色##
##任务背景和要实现的目标##
##你的具体任务和产出结果##
##你在完成任务时的步骤要求##
##对你的产出结果要求##
##你的开场白##
场景三：替代SDR的在线留资引导客服
很多线上获客的团队都设置了SDR环节，SDR角色有3个职能：
组织职能的部分是需要高素养的人工来完成，如果已经定义出相对清晰的线索标准和相对稳定的优质投放创意，SDR在客户成交旅程中，可能会起到反作用。
如果一个客户通过网站注册留资或在线客服咨询留资后，接到一个电话或微信好友申请询问需求、意向、预算、角色，但这个电话没有介绍任何的产品信息，之后再接到一个电话或微信好友申请，换了个人先确认你的需求，然后才开始介绍产品，从客户体感上，是乱的，从线索漏斗上，每多一个环节一定会产生新的流失。
当SDR有了标准化的沟通话术和线索判断标准，其实就可以通过AI来完成这一步，通过在线客服或微信，由AI先询问需求，引导留资，判断意向，然后转接人工，也就是销售跟进。
过去只能通过关键词自动回复的留资机器人来引导留资，不能灵活的与用户对话，但生成式AI对话机器人，可以解决这个问题，现在也有很多成熟产品能够直接应用。
新媒体环境下，客户咨询的跟进效率和首次跟进沟通质量对获客和转化起到越来越重要的作用，如果你的人工做不到24小时跟进，AI可以。
场景四：自动打标签、自动整理客户画像
给客户打标签、记录客户画像要点、整理客户沟通内容是老板想要，但销售不愿意干的事儿，老板想要是因为老板能看到这是优化营销效率的基础建设工程，也是内部多岗位协同的关键信息要素，至关重要；销售不愿意干是因为繁琐、重复、与业绩无直接关系。
基于大语言模型的生成式AI，最基本的能力就是语义分析、整理、总结，通过监测在线对话内容，现在有很多CRM产品也具备了这一能力。
场景五：关联营销素材，快速产出专属解决方案
在实际销售场景中，市场写素材、销售找素材、售前写方案都是成交效率提升的卡点和关键点，市场写素材的卡点是不了解用户特征，销售找素材的卡点是知道要发什么，但是找不到，售前写方案的卡点是需要结合客户行业、业务模式、企业规模、需求场景指出痛点和解决方案。
这些都是AI所擅长的，通过监测客户沟通记录，分析客户需求场景和痛点难点，市场就有了选题，售前就找到了专属方案的侧重点；给内容打上标签，AI通过语义分析，就可以关联相关素材，销售一键发布。
当然，实现这个场景需要有2个前提，首先是在线化销售；其次是有基础数据训练。
场景六：复制销冠，新员工成交能力训练
仍然是基于大语言模型语言处理能力的应用场景，通过投喂销冠的客户沟通记录，AI能做到的是识别出客户表达的含义并优化成交话术。
在销售团队的管理场景中，销售主管的角色至关重要，在线下谈单场景中，销售角色等级代表着权力等级，这是身份上对客户的影响，同时销售主管的谈单经验丰富，能够识别出客户字面意思背后真正关心的内容，并给出合理的回复，这是新手销售和销冠的最大区别。
在线上谈单场景中，经常会出现新销售不知道怎么回复客户，要么丢单，要么喊主管来应急，主管噼里啪啦打了一段话，客户可能就付款了。
这就导致销售主管过于关注业务职能，而忽略了管理职能的提升，销售团队缺少中层骨干。
通过AI，给每个销售提供一个专属助理，提供已被验证有效的销售话术，同时在新销售的培养上，提供一份客户常见问题清单，让新销售与AI对话。
场景七：无意向用户的长期培育SOP
举个例子，假设销售的微信里加了100位客户，其中20位是已成交客户，20位是在跟进客户，还有60位，符合目标客群特征，但当前无意向，对于这60位客户，销售该不该跟进？
销售的优先级最高的，一定是那20位在跟进客户，剩下的就要看销售的精力和主观能动性。
有些厂商能够提供给客户自动发消息的SOP，对于未成交、无意向用户设置长期跟进策略，但多少都会与微信/企微的规则相冲突而增加封号的风险，因为给每个人发的内容都是相同的，系统能够监测识别到，有些通过协议破解来做自动化营销SOP的厂商，从今年年初就被官方大面积打压。
AI在解决这个场景上，通过客户标签来触发对应的SOP，但不是只会群发预设好的内容，而是进入到自主跟进流程。
场景八：1V1专属在线客服机器人
如果你们已经沉淀了大量的在线客服服务记录，通过训练AI可以取代基础的人工服务。
有些成熟的客服团队建立了内部知识库，通过客户提问的关键词，筛选出匹配的回答内容，人工做复制粘贴发送给客户，但是现在，AI可以自己理解客户提问的意图，自动调用相关内容，而不仅是关键词触发回复。
基于这个场景，可以为客户提供1V1专属客服机器人，客户体量大的小微企业业务，通过在线客服、微信客服、客户服务群提供服务，客单价高的中大型企业业务，通过多对1的专属服务群，由机器人在群内回答客户日常提问，必要时转接人工，由人工跟进。
对于SAAS产品的客户成功团队，有一个关键指标是新手用户的使用率，也就是新手期的客户使用指导，AI机器人通过SOP在一定周期内不断引导用户使用产品，及时解决产品使用问题。
AI不是取代客服，对于B端业务来说，客服岗位是一线接触用户的角色，对用户需求、场景、产品功能是最熟悉的人，解放客服在重复性工作上的精力，这份经验在销售、市场、续约续费等环节上，会比客服更值钱。
场景九：客户全生命周期的服务SOP
你有没有做过这样的一种调研：客户在购买后，会在多长时间后，就感知不到服务了；没把产品用起来的客户，又是在多长时间后，彻底弃用了。
企业级SAAS产品一定会追求2个指标：ARR和NPS，这2个指标背后，都是一个关键词：客户满意度，而客户服务团队的人效比，又跟客户满意度产生直接矛盾。
也就是说，服务越好，成本越高，客户满意度越高，但服务成本与服务效益之间，存在直接矛盾。
客户有3类需求：使用需求，被关注需求，自我实现需求，交付和新手期运营解决使用需求，AI的全生命周期服务SOP，可以实现低人力投入，来解决被关注需求，客户成功团队的活动和内容设计，来解决客户的自我实现需求。
场景十：内部协作流程的一致性客户信息
对于一些基础的数据统计、分析工作，AI当然可以完成，这里想说的营销团队管理场景，是围绕客户成交旅程的多角色信息协同和一致性营销。
很难有一个人，能够把用户在留资环节、SDR环节、销售环节、售前环节、交付环节、服务环节、二次成交环节所表达的所有信息，都记录清楚；
也很难有一个人，能够同时把购买者、采购者、决策者所关注的信息都了解到位；
但是，AI可以。
B2B团队使用AI的程度，取决于自身业务的在线化程度，没有联网的实体硬件产品或线下服务、没有在线沟通记录的面销或电销模式、没有客户行为记录的展会或陌拜获客场景，都很难把AI用起来。
面对AI，普遍有两种态度：
领先者态度：AI很好，用不起来是我的问题，我努力；
务实者态度：AI再好，我用不了跟我也没什么关系。
专栏作家
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