用AI找客户,半年怒赚200万美元!AI销售是Agent的下一站

创业邦

1个月前

与大部分SDR类似,Alice会去搜索潜在客户列表,然后结合目标公司的近期活动,通过电子邮件和LinkedIn消息进行搭讪,比如当一家公司融资后,Alice就会发送如“恭喜你们获得A轮融资”之类的外联消息。

来源丨乌鸦智能说(ID:wuyazhinengshuo)

作者丨朗朗

图源丨midjourney

继搜索、抄写、写作、编程之后,销售成为AI Agent的下一个重要落地场景。

根据字节跳动推出的《生成式AI商业落地白皮书》,经过590名企业中高层的票选,在“十大生成式AI最有价值的场景”中,“销售策略个性化生成”排名第5。

如今,这个赛道已经涌现了一批吸金力十足的AI销售公司,比如成立6个月就突破200万美金年收入的11x.ai,还有目前估值达5亿美金、被红杉连投两轮的Clay。

AI销售也吸引了投资机构的追捧。过去一年,34个与CRM有关的项目获得YC投资,AI销售成为YC出手最多的方向。

接下来,我们将深入探讨AI对销售行业的变革,以及头部AI销售公司的落地案例。

AI也能做销售了

在销售领域,传统SaaS公司Salesforce和Hubspot主要提供的是客户关系管理(CRM)解决方案。简单来说,就是把大量的销售线索集中存储与整合,最终以文本形式呈现。

但这种模式的缺点也很明显,主要有两个方面:

第一,数据分散在销售漏斗的不同环节,无法被集中管理和分析。也就是说,企业无法获得销售过程的完整视图。比如,企业改进了销售漏斗中的某个环节,但无法用数据证实这一变化是否提升了成交率。

第二,大量视频、音频等非结构化数据没有被充分利用。

生成式AI的出现,有望彻底改变这一情况。得益于对非结构化数据和多模态内容的处理能力,AI有望为销售领域带来新的价值:

具体来说,AI能够通过整合结构化与非结构化数据,构建详尽的消费者画像,识别并优先排序销售线索,为销售团队提供策略建议,提升销售转化率。

找到潜在客户后,AI还能帮助销售人员与客户产生更好的互动。比如,AI可以自动发送邮件,持续地、被动地培养潜在客户。

现在,AI在销售领域的应用越来越成熟。公司不再需要花费大量的时间寻找销售线索或者准备电话,AI能在几秒钟内完成这些工作。

例如,一家名叫Thena.ai的公司在不聘用SDR(销售发展代表)和BDR(业务发展代表)的情况下,仅通过AI销售产品便就实现了5~10名销售代表的产出!

Thena.ai使用AI销售产品的步骤(来源:Thena.ai)

从具体落地场景看,当前AI销售领域最热门的场景当属AI+SDR赛道。SDR意为销售发展代表,这个岗位的职责是为企业找寻有价值的客户线索,从而为企业发展潜在客户。

目前市面上的AI销售(来源:a16z)

在这个场景里,已经跑出了一些有代表性的AI公司,比如11x.ai和Clay。先说说AI SDR公司11x.ai,这是AI销售领域增长最迅速的公司之一。

成立仅6个月,11x.ai就突破200万美金ARR(经常性年收入),且每月仍以50%的速度增长。

11x.ai的工作并不复杂,它建立了一个AI销售员——Alice。

与大部分SDR类似,Alice会去搜索潜在客户列表,然后结合目标公司的近期活动,通过电子邮件和LinkedIn消息进行搭讪,比如当一家公司融资后,Alice就会发送如“恭喜你们获得A轮融资”之类的外联消息。

有趣的是,11x.ai还会让Alice自己“销售”自己。Alice会扫描全球范围内招聘SDR员工的公司,然后挨个通过邮件毛遂自荐,为Ta自己在各个公司中谋取一份AI员工的工作。

在定价方面,11x.ai的“启动”计划每月收费约300美元,享受服务的用户每个月可获得约750条线索。

另一个AI SDR公司,是估值5亿美元、被红杉两轮投资的Clay。近期,Clay刚刚完成了4600万美元的B轮融资。

Clay最独树一帜的地方在于它解决客户线索数据库痛点的能力。

企业会花费大量金钱购买数据库,而这些数据繁复杂乱,比如要判断某公司是否符合ESG标准,SDR员工就必须手动检索。所以,销售在研究客户时会耗费大量的时间。

SDR基础线索库繁杂且不连通

Clay通过整合75家数据提供商,基于AI的能力,对数据侧的信息对齐和检索,使得实际覆盖率和准确率提高了三倍。

Clay的智能代理除了爬取页面寻找客户线索、进行信息调研,还可以推断竞品公司的定价计划等,这基本覆盖了一个SDR员工的基础工作。

AI销售的两大趋势

除了AI+SDR外,AI销售领域的其他热门场景还有定价和客户管理等。

不同场景的AI产品,分别对应着不同的销售职能。比如,AI对话聊天对应AE客户经理,AI线索挖掘对应SDR,AI定价对应价格管理经理,还有AI CRM(客户关系管理)、AI BDR(业务发展代表)等工具。

