卫瓴科技创始人兼杨炯纬：加速中国万销售跨进数智化时代

杨炯纬

本文由卫瓴科技CEO杨炯纬投递并参与由数据猿联合上海大数据联盟共同推出的《2024中国数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。

面对AI，该不该焦虑？今天很多人焦虑AI的到来，但每个人焦虑的方面很不一样。不熟悉AI的人关心AI会不会统治人类；稍微了解AI的人关心自己会不会失去工作；老板们关心AI能不能取代员工，实现降本增效。在自媒体、短视频的平台上，一些有失偏颇的内容更是加重了老板和员工之间的心理对抗，老板希望员工掌握使用AI的技能，员工则认为老板让他学会使用AI就是为了开除自己。

那么，到底该不该焦虑？

其实没必要焦虑。我们常看到一种情况：老板天天都在催促员工上手AI，但员工无动于衷。小分队成立好几个月，原本希望裁掉的营销、销售、客服一个都没有裁掉，还增加了人与人之间的矛盾。不仅如此，对老板而言，AI像是“别人家的孩子”，听别人说AI似乎很能干，但自己试验下来却发现并不满意。

下面是两张对比图。在图中，1900年的纽约第五大道街头基本全是马车，只有一辆汽车，仅仅13年后，整条大街都是汽车，只剩下一辆马车。十几年间，时代发生了翻天覆地的变化。

将来的AI也会是这样的情况，在短短的时间里迎来属于它的时代。因此，我们所有人都必须追赶上去，不要成为时代的弃儿。但这么一听似乎会制造焦虑，因为我们都害怕被取代、失去工作，但我想说的是，你要想好将在其中扮演怎样的角色，是汽车司机？马车夫？还是乘客？

在汽车最开始出现在街头时，司机并不好受，因为那时候的车整天故障不断，冒着黑烟，开得又慢。同时，马车市场因为市场逐渐变小，而竞争越加激烈，但马车夫们看到的是不断内卷，而没有看到真正的威胁来自汽车。在此情况下，做乘客就成了最容易的角色，因为他可以根据形势在汽车和马车之间做出选择。只要保持一点好奇心和敏感度，就可以做出适合自己的决定。

所以我感觉没必要焦虑。当你是马车夫的时候，你只会觉得生意越来越难做，越来越卷，竞争对手是另外的马车。同一道理放在AI的环境下，我们不能够只看到同行业的竞争，而要看到AI技术里的价值网。

面对时代的潮流，我们到底应该怎么做？我的体会是，AI的技术迭代太快了，如果我们是乘客的话，盲目加入其中会很容易犯错，现阶段数字化都还未完全被我们掌握，所以可以先观望，让大模型厂内卷一阵。如果你的团队是几千人的规模，可以一试。如果你的团队只有几个人，在解决业务黑盒问题之前，最好先不急着做。

在我看来，很多公司还没准备好实现数字化，一些大模型厂商还在探索的道路上，价格也还没稳定下来。作为中小企业，现阶段不要花太多的钱在这个市场，因为当一产品还没有上规模的时候，意味着流程和标准没有定下来，这时要投入其中就需要谨慎。

应该怎么做？我对AI创新组织路径进行了调研，结果显示，最常见的组织路径有两种，一种是AI创新大赛，一种是AI小分队。

AI创新大赛的本质是为老板而创新。它对于那些对AI感兴趣的员工十分有用，能够提升他们的好奇心，也可以在此过程中增加他们对使用AI的重视程度。AI小分队相当于混沌常说的颠覆式创新，团队追求小的目标，在实现的过程中逐渐变成了“第二曲线”，远超“第一曲线”。

但小分队扮演的是什么角色？它要取代原来的团队吗？因为很多时候创新小分队的业务与原来团队的业务是对立的，这样可能会增加原来团队的危机感。对于这件事，卫瓴科技创始人兼杨炯纬：加速中国万销售跨进数智化时代我认为管理者要想清楚自己想要什么，如果想要获得颠覆式创新的成效，那么依靠创新团队去激发旧有团队对业务的优化，是有必要的。因为组织这样的小分队一点也不难，只需要一点点AI工程技术。

其实，对于我们如何逐步走向AI化的问题，我认为要对齐团队和老板对AI的预期。首先，价值评价要对齐。老板看着像内行，团队看着像外行，这就是价值评价没有对齐的情况。一旦价值评价没有对齐，老板让员工使用AI就很容易产生矛盾。其次，动机要对齐。老板要求和员工自发，如果匹配上，就会取得事半功倍的效果。最后，关系要对齐。老板要通过AI赋能员工，而不是与之对抗。

