量冠科技创始人兼CEO,资深产品和增长专家,前腾讯搜索产品总经理 ,腾讯产品委员会评审员、腾讯学院金牌战略导师、2亿流量运营商。2021年发布了行业领先的销售战略引擎「一起销售」通过销售过程中的实时语义分析和行为意图识别,智能智能策略助手AI增强销售建议,推动销售业绩增长。
腾讯云中小企业中心总经理人称奶罩,DNSPod创始人、洋葱令牌创始人、网络安全专家、域名及DNS中欧国际工商学院技术专家、知名个人站长EMBA。
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吴洪声: 您曾是腾讯搜索产品线的负责人,拥有丰富的C端产品经验,成立于2020年的智能销售SaaS以及销售策略体系「量冠科技」和「一起销售」,其实是to B产品。为什么创业的时候不选择更熟悉的C端赛道,而是转身啃?to B这块硬骨头?
李尚予 : 我搜索了很长时间。经过这么多年的工作,我发现搜索产品的本质是连接-连接人和信息。事实上,销售过程也是一种连接,连接人与人-一端是销售,一端是客户 ,中间是信息的交换和处理。
然而,销售和搜索也有所不同。搜索强调准确、正确、快速和完整的信息。量化没有那么明显,但是销售和客户之间的信息连接非常容易量化和货币化 ,从而提高销售信息连接效率,直观反映转化率和成本的提高。这比C端服务更有价值 。
另一方面,在当今的创业市场上,C已经是红海了。两年前,B端的整个基础设施还比较薄弱,但最近已经逐渐成型,我们以前的经验包括信息连接技术,可以在B端找到更广阔的应用空间 ,所以我们选择了B端市场。
在做「一起销售」在这个产品之前,我们有很多销售经验。销售过程中有很多信息,但是销售人员素质参差不齐,信息传递往往不到位 ,效率很低。
这是困扰整个行业的普遍痛点,但我发现我可以用技术手段提供支持和赋能 ,大大提高了信息连接的效果,挖掘了创业机会,创造了「一起销售」。
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吴洪声: 国内外有很多像样Salesforce、享受销售客户,销售这么成熟CRM为什么你想在这个市场上建立一个客户管理系统?「一起销售」这些竞争对手的区别在哪里?如何建立自己的商业壁垒?
李尚予 :Salesforce基于美国 的商业环境和基础设施,与中国的环境有很大的不同。 美国人习惯于用邮件做生意,所以Salesforce邮件处理成熟,但在中国基本不使用。
传统的销售方式,如销售客户和销售方式CRM系统,主要做整体客户关系管理,管理客户的信息和数据,不直接深入销售 。
「一起销售」本质区别在于,我们是提高销售转型效率的平台,更加专注和垂直深入,核心研究是销售与客户之间的信息交换 。
量冠科技创始人兼CEO 李尚予
此外,传统CRM实际上服务于老板/管理者 ,通过销售人员和一线员工收集和上传数据,方便老板进行监督、监控和决策。有一个矛盾:返回数据牺牲了基层销售的效率,但这些劳动的目的是监督,监督是提高销售的生产力。所以本质上,CRM管理层和一线员工之间的对立很容易 。
与CRM相反,SalesTech (销售技术)赋能的是一线销售,数字化销售活动中的各种操作,从而提高销售效率 。 有了这些工具和数据,销售人员可以记住更少的销售信息,更少的客户沟通,更少的工作时间,但可以赚更多的钱。「一起销售」就是基于SalesTech逻辑,相信SalesTech将重构新的营销体系,推动传统销售向智能销售发展。
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吴洪声: AI在智能销售的背后是训练有素的数据模型。不久前,美国最大的智能房地产估价公司Zillow原因是突如其来的疫情极大地改变了用户的购房需求,彻底打乱了原有的数据模型,导致房屋估价完全失效和不准确,炒房损失严重。您的智能销售助手「一起销售」如何保证数据的及时性和真实性?如何保证AI销售助理决策的准确性?