从目前看,AI销售的发展有两大趋势值得关注:

一是目前AI销售产品的设计,往往会把过去多个细分销售场景整合到一起。随着销售细分场景覆盖的增加,AI产品大致能覆盖整个销售流程:从最初的潜在客户的资格审查(筛选出真正有购买意向的客户)开始,一直到最终的成交(客户完成购买)。

比如,现在11x.ai能够完全替代SDR的工作,未来服务范围可能会扩大到最终成交环节。

但同时,我们也必须看到,现在大多数AI销售产品往往只擅长某一特定流程。例如,11x.ai的线索搜集能力一绝,但其撰写电子邮件的能力一般。

随之带来的问题是,如果让擅长搜集线索的AI产品撰写电子邮件,低质量的邮件可能会浪费客户线索。

Reddit论坛网友@Different-Issue623 公布了他们5月份试用11x.ai的统计数据:找到652条线索,其中597条活跃线索,客户打开率28.3%,响应率只有0.3%。

也就是说,虽然AI销售全流程覆盖是未来的发展方向,但早期从一两个重要的切入点着手,更容易获得客户认可。

二是当AI对销售环节的影响越来越大,甚至与结果高度挂钩时,定价逻辑也将发生变化,即从按人头收费变成基于结果的定价。

现有的定价方式,与AI产品的交付价值并不匹配。关于这点,a16z合伙人Alex Rampell曾经拿AI客户支持软件公司Zendesk举例:

如果一家公司用Zendesk来处理2000个工单,1000个Zendesk智能体就可以替代1000名客服。如此这般,使用AI销售员一年花费140万美元,而原本1000个人类销售员却要花7500万美元。

一张工单(销售线索),用人类销售员(客服)的成本是37.50 美元,而AI销售员的成本仅为0.69美元。

两者成本差异背后,意味着AI产品的定价仍然有提升空间。一个有趣的参考是,一个客户经理的佣金通常是交易年度合同价值(ACV)的10-15%(除了工资)。

总的来说,AI销售产品仍然处于发展早期阶段,但已经展现出不错的价值。长远来看,AI的潜力还远远没被开发,它将不限于简化企业当前的销售活动,更有机会重构企业的销售和工作流程。

AI对销售行业的变革正在发生,让我们持续保持关注。

与大部分SDR类似,Alice会去搜索潜在客户列表,然后结合目标公司的近期活动,通过电子邮件和LinkedIn消息进行搭讪,比如当一家公司融资后,Alice就会发送如“恭喜你们获得A轮融资”之类的外联消息。

来源丨乌鸦智能说(ID:wuyazhinengshuo)

作者丨朗朗

图源丨midjourney

继搜索、抄写、写作、编程之后,销售成为AI Agent的下一个重要落地场景。

根据字节跳动推出的《生成式AI商业落地白皮书》,经过590名企业中高层的票选,在“十大生成式AI最有价值的场景”中,“销售策略个性化生成”排名第5。

如今,这个赛道已经涌现了一批吸金力十足的AI销售公司,比如成立6个月就突破200万美金年收入的11x.ai,还有目前估值达5亿美金、被红杉连投两轮的Clay。

AI销售也吸引了投资机构的追捧。过去一年,34个与CRM有关的项目获得YC投资,AI销售成为YC出手最多的方向。

接下来,我们将深入探讨AI对销售行业的变革,以及头部AI销售公司的落地案例。

AI也能做销售了

在销售领域,传统SaaS公司Salesforce和Hubspot主要提供的是客户关系管理(CRM)解决方案。简单来说,就是把大量的销售线索集中存储与整合,最终以文本形式呈现。

但这种模式的缺点也很明显,主要有两个方面:

第一,数据分散在销售漏斗的不同环节,无法被集中管理和分析。也就是说,企业无法获得销售过程的完整视图。比如,企业改进了销售漏斗中的某个环节,但无法用数据证实这一变化是否提升了成交率。

第二,大量视频、音频等非结构化数据没有被充分利用。

生成式AI的出现,有望彻底改变这一情况。得益于对非结构化数据和多模态内容的处理能力,AI有望为销售领域带来新的价值:

具体来说,AI能够通过整合结构化与非结构化数据,构建详尽的消费者画像,识别并优先排序销售线索,为销售团队提供策略建议,提升销售转化率。

找到潜在客户后,AI还能帮助销售人员与客户产生更好的互动。比如,AI可以自动发送邮件,持续地、被动地培养潜在客户。

现在,AI在销售领域的应用越来越成熟。公司不再需要花费大量的时间寻找销售线索或者准备电话,AI能在几秒钟内完成这些工作。

例如,一家名叫Thena.ai的公司在不聘用SDR(销售发展代表)和BDR(业务发展代表)的情况下,仅通过AI销售产品便就实现了5~10名销售代表的产出!

