2025 如何運用 AI 於 B2B 銷售創造效益與加速轉型？

張志豪

2025-05-06 11:26:46

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麥肯錫的一項研究顯示，銷售組織在最大化 B2B 銷售中的人工智慧 (AI)運營時，可以產生超過 50% 的額外潛在客戶和預約，縮短 60-70% 的電話通話時間，並實現 40-60% 的成本節省。人工智慧已成為現代競爭激烈的 B2B 市場中的必備技術。銷售團隊透過使用能處理潛在客戶識別以及個性化大規模外展的 AI，以全新方式運作並實現成功。

在此，我們將討論 AI 如何解決實際的 B2B 銷售挑戰，並詳細說明企業 AI 部署的優秀案例以及提升效率的實用方法。GPTBots.ai 工具展示了 AI 如何從概念轉變為任何成長階段組織的銷售優勢。

第一部分：AI 在 B2B 銷售中可以解決的實際痛點

當前的 B2B 銷售運營面臨多種生產力障礙，這些障礙影響了收入。銷售團隊浪費時間在手動任務上，面臨數據質量差的問題，並且需要經歷漫長的入職培訓期。AI 在 B2B 銷售中提供了解決方案，能夠簡化運營並提升目標銷售效率。

1. 重拾銷售時間——潛在客戶研究自動化

銷售代表每週花費多達 45% 的時間進行手動潛在客戶研究——大約 10 小時——通常使用過時的數據庫。這不僅延遲了關係建立，還使企業每小時損失約 100 美元。

AI 可將這一過程自動化，並在幾秒鐘內完成研究。它從社交網絡平台和公司網站收集並驗證數據，創建準確的潛在客戶資料並最大限度地減少數據衰減。銷售團隊可以專注於高價值的潛在客戶和個性化外展，從而提高生產力和收入。

2. 縮短差距——強化銷售與行銷內容的協作一致性

有效的參與取決於在正確的時間提供正確的內容，但銷售與行銷之間的不一致經常阻礙這一點。

AI 透過評估內容表現來彌合這一差距，並使銷售代表能夠根據潛在客戶的人口統計數據和銷售階段訪問合適的材料。人工智慧驅動的推薦確保了個性化內容的交付，提升了參與度和顧客體驗，同時使行銷工作更具針對性和影響力。

3. 確保數據完整性

手動 CRM 維護導致數據不一致和過時，B2B 記錄每年約有 25% 至 30% 的數據退化。質量差的數據削弱了活動目標、策略和預測。

AI 使用外部來源自動豐富 CRM 數據，標記不準確之處並生成見解。這提高了數據的準確性，支持更好的外展並發掘新的商業機會。

4. 加速人才整合——AI 簡化銷售人員入職流程

冗長的入職過程延遲了新員工的生產力和收入。傳統方法緩慢且資源密集。

人工智慧驅動的培訓平台根據每位銷售代表的學習速度個性化入職培訓。隨需應變的材料訪問和 AI 分析的銷售通話反饋加速了學習。新員工能更快上手，提升整體團隊效能並加速營收實現。

第二部分：如何運用 AI 提升 B2B 銷售效率

1 超級充能潛在客戶評分與智慧路由

AI 智慧體透過分析公司特徵、在線行為、內容參與和過去的轉化來預測潛在客戶的潛力，將潛在客戶評分提升到超越基本分析的層次。它能檢測到人類可能忽略的模式，例如反覆訪問定價頁面或下載案例研究，即使潛在客戶尚未填寫表單。

同時，人工智慧驅動的路由確保高潛力客戶自動分配給最適合的銷售代表，基於行業專業知識、過去表現或工作負載等因素。這可以防止潛在客戶的流失，並透過針對性的處理提高了轉化潛力。

2 前所未有地自動化潛在客戶研究

手動尋找潛在客戶——瀏覽 LinkedIn（職場社交平台）和公司網站——非常耗時。人工智慧工具現已能自動化完成這些繁瑣的工作，透過識別符合您理想客戶設定（ICP，Ideal Customer Profile）的潛在客戶，並提取公司規模、行業、最新消息、技術架構以及決策者等資訊。進階系統甚至可以分析職位發布和財務狀況，以發現處於成長模式的公司。

這使銷售團隊能夠跳過資料收集的步驟，專注於與更高質量的潛在客戶進行拓展和建立關係。

3 大規模打造高度個性化的客戶開發

通用的客戶開發方式效果不佳。人工智慧透過分析線上活動、公司更新和社交媒體信號，實現了大規模的個性化。例如，如果某家公司宣布獲得新一輪融資，人工智慧可以提示業務代表推銷您的產品如何支持其擴展。如果潛在客戶的 LinkedIn 顯示出特定興趣，訊息可以相應地進行客製化。