AI本身并不神秘，它小到人脸识别，大到大语言模型，存在于我们生活的方方面面，包括神经网络、大数据等。另外，基于判别式AI的数字化商业模式的典型代表有广告、电商、安全装置等。所以在现实生活中，我们每个人都已经在使用AI了。

我们之所以焦虑，是因为对它的印象很模糊，但其实它变得更加平民化了。目前AI有三种形态，分别是信息化、数字化和智能化三浪叠加。

信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程。数字化是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理。智能化是指事物在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性，比如无人驾驶汽车。

在现实生活中，其实我们从不抗拒AI，甚至还对它有浓厚的兴趣。比如有些家长会用AI检查孩子的作业，一些员工用AI给老板写周报，还有老师用AI与孩子一起画了画、写歌等，某些自媒体博主会使用AI帮自己写文案，做视频剪辑。我做教学PPT的时候，也使用了AI帮我做图，例如，我要求它生成符合“禁止焦绿”主旨的图片，在白色背景下，一串尚未成熟的绿色香蕉，在香蕉的前方叠加一个红色的禁止通行的交通标志，交通标志中间是镂空的，可以透过交通标志看到背后的香蕉。它给我制作的图如下：

在AI的使用上有几点需要注意：第一，AI的目标有落差。生活场景和工作场景有差异，不同AI工具适用于不同的场景。第二，工具之间有落差。AI不等同于ChatGPT，而是一个非常广阔丰富的领域。第三，体验有落差。有些人用ChatGPT如有神助，有的人却得不到太大的帮助。

因此，市面上出现的AI工具。老板自己要先用起来，掌握不同工具的特点，也能清楚它适用于公司运营的哪些环节。我自己十分喜欢使用AI工具，为了让AI更清楚我的需求，我做了一个数字分身，它集合了我的行业，我的观点和我的技能：“杨炯纬具备丰富的创业和企业管理经验，也为许多B2B企业提供了数字化转型和销售管理的顾问服务，深谙中国B2B企业的营销和销售现状及先进实践。在创业、融资、企业管理、数字化转型、AI的趋势和实践有丰富的经验，能够对于营销管理、销售管理、B2B营销数字化、销售数字化、销售策略、销售话术等方面给予详细的意见。”

数字分身是我在网络上打造的身份，它能够根据自身定位更好地解答我的问题，并具有很高的使用价值，还帮我给出建议。比如，我的第一个GPTs，我问他：“在今天数字化时代，古典时代的销售冠军乔·吉拉德有哪些传奇故事和方法值得学习和借鉴？如果放在今天又哪些更好的方法和实践？”

我的数字化分身回答如下：

除了我自己使用之外，我还将这个数字分身普及到全公司。因为很多员工有些问题不好意思直接问我，我就让他们先去问我的数字分身，如果还很迷惑，再来问我。由此就节省了很多人力成本。

AI能不能够做销售和客服？AI能不能替我们做销售呢？

回答这个问题之前，我想先介绍一下我们的试验。

我们把公司的产品介绍、问答库、话术人设等内容放进大模型中，就可以训练出陪练师。陪练师可以让销售跟它对话、做场景模拟，在经过一段时间的公司内部培训之后，它会吸收一些数据和销售技巧。完成公司的基本培训以后，在不断的试用和模拟中，它的技能还会持续增加。

AI参与销售和客服业务后，首先能够帮助销售提升专业性，其次还能成为销售与客户交流时的可靠工具，提升沟通效果。这是AI销售和AI客服的两种路径：Coach（训练我）和Copilot（帮助我）。另外，AI销售和AI客服还有第三种路径——专业性足够高的AI客服直接取代人工客服，也就是Robot（取代我）。

三种定位决定了你使用AI客服的需求和场景。我们从去年开始，陆陆续续地做了很多内容营销的AI工具，现在每天有很多人使用我们的工具写小红书、公众号和一些软文。其中，我们的“小微AI创作”支持搜索文案、信息流广告标题、短视频脚本、朋友圈等。从去年开始，我们先把知识库搭建起来，再一点一点地把经验添加进去，做了很多智能小工具，但是半年之后没有出现一个爆款，于是我们从头开始，慢慢去梳理产品定位和特点，最终做了销售场景AI赋能，主要有以下几个方面：