李尚予 :我们的数据来自客户内网开放的数据接口 ,它是客户和销售的真实实时信息反馈,如客户和销售的通话、企业微信的聊天对话等,因此及时性和真实性是毋庸置疑的。
Zillow这样的公司很强大AI能力,但人只负责监督监控和数据验证,Zillow相当于将宝全部押在机器的实际操作和预测准确性上 ,一旦机器出现问题,智能决策将完全失控。
美国智能房地产估价公司Zillow
我们对AI定位,就是AI技术用于辅助人,而不是替代人 。我们的智能助手只是辅助销售的工具,帮助销售汇总完整的信息,做好聚合和分类,最终决定使用哪些信息和数据,从而做出更高的可靠性和安全性的决策。
在机器积累了更多的销售决策后,我们会逐渐帮助销售做出一些小决策,但最终还是有人来检查。 ,这样才能更好地保证最终结果的准确性。
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吴洪声: 对于很多企业来说,新客户会源源不断的砸钱、买流量、投放。但真正头疼的是回购率极低,用户买了第一单就走了。「一起销售」在中国,你提出了赋能销售全过程的解决方案,也会包括提高回购率吗?你是怎么做到的?
李尚予 : 说到投放,五年前,交付成本相对较低 。当时,抖音、快手等短视频平台,以及头条新闻、腾讯每日快报等信息流产品的兴起,都依赖于这个流量红利期。许多传统企业也习惯于利用交付来获得客户,通常快速转型已经结束。
但在过去的两年里,交通竞争的压力越来越大,C端的流量增长逐渐放缓,甚至有些平台已经开始走低,投放时代正在成为过去式 。特别是在过去的两年里,交付成本增加到以前的3-5倍甚至10倍。
由于成本的限制,后端的转换变得尤为重要。因此,现在整个行业销售重点从过去的交付转向精细化运营和转型 ,回购和增购已成为一个非常重要的环节。
我们专注于销售与客户之间的关系和信息连接,从第一次联系到最终交易,「一起销售」记录整个销售过程中的成败环节,然后通过机器学习进行模型处理和学习,反馈给销售人员 ,让销售人员知道如何与客户沟通,如何挖掘客户需求,如何处理价格、竞争产品等问题,从而改善客户的回购和购买。
我们还将为客户进行包括客户肖像在内的长期管理。我们将收集客户从第一天开始的所有信息,包括客户来源、渠道、感兴趣的内容、渠道信息、交易信息和行为信息,形成每个客户的信息集,为销售提供相应的建议和行动,个性化处理每个客户 。
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吴洪声: 疫情前,私域流量对于很多新消费、新零售企业来说仍然是一个无痛的概念。但受疫情影响,线下客流越来越稀,公域流量越来越贵。私域流量和私域业态似乎已经成为性价比更高的增长处方。我想知道,对于决策链长、交易节奏无法控制的人来说,to B 这种私域玩法对产品也有用吗?
李尚予 : 销售场景分为不同类型,To B销售最大的特点是多对多关系 ,即多个销售面对的是一家公司,而客户公司里又不同的角色,那么就存在一个非常重要的问题——信息打通。
所以在to B销售,最核心的就是信息的拉通 ,了解对方的决策链条是什么,预算审批的流程需要经过哪些环节,以及他们的客户业绩的KPI由哪些岗位负责,然后就能相互做信息的协同,提高销售效率。
随着微信变成基础设施,企业微信的覆盖率也越来越高,很多公司用微信、企业微信来做生意,那么这种私域的玩法就不仅仅是点对点的沟通,而会 逐渐变成to B销售的基础平台 ,必定能发挥用武之地。
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吴洪声: 很多公司都会遇到这个问题:20%的销售撑起了80%的业绩,一旦这些金牌销售跑路,公司就难以维持运作。「一起销售」提出的“批量化复制销售套路”如何解决这个问题?你们的智能机器人记录下那么多金牌销售的“独门秘籍”,这些销售会不会抵触?