Thena.ai使用AI销售产品的步骤(来源:Thena.ai)

从具体落地场景看,当前AI销售领域最热门的场景当属AI+SDR赛道。SDR意为销售发展代表,这个岗位的职责是为企业找寻有价值的客户线索,从而为企业发展潜在客户。

目前市面上的AI销售(来源:a16z)

在这个场景里,已经跑出了一些有代表性的AI公司,比如11x.ai和Clay。先说说AI SDR公司11x.ai,这是AI销售领域增长最迅速的公司之一。

成立仅6个月,11x.ai就突破200万美金ARR(经常性年收入),且每月仍以50%的速度增长。

11x.ai的工作并不复杂,它建立了一个AI销售员——Alice。

与大部分SDR类似,Alice会去搜索潜在客户列表,然后结合目标公司的近期活动,通过电子邮件和LinkedIn消息进行搭讪,比如当一家公司融资后,Alice就会发送如“恭喜你们获得A轮融资”之类的外联消息。

有趣的是,11x.ai还会让Alice自己“销售”自己。Alice会扫描全球范围内招聘SDR员工的公司,然后挨个通过邮件毛遂自荐,为Ta自己在各个公司中谋取一份AI员工的工作。

在定价方面,11x.ai的“启动”计划每月收费约300美元,享受服务的用户每个月可获得约750条线索。

另一个AI SDR公司,是估值5亿美元、被红杉两轮投资的Clay。近期,Clay刚刚完成了4600万美元的B轮融资。

Clay最独树一帜的地方在于它解决客户线索数据库痛点的能力。

企业会花费大量金钱购买数据库,而这些数据繁复杂乱,比如要判断某公司是否符合ESG标准,SDR员工就必须手动检索。所以,销售在研究客户时会耗费大量的时间。

SDR基础线索库繁杂且不连通

Clay通过整合75家数据提供商,基于AI的能力,对数据侧的信息对齐和检索,使得实际覆盖率和准确率提高了三倍。

Clay的智能代理除了爬取页面寻找客户线索、进行信息调研,还可以推断竞品公司的定价计划等,这基本覆盖了一个SDR员工的基础工作。

AI销售的两大趋势

除了AI+SDR外,AI销售领域的其他热门场景还有定价和客户管理等。

不同场景的AI产品,分别对应着不同的销售职能。比如,AI对话聊天对应AE客户经理,AI线索挖掘对应SDR,AI定价对应价格管理经理,还有AI CRM(客户关系管理)、AI BDR(业务发展代表)等工具。

从目前看,AI销售的发展有两大趋势值得关注:

一是目前AI销售产品的设计,往往会把过去多个细分销售场景整合到一起。随着销售细分场景覆盖的增加,AI产品大致能覆盖整个销售流程:从最初的潜在客户的资格审查(筛选出真正有购买意向的客户)开始,一直到最终的成交(客户完成购买)。

比如,现在11x.ai能够完全替代SDR的工作,未来服务范围可能会扩大到最终成交环节。

但同时,我们也必须看到,现在大多数AI销售产品往往只擅长某一特定流程。例如,11x.ai的线索搜集能力一绝,但其撰写电子邮件的能力一般。

随之带来的问题是,如果让擅长搜集线索的AI产品撰写电子邮件,低质量的邮件可能会浪费客户线索。

Reddit论坛网友@Different-Issue623 公布了他们5月份试用11x.ai的统计数据:找到652条线索,其中597条活跃线索,客户打开率28.3%,响应率只有0.3%。

也就是说,虽然AI销售全流程覆盖是未来的发展方向,但早期从一两个重要的切入点着手,更容易获得客户认可。

二是当AI对销售环节的影响越来越大,甚至与结果高度挂钩时,定价逻辑也将发生变化,即从按人头收费变成基于结果的定价。

现有的定价方式,与AI产品的交付价值并不匹配。关于这点,a16z合伙人Alex Rampell曾经拿AI客户支持软件公司Zendesk举例:

如果一家公司用Zendesk来处理2000个工单,1000个Zendesk智能体就可以替代1000名客服。如此这般,使用AI销售员一年花费140万美元,而原本1000个人类销售员却要花7500万美元。

一张工单(销售线索),用人类销售员(客服)的成本是37.50 美元,而AI销售员的成本仅为0.69美元。

两者成本差异背后,意味着AI产品的定价仍然有提升空间。一个有趣的参考是,一个客户经理的佣金通常是交易年度合同价值(ACV)的10-15%(除了工资)。

总的来说,AI销售产品仍然处于发展早期阶段,但已经展现出不错的价值。长远来看,AI的潜力还远远没被开发,它将不限于简化企业当前的销售活动,更有机会重构企业的销售和工作流程。

AI对销售行业的变革正在发生,让我们持续保持关注。

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