以往需要數小時手動研究的工作現在可以自動化完成，從而提高參與度並促進更有意義的對話。

4 獲得清晰明確的銷售管道預測

準確的預測至關重要，但傳統方法過於依賴直覺。人工智慧透過分析轉換率、交易速度、業務代表表現、市場趨勢和經濟指標來提高準確性。

借助 AI，銷售領導者可以發現潛在障礙、明智地分配資源，並基於即時洞察制定策略，從而實現更可靠的收入預測和規劃。

5在正確的時間提供正確的內容

當今的買家傾向於自我教育。人工智慧追蹤潛在客戶如何與您的網站、博客和其他行銷材料互動，識別他們在購買旅程中的位置以及哪些內容最具吸引力。

如果某個潛在客戶多次查看某個產品功能，人工智慧可以觸發後續行動，提供針對性的案例研究或示範。及時且相關的內容建立信任，並透過在正確的時刻滿足買家的需求來加速銷售過程。

第三部分：來自真實公司的 B2B 銷售 AI 案例

# 科技/SaaS: Gong.io

✅行業： 銷售科技（SaaS）

✅AI 應用： 銷售預測與對話智能

✅AI 的使用方式： 分析銷售通話（錄音自動轉文字）、會議和電子郵件，以提供數據驅動的洞察。

對話分析： 人工智慧算法透過對話分析評估聯繫討論，檢測主要話題。同時它還能解讀客戶和銷售代表的情感表達及對話模式。AI 可以分析幫助團隊確定哪些訊息策略對客戶最有效，以及改進銷售溝通方式的必要性。Gong 揭示了價格談判、利益相關者參與以及錄音對話中傳達的客戶反對意見等資訊。
銷售預測： Gong 的銷售預測利用歷史業務交易資訊和當前客戶關係參與數據，提供比標準 CRM 方法更精確的銷售預測率。人工智慧系統檢測到有問題的交易並提供適當的解決方案以保留它們。該系統展示了準確預測將完成交易的能力。

✅影響： 使用 Gong 的公司報告稱，由於數據支持的指導和更準確的預測，贏單率提高，平均交易規模增大，銷售代表的生產力也有所提升。儘管直接歸因於 Gong 的具體收入數字是專有的，但眾多推薦和案例研究突出了銷售績效指標的顯著改善。

# 企業軟體: Clari

✅行業： 收入運營平台（SaaS）

✅AI 應用： 管道管理、預測和銷售生產力

✅AI 的使用方式： Clari 平台的人工智慧功能呈現從初始潛在客戶階段到最終階段及其後的完整收入流程描述。

管道可見性： 系統能夠透過檢視 CRM 資訊、銷售溝通歷史以及交易對話，生成即時的管道績效洞察，以進行風險評估和發掘策略性機會。
AI 引導銷售： Clari 整合了人工智慧技術，為銷售代表提供基於 AI 的建議和分析，幫助他們找到推進交易的最佳行動路徑。系統不僅能自動化 CRM 資料輸入，還能向用戶提供關鍵的顧客互動資訊。
預測準確性： Clari 的人工智慧技術處理有關買家參與的完整數據，減少銷售人員的預測工作負擔，同時提升預測準確性。據稱，該平台能顯著減少客戶在進行預測任務時的時間投入。

✅影響： Clari 支援《財富》500 強企業及其他客戶，幫助他們快速完成交易，提升預測準確性並提高銷售生產力。該平台透過幫助客戶增加初次銷售會議數量並縮短商業談判時間，實現了強勁的利潤回報。

# 銷售參與：Outreach

✅行業： 銷售參與平台 (SaaS)

✅AI 應用： 潛在客戶開發、個性化外展和工作流程自動化

✅AI 的使用方式： Outreach 的銷售外展系統運用人工智慧技術，優化外展流程以及銷售團隊的個人溝通。

AI 潛在客戶開發代理： 商業分析師受益於 AI 潛在客戶開發代理，該代理能調查商業線索並準備個性化的外展溝通內容，從而消除銷售員工作流程中的重複性任務。根據一些用戶的反饋，這一功能幫助他們顯著提升了生產力。
智慧 Email 助手： 名為智慧 Email 助手的 AI 系統能根據過往對話生成個性化的電子郵件內容，使業務代表能更快地以適當的訊息回覆。
智慧 Deal 助手： AI 分析來自通話、會議和電子郵件的參與信號，以檢測交易完成的機會，並提供成功完成所需的具體行動建議。

✅影響： 使用 Outreach 的公司報告稱，透過自動化提高了效率，透過專注於可能轉化的潛在客戶改善了線索質量，並透過更相關的訊息提高了回覆率。他們的 AI 驅動預測還幫助更準確地預測收入結果。