李尚予 : 你的洞察非常深,这确实极大地困扰了很多传统的销售公司。当10%-20%的销售冠军承包了公司几乎所有的销售额和客户资源,所有的销售经验都集中在几个人身上时,这些销售的离开很容易把公司“掏空” ,陷入非常尴尬的状态。
好的销售经验都存在于销售冠军的头脑里,我们肯定是取不出来的,但我们可以获取销售和客户沟通的所有语料信息,包括每一句话、每一个表情,甚至是发出来的每一个感叹词。我们把销冠的销售过程和销售内容都沉淀到系统里,提炼出精细化的销售模型和销售案例 ,比如通过价格调整的方法吸引客户购买,或者通过对比的方法来促使客户购买。
这些沉淀让公司不再担心销冠跑路,还能帮助小白销售员快速成长成为合格的销售 。
很有意思的是,我们发现销冠其实也非常需要这套系统 ,因为再好的销售内容和销售信息也需要不断升级迭代,销售不可能用同一套话术去卖产品卖上10年,他需要多种信息的辅助,并且与销售同行相互分享和参考一定比自己一个人摸索的效率要高得多。
协同工作已经成为趋势,公开更多信息,让更多销售更快升级,才能共同开拓更大的市场。
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吴洪声: 你们的智能销售积累了6000多万条销售数据,形成了你们的产品优势和强大的研发资源,但这里面肯定也涉及到很多用户隐私的问题。不管是政府层面还是企业层面,这几年大家对数据安全越来越重视,那你们是如何保证客户的数据安全?
李尚予 :数据和信息是企业最核心的资产 ,所以我们的客户非常重视数据和信息的安全性和所有权。
尤其是在发达国家,数据和信息的安全程度比我们高很多,数据的所有权不在平台,而是在用户手里。我们的理念也是一样的,即数据并不归属于我们,而是归属于客户 。
于是我们做了两件事。第一,构建了一个底层系统,使得任何一个功能权限的数据的颗粒度能够达到API级别和字段级别,能够为客户提供最小安全权限的功能 。如果这些功能可以对外访问,那么我们会为客户提供零信任基础的访问机制,希望客户在数据交换过程中既能够产生收益和价值,同时又能保障数据安全。
第二,在客户的场景中或提供第三方平台进行数据训练 。我们没必要把客户数据占为己有,让数据先存到我们的平台,因为我们需要的是一个计算的结果集,而不是原数据集,所以我们会给客户提供第三方训练的平台,我们拿的是机器学习之后的结果。目前我们正在构建API体系,帮助客户做内部和外部系统的数据和功能打通,从而确保安全性。
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吴洪声: 这两年我看到销售SaaS的爆炸式增长,今年最火热的莫过于“智能销售”。有研究报告提到,“2026年销售AI赋能的市场将达到30.8亿美金”。基于你在智能销售这块的行业经验,你认为AI销售市场的天花板能有多高?
李尚予 : 我们可以简单地算一算。
在AI赋能销售SalesTech领域,面对的大部分是决策成本相对比较高的行业 ,比如服务业、单价相对比较高的零售和品牌、汽车、金融保险、美业、教育。这些行业加起来每年的销售额体量非常大,毛估算GMV (Gross Merchandise Volume,商品交易总额)平均一年是5万亿以上 。
即使是按照比较低的水平来算,如果SalesTech的赋能帮这些公司提升10%的效率,那就已经能创造5千亿的提升空间,所以我们预估“智能销售”SalesTech市场的盘子很可能远远不止报告里说的30亿美金 。
我们再看看中国的销售从业者数量,B to C的销售大概有5000万人,B to C的销售大概2000万人,还有2000万的微商群体,所以整个中国14亿人口里有大概8000-9000万的人在做销售 ,比其他职业群体多得多,那么围绕销售进行提效的SalesTech,市场空间和规模肯定也会非常巨大,实际上现在也已经进入了一个快速发展期。
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吴洪声: 现在整个智能营销的服务链路已经比较健全了,AI客服、AI语义分析助手、AI销售决策助手等产品也在不断兴起,进一步优化智能营销服务,这么发展下去,那么在未来AI销售是否会替代真人销售?
