传统大客户营销痛点 - 传统To B销售决策流程冗长复杂，涉及多方利益相关者，导致销售周期显著拉长[3] - 销售人员受资源限制难以提供真正一对一深度服务，常复用标准化方案与客户期待的个性化服务存在差距[4] - 过度依赖高频拜访和"广撒网"策略导致资源浪费在无效沟通中，68%超额达成目标的销售人员每日使用AI工具[8][5] AI在销售中的应用现状 - AI应用集中在销售前端环节，售前阶段占比最大达34%，主要用于创建个性化营销信息和潜在线索挖掘[11] - 生成式AI可覆盖B2B交易全周期，包括客户识别、行动推荐、会议支持等7大应用场景[12] - 客户画像精度每提升10%可使销售转化率提高27%，AI能识别官方链条外的隐性决策人[48] AI赋能行业研究案例 - 华为云初期采用网格化陌拜25家保险公司仅成交1-2家，后通过AI分析优化获客渠道效率提升显著[21][22][25] - 工业地产企业借助AI分析产业链环节，制定网格化招商策略解决户型与当地小微企业需求不匹配问题[33][40] - AI可快速整合政府招投标数据、行业报告等信息，生成可视化热力图辅助招商决策[43] 个性化营销文案实践 - 华为云销售通过300字定制邮件打动罗振宇，强调战略重要性、服务精神和能力优势[58][61] - 高价值场景开场白需包含可验证商业结果，如港口案例展示年省3000万成本[64] - AI可生成转介绍文案、FAQ应答集等12类场景化内容，匹配不同决策角色需求[67] AI在销售中的三大角色 - 智能销售助理：处理文案撰写、数据整理等基础工作[15] - 方案专家：提供参数配置和技术支持，弥补销售团队专业知识短板[15] - 销售教练：分析决策链、制定谈判策略，提供全流程指导[17]