1、挖掘客户：大数据拓客，精准找到目标客户、KP、以及对应的手机号码；

2、跟进客户：AI加持，聊天及外呼跟进记录系统自动完成；

3、转化客户：通过商机感知、跟进建议、智能培育实现对客户精细化转化；

4、一个系统完成客户的开发、跟进、赢单的全过程，小微AI全程加持。

小微AI首先能够基于场景和上下文给出行动指导建议。比如作为企业级知识库和内容中心，帮助企业将内容集中管理，持续迭代。比如复制销冠，将销冠的经验知识化、数据化。再比如基于客户画像给出建议，AI辅助营销建议，帮助问答、商机提醒。

另外，小微AI可以跟进提醒、跟进建议和推荐话术。不仅有极富吸引力的邀约话术，还能根据客户的浏览内容给出下一部跟进建议。

现在来看，小微AI能够取得质的飞跃得力于团队努力、经验总结、广告投放等多方面因素。回想到去年我们刚涉足这一行业做出来的产品，实在是生涩至极，从最开始的愚昧，到现在看似成熟和稳定，走过了一段相当长时间的路。我们得出了以下的经验教训：

第一，不碰硬件，不训大模型，技术上保持适当跟进。比如GPT4、检索增强RAG(秘塔搜索）、智能体Agent（扣子）、多模态（GPT4o）等大语言模型绝非中小企业能够做出来的产品，适合我们的路径是跟进它们的发展，在此基础上开发出一些小应用。

第二，只做不被大模型覆盖的场景应用，保持好奇心，尝试各种软件。比如营销方面可以做销售助手、营销文案；HR方面，可以做数字面试官或简历评估。

在做AIready或AIfriendly业务准备时，有四个方面：

1、场景：明确最适合AI来做的细分场景和任务。

2、知识：把所需要的背景经验显性化，语料化。

3、数据：将处理任务必须知道的业务信息准备好。

4、技术：追踪最新技术，但不做重度投入。

通过场景上下文及自然语言描述工作任务，知识和数据会理解任务、执行任务，最后技术以自然语言完成工作的输出。

值得注意的是，在构建场景的时候，需要拆解场景，让它更加细化和具体。例如生成SEO的伪原创文时，要想AI智能体生成高质量的内容，可以拆分为确定母话题、内容策划和文案撰写三个部分。

以我们公司“卫瓴”为例，在确定母话题时，我们围绕销售、市场、管理者，共整理出了若干个场景和痛点，从这些话题出发生成几个主题内容。在内容策划阶段，根据母话题来衍生扩散出多个标题、内容框架、观点及子标题等。最后撰写文案时，会结合私有语料库拓展和修正文章。

我们公司市场部的同事正是根据这个步骤写出了很多热点文案。一般来说，他们会先找到最近的热点，然后将热点拆分成一个个小的话题，为每个话题贴上一个观点和价值导向，最终结合我们的实时库生成提纲，等我确认后他们开始动手写。

这类AI内容生产小工具做起来并不难，市面上很多同类产品都能生产出不错的内容。根据客户的反馈，他可以根据我们建议的操作步骤，获得了最满意的结果。比如前段时间看到一个内容生产小工具，它的功能是从人们短视频里找出富有思想的理论，涵盖社会学、经济学、文学和哲学。它的流程与我刚刚所说的流程基本相似，大致为：

“人类扔链接——AI识别短视频——AI做摘要——AI去找知识点——AI再把知识点写成一条短视频文案——最后AI生成一批小红书风格的标题”。

发给它一条百度女高管的发言视频，它总结了发言的核心观点以及涉及到的一些理论知识。

如果我把它帮我梳理出的知识点写成一篇简短的文案，取一个类似“影响百度高管的理论”的标题，再结合具体的使用方法，那么这篇内容就可以做出来了。

现在来看，用Agent搭出这样的效果其实是非常简单的事情，不需要专业技术，你只要提出这样的设想和流程结构，就可以轻易搭出这样效果的应用。

除了SEO内容生产，它还可以用作销售破冰话术。销售破冰是销售人员在与客户初次接触时，用来建立联系和互动的一种技巧。有效的销售破冰话术可以帮助销售人员打开客户的心扉，建立良好的沟通氛围，为后续销售工作打下基础。插件里有我们公司基本的产品介绍和方案信息，作为销售人员，可以在与客户交流时输入客户的公司，就能够立即获取详细的资料，再按照销售话术的准则，写出相对应的话语与对方破冰。

