随着生成式人工智能在销售领域的存在感越来越强，一个问题被反复讨论：当AI能写邮件、做调研、分析客户时，销售人员的核心价值到底是什么?
生成式AI不再是销售组织尝鲜的“噱头”,正在变成实实在在的生产工具
随着Al应用越来越广，销售管理者已逐渐意识到这项技术的力量，但多数人仍在困惑：怎么用才能让收益最大化?生成式AI的“开放性”特性，要求使用者必须想清楚：该在哪些场景发力，才能释放它的潜力?
Gartner的研究指出，“新技术不断涌现，生成式AI的应用场景正在快速扩大。但与此同时，“销售管理者对AI的投资回报率仍存疑虑，最担心成本太高、团队用不起来。”要让AI真正创造价值，关键是缩小“风险”与“回报”的差距。当AI开始接手部分销售工作时，管理者需要一套明确的实施计划—不仅要提升效率、增加收入，更要凸显“只有人类才能做好”的核心技能。
而现在，正是制定这套计划的最佳时机。
生成式AI的影响力还在加速渗透。Gartner预测：未来两年，95%的销售调研工作都会从AI开始—不管销售人员愿不愿意；而且每位销售的年均技术支出将超过1万美元。背后的逻辑很明确：企业正在把原本“招人扩编”的预算，转向AI和高度自动化工具。
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根据Gartner的数据，到2028年，B2B销售超过一半的工作都将由生成式AI辅助完成。
在这样的趋势下，销售团队要找准定位，必须想清楚两个问题：AI正在如何改变销售的工作流程?销售人员需要培养哪些新能力才能跟上节奏?
改变销售人员的工作流程
全球销售团队的AI应用进度不一：有的还在观望，有的在小范围试验，少数已经在全公司铺开。但无论处于哪个阶段，大家都有一个共同困惑：AI该往哪里发力?销售人员的新角色是什么?
Gartner的“AI应用棱镜”框架能帮我们理清思路：优先选择“业务价值高、落地难度小”的场景。比如给潜在客户评分、交叉销售、优化销售区域，这些场景AI能做得又快又好；而像挖掘客户需求、引导对话、深化客户关系这类复杂工作，还需要更高级的AI技术，短期内仍依赖销售人员。过去一年里，销售领域出现了四种不同的人工智能使用案例。
规模化个性化触达：Al助力“千人千面”触达
AI能帮助销售人员生成高度定制化的触达内容，包括邮件、社交媒体消息和沟通话术，甚至能根据客户的岗位、行业、公司近期动态进行“量身定制”。过去销售人员想要做到“千人千面”太难了，既要突破客户的信息干扰，又没有时间为每个客户逐一定制内容。现在，销售人员可利用Al实现超个性化触达，激发潜在客户的好奇心，重塑他们的认知，甚至推动行动。
怎么做
从“自己写”到“审AI写”。不用从零开始撰写内容，而是重点核查Al生成的内容是否贴合客户真实需求，确保多渠道触达时能让客户“有共鸣”—毕竟，让客户行动的核心是“被理解”的感觉。AI辅助客户智能管理：精准定位目标客户
AI能整合海量数据(客户关系管理数据、公开信息、社交媒体等),提炼出理想客户画像。销售人员能快速找到符合标准的客户，还能根据客户的“购买意向信号”定位解决方案。这比只看客户收入、组织架构等静态数据强大多了—AI能分析客户组织的动态信号(比如近期业务动作),帮助销售人员发现潜在需求，提供匹配的解决方案。
怎么做用AI提高精准度，告别“广撒网”。根据AI分析的业务活动，对区域内客户进行优先级排序，选择收入信号分析：给成交“导航”AI能分析客户的购买信号，捕捉线上线下对话中的关键数据，帮助销售人员识别交易风险，如单一联系人合适的客户进行接触。更多关注真正的潜在客户，能大幅提高拓客效果。沟通、客户参与度低、有竞争威胁等。当Al通过可视化数据提示这些风险时，销售人员和管理者能快速识别出：这笔交易卡在哪里了?该怎么调整?
怎么做
帮助销售经理高效管理风险。销售经理时间紧张，利用AI能主动监控各类商机的风险，同时不占用过多时间，从而提高赢单率并加快销售周期。
行为分析：校准销售赋能落地效果
AI不仅能洞察客户，还能分析销售人员的行为。例如，评估销售是否用到了“能赢单”的具体动作(即可衡量、可观察的销售行为)。通过分析销售和客户的对话，可以判断销售是否在运用公司培训的方法和技能。这些实时数据能清晰反映：培训所学的知识和技能，销售人员在实战中运用了多少，从而及时调整赋能策略。
怎么做
把销售绩效指标与具体行为关联起来。管理者能够明确“哪些行为能驱动业绩”,并通过循环优化，让与收入相关的销售行为得到持续发展。
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