AI 用于潜在客户开发

鉴于销售过程的高度个性化以及销售团队在各个平台上获取的大量数据，人工智能驱动的工具在整个销售过程中变得越来越关键。在潜在客户开发过程中，组织通常利用 AI 来分析销售数据，以识别高价值的潜在客户、减少耗时的手动任务，并自动执行选定的客户交互。随着生成式 AI 功能的日益强大和实用性不断提高，销售专业人员还依赖虚拟助理来帮助开展客户研究或生成跟进电子邮件等通信。

当 AI 在潜在客户开发流程中得到成功应用时，其作用不仅局限于销售人员个人，还能为企业整体创造价值。例如，AI 通过处理重复性任务来提高开发人员的工作效率，从而为销售团队提供更快捷、更高效的技术堆栈。在领导层方面，AI 揭示了有关业务的高层次洞察分析，使高管能够就潜在客户开发流程如何与更广泛的企业目标保持一致做出更明智的决策。通过使用 AI 数据治理平台，安全团队确保客户数据得到得到适当管理并保持安全。

近年来，AI 在改善财务业绩、提高转化率、增强销售互动以及简化 B2B 和 B2C 销售中的潜在客户开发流程方面所具备的积极影响，已日益明晰。例如，根据管理咨询公司麦肯锡去年的一项调查， ¹ 将个性化客户体验与生成式AI）相结合的数据驱动型B2B（企业对企业）销售团队，其市场份额增长的可能性比未采用此类结合方式的团队高出1.7倍。

数十年来，一系列不断加速的技术进步为销售团队提供了有关潜在客户及其行为的更精细的数据集，以及通过不同渠道触达客户的几乎无限的机会。在潜在客户开发的早期阶段，企业依靠的是相对低效主动开发方法，如电话推销和搜索公司名录。

随着 20 世纪 90 年代简易型客户关系管理 (CRM) 系统的出现，销售人员开始使用数字工具更有效地存储和管理客户数据。这种数据驱动的潜在客户开发促进了更细致入微和有效的潜在客户研究。

多年来，领先的企业已经在这些实践的基础上整合自动化、机器学习和数据分析等技术。这些技术减少了花在数据输入等手动任务上的时间，并能更有效地预测转化的可能性。例如，许多企业采用电子邮件模板等简单的自动化手段来与潜在客户快速沟通，或推出简单的聊天机器人来回答常见的产品问题。

生成式 AI 被广泛采用来进一步优化这些任务，特别是自 chatGPT 等先进工具发布以来，这种采用进展非常迅速。根据近期研究，2023 年至 2024 年期间，生成式 AI 在营销和销售职能中的采用率较其他部门有了显著增长。 ²

如今，生成式 AI 销售工具可以帮助各部门分析痛点，从而为客户量身定制优惠方案、研究客户以确保推销内容能有效满足他们的需求、总结销售会议并快速生成与潜在客户的后续沟通信息。

AI 工具从网站、社交媒体和 CRM 系统中抓取数据，以提供全面的潜在客户资料，从而减少进行手动研究所需的时间。有些工具可以通过整理实时公司、定价或联系方式来自动丰富客户数据。

AI 驱动的工具会分析历史销售数据、潜在客户数据和客户行为，根据潜在客户转化的可能性对其进行排名，从而帮助销售团队专注于最有希望的潜在客户。例如，AI 可能会利用预测性分析来为潜在客户打分，并根据网站访问等意向信号来识别出高价值的未来客户。

AI 可预测购买模式和行为，使销售团队能够预判客户需求，并据此调整销售策略。销售负责人通常会使用这些工具来预测市场需求，或预判哪些潜在客户最有可能转化。这些更深入的数据驱动洞察分析使组织能够统一销售和营销信息，将大量跨平台输入转化为可操作的洞察分析。

AI 的能力可以自动执行重复任务，例如冷电子邮件外展、跟进、数据输入和日程安排，极大地提高了销售团队的工作效率。AI 可以协助研究和检查来源，自动实时转录和注释会议，并以最少的人工输入生成个性化的客户内容。这意味着销售代表可以接触到更多的潜在客户，将大部分注意力集中在培养关系和达成交易上。这通常直接转化为销售转化率，从而获得更多收入，最终使企业能够更有效地扩大规模。

AI 通过制定个性化消息或提议来优化销售流程，从而提高响应率并增强潜在客户参与度。AI 可能会为特定客户提取相关的定价详情、推荐最有可能引起用户共鸣的服务，或者根据客户行为对电子邮件序列进行个性化设置。通常，为了保持培养真正客户信任所必需的个性化触感，销售专业人员会将人工智能驱动的沟通与人际关系相结合。

人工智能驱动的智能体和助理为销售团队执行各种任务，供内部和外部使用。例如，面向客户的智能体可以根据浏览历史或其他输入来解读客户需求。与此同时，助理会实时与潜在客户互动，回答他们的询问，并对潜在客户进行资格审查，然后将其转给销售代表。

通常，这些工具会过滤出最优质的潜在客户，并智能地识别出最适合人工客服介入的时机。在内部，协作式专用型智能体和助理帮助销售团队研究复杂的客户咨询，并在会议或销售电话前为销售代表提供信息支持。

