探迹打造B2B企业获客利器，与客户一起走出资本寒冬困境

据Gleanster Research的一份研究报告显示，在企业人工获取的销售线索中，平均只有25%的线索有概率签单。如果遭遇 经济 形势下行或资本寒冬的当口，企业的销售部门将面临艰巨的挑战。哪怕是资深的销售人士，也会因传统销售的效率低下而愁眉不展。一旦销售人员背负的业绩不能达标，只能拿着微薄的底薪维持生计。对于中小型企业来说，低迷的收入则对应着倒闭的风险。

一直以来，国内To B的企业在传统销售效率方面普遍存在两个问题：一是优质销售线索的匮乏，销售人员获取客户的渠道还局限于熟人推荐或是在网上任意搜寻；二是冗杂线索太多，尤其是在数据爆炸的时代，有价值的信息容易受到其他信息的侵扰，在这种情况下，搜索引擎和第三方数据库给予销售人员的帮助微乎其微。

即便投入大量的人力和资金，To B企业的销售线索还是难以快速且规模化地甄别有效线索，销售人员仅仅停留在获取客户名称、联系方式等信息要素。

这样的情况在过去困扰着诸多企业和销售人员。如今，随着 互联网 新技术的演进，人工智能技术正在赋能B端销售，帮助更多的客户摆脱传统的拓客方法，提高企业的客户资源、市场地位和竞争优势。

AI正在销售环节中发挥作用

如果你是B2B销售主管，那么你的工作很重要的部分便可能是为销售团队创造销售线索。目前，中小企业的B2B市场销售人员常常难以制造出合格的销售线索，因为他们对B2B产品和服务销售的细微差别缺乏深刻的理解。B2B公司需要耗费大量人力和时间，对各个公司以及决策人进行研究分析，从而生成销售线索。然而，运用AI技术能够帮助公司高效精准地完成这些任务，扩充公司数据库。

成立于2016年6月的探迹，是一家智能销售服务提供商。在同年9月，探迹智能销售预测解决方案上线，其基于AI和大数据，为To B的企业提供从销售线索挖掘、商机触达、客户管理到成单分析的全流程智能销售方案。

起初，探迹从中大型客户入手，通过不断分析和挖掘全网在线企业信息，结合每家企业内部的客户关系管理系统（CRM），利用机器学习建立销售预测模型，帮助To B企业打通内外部数据，再利用机器学习自动建立量化客户模型，从繁冗复杂的存量线索中，为潜在客户的画像补全、清洗和排序，保证让企业获得无重复、精准的高质量线索，最终达到提升销售转化率及收入的目标。

2017年9月，探迹线索平台正式上线。探迹 科技 CEO黎展表示：“这款的SaaS级产品，专门为中小微型企业打造。这些企业中的绝大部分销售自动化普及率不高，客户数据积累薄弱，资金预算有限，缺少有效获取新客户的方法，他们需要更加轻便的模式。”

AI销售将迎来爆发式的增长

早期的人工智能作为一种实用性技术，能够替代用户完成一些繁琐单调的重复性工作。在某种程度上来说，它被看作是人类的“第二大脑”，可以自动输入数据、分析联系人语音语调，或是在有需要时告诉用户如何去做。在To B 领域，AI已经广泛的应用与 金融 、安防等领域。而作为智能销售领导者的探迹正在向外界展示，AI赋能传统销售同样大有可为。

2年多时间以来，探迹通过分析和挖掘全网的企业数据，帮助企业打破“数据孤岛”的屏障，为企业提供具不同维度的客户信息，系统性地了解潜在客户地痛点及背景信息，并提供多种触达工具，让销售人员联系潜在客户前能够快速甄别优质线索，提升销售成单率。据探迹提供的数据显示，截至目前，探迹帮助企业平均降低了30%获客成本，平均线索意向率提升了3.5倍。

黎展认为，在未来一到两年内，AI销售领域很有可能涌现头部公司。在接下来的两年时间里，各家的角逐会阶段性地呈现。“因为这个行业刚需性很强，B2B企业很需要，大家已经形成企业服务付费的认知了，所以不会是一个长期慢发展的过程。”从市场规律来说，大多是头部的种子用户和天使用户先尝试，然后第二年进入快速增长阶段，第三年进入爆发期。所以，他认为，今年是AI销售的初期用户增长阶段，明年或许将是AI销售迎来爆发的一年。