如果你负责销售,你一定熟悉这些痛点:

  • 线索一大堆,却不知道该先追哪个。

  • 本以为稳的单子,最后突然黄了。

  • 预测永远对不上实际。

  • 销售代表花大量时间记日志,而不是卖东西。

Salesforce Einstein 就是针对这些问题而生的。它不是魔法按钮,但在 B2B 销售的 AI 工具中,算是最成熟的一类。下面我们从实操角度拆解它的价值,并总结出可直接应用的经验。

1. 线索管理:把精力用在刀刃上

没有 AI 时: 团队浪费大量时间追无效线索,规则式打分模型又僵化过时。

Einstein 的做法:

  • 用预测性线索评分(Predictive Lead Scoring)来判断转化可能性。

  • 分数会动态更新,随新数据变化。

  • 帮助团队聚焦在最有价值的前 20% 线索上。

实操要点:

 ✅ 如果线索量远大于团队处理能力,用 AI 打分过滤噪音。

 ✅ 每季度回顾一次转化率,看模型准确性。 

 ✅ 把部分激励与“AI 高分线索”挂钩,提升使用率。

2. 商机管理:避免“惊喜”

没有 AI 时: 管道复盘靠直觉,销售代表容易“乐观过头”,结果单子最后掉链子。

Einstein 的做法:

  • 每个商机都会有健康分数,基于销售动作、买方信号和历史模式。

  • 管理层能实时看到哪些单子在变好,哪些在恶化。

  • 辅导更有针对性,比如:“你的单子被标红是因为没有高管赞助人——下周必须搞定。”

实操要点: 

✅ 把机会评分当作辅导工具,而不是打压工具。 

✅ 追踪“高风险”单子实际成交率,验证 AI 的预判。 

✅ 人机结合:AI 提示 + 人类复盘,效果最佳。

3. 客户沟通:节省时间,保持敏锐

没有 AI 时: 销售代表一半时间在录邮件、记会议,通话里的关键信息却无人整理。

Einstein 的做法:

  • 自动记录邮件和会议。

  • 通话转录后做分析,找出关键词、异议、竞争对手提及。

  • 自动提醒销售:“要跟进价格问题” 或 “客户提了集成需求”。

实操要点: 

✅ 优先上线自动记录,立刻提升代表体验。 

✅ 用对话洞察(Conversation Insights)积累异议处理案例库。 

✅ 跟踪趋势(比如竞争对手突然被频繁提及),反馈给产品或培训团队。

4. 预测:从拍脑袋到有数据支撑

没有 AI 时: 预测要么过于乐观,要么故意压低,CEO 经常被“打脸”。

Einstein 的做法:

  • 把人工预测和 AI 预测对比。

  • 模型考虑季节性、管道速度、历史赢单率。

  • 管理层可以做更准确的情景模拟。

实操要点: 

✅ 并行展示人工预测和 AI 预测,验证谁更准。 

✅ 用差异作为辅导点:“你报的 20 万单子,AI 只给 30% 概率,原因是什么?” 

✅ 给董事会汇报时同时展示两种预测,用数据增强可信度。

AI 销售工具落地清单

部署 Einstein 或其他 AI 销售工具前,请先做好基础工作:

  • 清理数据。 邮件没记录、线索来源乱填,先解决这些。垃圾数据 = 垃圾结果。

  • 小范围试点。 先挑一个场景(比如线索评分),别一口吃成胖子。

  • 培训管理层。 一线经理是落地关键。

  • 衡量 ROI。 核心指标是赢单率提升、预测准确度提升、销售时间释放。

  • 季度回顾。 模型会进化,流程也要同步调整。

作为CEO或销售总监,这是你的决策矩阵:

何时推进Einstein这样工具:

✓ 您至少有20名销售代表(在这个规模上投资回报率变得引人注目)

 ✓ 您有18个月以上的CRM数据(最低可行历史) 

✓ 您的销售周期是30天以上(足够复杂,AI可以增加价值) 

✓ 您愿意投资于变革管理,而不仅仅是技术 

✓ 您的竞争对手已经在利用AI(或即将利用)

何时要等等再行动:

✗ 您的CRM数据质量低于70%(先解决这个问题) 

✗ 您正在进行重大销售方法论变更(先稳定下来) 

✗ 您缺乏转型的高管支持(不仅仅是实施) 

✗ 您的销售团队流动率很高(每年>30%) 

✗ 您期待立即见效(这是马拉松,不是短跑)

PS:更多中小规模公司,走向AI时代销售,主要抓住:

1.积极使用AI公共工具,镶嵌到日常流程中去,以解决问题为导向,不必一开始就上大系统;

2.团队学习,小团队快速应用AI销售的方法与场景,例如阅读《AI销冠》一书

3.理解Salesforce Einstein等优秀工具的核心逻辑,应用到行业场景.

案例实践复盘

Salesforce Einstein 给 B2B 销售提供了一个现成的 AI 应用样板:

  • 用 AI 线索评分,让团队聚焦。

  • 用商机评分,提前预警。

  • 自动记录和分析沟通,让销售专注卖。

  • 数据驱动的预测,减少盲区。

对 CEO 和销售总监来说,现在的问题不是“要不要用 AI 工具”,而是“从销售流程的哪一步开始用 AI 优化”。

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