李尚予 : 虽然AI是很好的工具,也是很好的计算方法,但我认为AI没有办法在短时间内取代人 。
销售的价值并不仅仅是售卖和收钱等商业价值交换,特别是服务属性比较强的品类销售,信息价值交换、情绪价值交换,还有情绪价值里的比如共情、信任、温度 ,同样是必不可少的。
我们始终认为AI的长期发展定位并不是去取代人,而是辅助人 。AI可以让工作效率更高,生活更美好,甚至在元宇宙的场景之下产生更多价值。
量冠科技办公室
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吴洪声: 现在很多传统企业都想把生意从线下搬到线上,但往往线上流量昂贵、目标客户接受度低、竞争激烈,比如之前格力董事长董明珠首场直播带货吸引了超400万观众,但最终的成交额却只有23万。在你看来,传统企业是否必须要“拥抱互联网”才能实现持续性经营?面对现有的线上市场,传统企业该怎么转型才能把握住这波时代红利?
李尚予 : 这个话题我特别有感触,因为之前我在腾讯工作了十年,习惯了互联网的基础设施,而创业则看到了大量传统的业态,比如传统的服务业、连锁 经营门店、年销售额在百亿以上的大型品牌等。
所谓的“线上”和“线下”,主要看的是企业经营最关键的环节——信息和数据。 其实很多线下的传统企业有着非常好的基础,比如你提到的格力,每年的电器销售量级很大,客户量也很大,但格力的信息在线下,所以无法很好地提高经营效率。
格力董事长董明珠亲自带货
你可以想象一下,很多传统行业的老板管理着每年几十亿的生意,但下面有几百家甚至上千家门店,门店里又每时每刻都在发生交易,老板没有办法实时了解任何一家门店的经营情况 ,甚至得到的信息已经是一周以前的旧闻,这非常不利于管理经营决策。
在我看来,传统企业必须要转型,但这个转型并不需要完全“互联网化”,而是“信息在线化” ,只有充分借助工具和数据的力量,才能帮传统企业提高经营效率和经营收入。
很多传统企业对这个“信息在线化”认知不到位,于是我们给传统企业制定了一个数字化成熟度指标 ,里面有很多细分项,比如企业使用什么工具,信息是否有统一存放的平台,是否存在非实时的信息等等,让线下企业知道从哪些方面把自身的数字化程度拔高。
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吴洪声: 如今全国上下都在高举数字化转型大旗,但事实上建设全面数字化却需要大量的时间、人力、物力,财力等。大型企业可以依托自身能力逐步实现,但这种至少需要3-5年才能看到成果的事,中小企业很容易望而却步。你们如何帮助中小企业实现数字化营销?
李尚予 : 大多数中小企业业务流程不够完善,对数字化的认知水平偏低,并且在过去20年里整个to B的基础设施也非常薄弱,导致中小企业的数字化营销水平比较滞后。
但最近两年有一个特别明显的趋势:几乎人手都有微信,并且很多人已经习惯于用微信去收钱、做生意——微信成为了一个商业的基础底层平台 。企业微信最近也在快速铺开,同样在搭建商业基础平台,我们都非常看好企业微信的发展。
独立的营销系统对中小企业来说认知比较困难,而且赋能也比较有限,但借助企业微信这样便捷、成熟的平台,中小企业能够更容易地开展营销 ,同时我们这些服务商也能在企业微信上嵌入更多功能和数据,帮助中小企业快速成长,这很有可能是中小企业数字化转型的关键节点。
中小企业的第一要务是赚钱,他们最关注两件事,第一是获客,第二是转化,我们的产品解决的就是转化问题。跟中小企业客户打交道的时候,不能用非常宏大的理论体系,而且产品要做得接地气 ,才能更好地切入这些客户。我们也相信,在与各位同行和合作伙伴的共同努力下,一定能让更多企业享受到数字化营销的优势,带动更多业务与行业的增长。
* 图片来源:量冠科技、一起销售、google
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责任编辑 | 黄绮婷 庄雅捷 张洁
排版 | 庄雅捷
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