比如以前我们描述目标客户时，内容通常是公司规模、所属行业等，但有了AI工具，可以细节到找出客户公司的各个自媒体账号、广告投放等，基于这些信息建立工作流，再与客户持续跟进。破冰话术的形成流程大致如下：

1、找出值得优先跟进的客户。这一环节可以在规模、行业、部门、职位等维度，对传统客户进行筛选，选出目标客户。

2、通过对大量的公众数据、用户行为数据的实时抓取和统计进行目标客户画像建模、打分和分层。其中主要包括企业信息中的经营状态、企业规模、推广情况、自媒体情况等，以及联系人信息的市场行为、智能码、企业归属、职业标签等，AI可根据这些信息预测成单率、销售话术等。

3、面向目标客户的个性化跟进SOP。这时，需要考虑找到目标客户后应该如何持续跟进。这一环节大致可细分为添加好友——添加客户归属的企业——充分利用公司已有资源——生成破冰话术。

营销自动化：人类工作的白盒那么，如何获取全面正确的数据和信息，进行有效判断？明智的销售分析、会话分析可以对最细颗粒度的销售过程动作，销售拜访，销售和客户的沟通情况，包括电话会议、线下录音、企业微信与客户的对话，将销售过程的“黑盒”打开，及时发现并解决问题。

要想销售过程黑盒变“白盒”，AI的营销自动化功能十分重要。比如卫瓴，我们有2个私域运营同学管着4万个企微好友和每天近100条新线索，包括仪表盘、高筛视图、推荐分、集成外呼、定向群发等，通过人机结合的方式分解任务，实现沉默客户唤醒、电话线索清洗、私域线索培育等目标。

其中，线索清洗指的是对海量的销售线索进行快速识别和跟进，挖掘客户需求，并在规定的时间内把筛选后的有效线索下发给销售部门继续转化。卫瓴的AI工具可以通过外呼 私域运营的方式进行辅助，更准确、更高效地为客户找到优质线索。

除了销售领域，AI已融入我们生活。智能体作为AI的实体化代表，从简单的自动化操作到复杂的决策制定，也在不断进化。如今，智能体开始展现出更加复杂和多样的特性，它们不再满足于简单的任务执行，而是开始尝试理解并模拟人类的认知过程，拥有了一定的学习和适应能力，可以通过不断的学习和实践，优化自身的算法和模型，以更好地适应复杂多变的环境。

在智能体不断优化的情况下，很多企业反而愿意用复杂的技术去解决更简单的任务，这种做法虽然看似有些“大材小用”，但实际上蕴含着多重意义和优势。首先，从技术的角度来看，更复杂的智能体通常拥有更强大的计算能力和更丰富的功能集。即使面对简单任务，这些智能体也能以极高的效率和准确性来完成。其次，从实践的角度来看，让更复杂的智能体执行简单任务是一种“试水”或“验证”的过程。通过这种方式，可以测试智能体的性能、稳定性和可靠性。

用AI实现智能客服也是同样的道理。

最后，我想分享一下我对AI的感受变化，希望能激励一些尚在犹豫的人。

最开始我使用ChatGPT为的是解决一些简单的问题，发现成效不错后，又使用了其他的智能工具辅助我的工作和生活，算是一个热情的AI用户。之后我自己开发和设计智能体，在广大的AI市场上找到了一个很细小的点，并努力把它做到极致。

从使用者到开发者，这样的身份转变其实没有想象中困难。所以我想鼓励一些对此有想法、有期待的朋友们，不要被“AI”这个看似高大上的概念吓到了。如果我们不是立志要做大数据模型，而是开发一些实用的智能工具，是很容易实现的，并且回馈显著。就像我反复说的那样，AI确实强大，但也不是普通人无法涉足的圣坛，目前它正在平民化，今后也会更加平民化。

所以，积极地拥抱它吧。

·申报人“杨炯纬”简介：

杨炯纬，卫瓴科技创始人兼CEO。毕业于复旦大学，历任好耶总裁，聚胜万合、聚效广告创始人兼CEO；2016年加入360集团，后升任360高级副总裁。2020年创建卫瓴科技，旗下核心产品—卫瓴·协同CRM，是一套运用AI技术赋能营销和销售效率提升的智能营销工具，先后获得红杉、腾讯投资。

卫瓴科技

★以上由杨炯纬投递申报的观点性文章，最终将会角逐由数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2024中国数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项。

该榜单最终将于7月24日北京举办的“2024企业数智化转型升级发展论坛——暨AI大模型趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场