AI 销售助理可以快速将公司产品与特定客户匹配，深入洞察分析潜在客户，或以自然语言提出定制交易建议。由 AI 助理和智能体提供的关键信息可以帮助人工销售代理快速有效地为销售电话做好准备。

AI 个性化和优化销售外展文案，通常是销售电子邮件、社交媒体通信或短信。销售发展代表 (SDR) 可以使用 AI 来分析过去通过电子邮件的互动，并建议最佳的消息传递和时间安排。他们还可以通过分析社交媒体互动来加强潜在客户开发工作，根据与行业相关内容的互动来确定潜在客户。类似的潜在客户开发工具可以通过分析网站访问者、公司增长趋势和购买信号来识别潜在客户，以帮助销售团队建立更准确的潜在客户名单。

情感分析和语音分析可以帮助组织提高销售业绩，识别潜在的客户情绪并提供建议以提高推销效果。这些工具可以通过实时监控、创建摘要和分析销售通话，识别表明成功销售计策或潜在交易风险的模式，来增强销售工作。

AI 通过分析历史数据、市场状况和客户行为来预测未来销售趋势，帮助团队做出数据驱动的决策，并在不断变化的市场中更有效地制定战略。通过预测模型，此类 AI 潜在客户开发工具可帮助销售团队确保有效部署资源，从而获得最切实的影响。

在最简单的应用中，AI 能够增强和优化基本的潜在客户开发流程，从而帮助销售专业人员确定高价值客户并实现部分沟通的自动化。

然而，企业 AI 转型可能涉及跨部门和角色融入 AI 技术，增强日常运营和潜在客户开发流程。这可能涉及利用 AI 提高开发人员的工作效率以提高潜在客户开发的效率，为领导者提供更细化的预测数据，或利用 AI 增强安全和数据治理实践。

虽然不同企业的应用程度各不相同，但利用 AI 以增强潜在客户开发的一些基本步骤包括：

在实施之前，企业必须确定明确的目的、目标和衡量成功的标准。这可能涉及更深入地进行理想客户档案 (ICP) 洞察分析、开发潜在客户或提高用户参与。

AI 工具的优劣取决于它所吸收的数据。在此阶段，企业要保护其希望 AI“学习”的信息，确保其适合手头的任务并且没有错误。

在此阶段，企业选择最合适的 AI 模型来实现其预先设定的目标。

通常，AI 工具会集成到客户关系管理 (CRM) 系统或营销自动化平台中，以确保 AI 工具与现有的工作流之间最无缝的结合。

在测试和验证阶段，开发人员会审查已整合的 AI 工具的透明度和性能。

一旦部署 AI 工具，尤其是在早期阶段，就应该对其进行密切监控，帮助确保其达到预定目标。

一旦 AI 被整合到潜在客户开发流程和相邻工作流，就应持续对其进行优化，以随着业务目标的变化而进化。在此阶段，人工智能驱动的工具会定期更新，同时销售团队也会不断接受培训，以便最有效地使用这些工具。

与集成到销售渠道的许多技术一样，AI 最好作为具有特定目标的明确战略的一部分进行部署。其成功在很大程度上取决于 AI 工具采集的数据质量。通过密切关注员工如何有效地将这些工具融入到他们的工作流中，企业可以增加成功的机会。将 AI 融入潜在客户开发过程的一些最佳实践包括：

明确组织想要通过人工智能驱动的潜在客户开发实现的具体目标和关键绩效指标 (KPI) 可能是关键。这可能意味着企业优先考虑 AI 分析来提高潜在客户转化率，优先考虑情绪分析来提高销售团队的表现，或优先考虑智能体来减少人工工作量并扩大规模。虽然这些 AI 战略和用例协同工作通常最有效，但在实施项目之前制定可衡量的基准可以促进更加无缝的变革管理。这样的方法还可以让领导层对结果进行评估。

AI 工具的优劣取决于其所依赖的数据。这意味着 CRM 和潜在客户数据库应尽可能准确且相关。组织可能会选择投资可信赖的第三方数据来扩充和增强自身的潜在客户数据。此外，为了确保客户的信任，许多部署 AI 的企业会制定特定的数据治理实践，采用透明的、基于系统的方法来使用和存储数据。

近年来，大量人工智能潜在客户开发工具应运而生，其中包括 Salesforce 和 LinkedIn 提供的人工智能驱动型销售工具。最适合企业使用的 AI 技术通常是那些能够尽可能无缝地与现有科技堆栈集成在一起的技术。

当 AI 潜在客户开发工具与企业已经在使用的销售战略和工作流保持一致时，团队通常更容易获取价值，而无需经历陡峭的学习曲线。这也使企业能够在现有优势的基础上再接再厉，而无需从头开始使用一套全新的工具。

AI 工具需要额外的培训才能使用。通常，这些技术可以改变团队成员工作的根本方面。管理关于如何最有效地使用这些工具的期望，并表明它们在整个组织中的价值，对于项目的成功是关键。培训通常还包括教员工如何适当地提示 AI，审查其答案，以及识别何时人类输入比机器输入更有价值。销售经理可能会考虑如何最有效地提升销售团队的技能，利用潜在的工作效率提升，或者就工作中的新方面提供额外指导，例如，从 AI 辅助的潜在客户开发数据中获得最大的洞察分析，或在 AI 生成的通信中增加个人化的沟通来保留客户的信任。