你的销售团队本周在 "侦查工作 "上花了多少钱？如果您和大多数 B2B 企业一样，答案很可能是太多了。我们经常想象销售代表打电话、达成交易和握手的场景。然而，实际情况要乏味得多。大多数销售代表的早晨都在 LinkedIn 个人资料、年度报告和零散的 CRM 条目中度过。
在一个以速度取胜的世界里，这种手工操作的瓶颈不仅仅是一种不便，更是收入的杀手。这就是在销售岗位上使用人工智能改变游戏规则的地方。 具体来说，客户研究--每一次成功拓展的基础--正在经历一场彻底的变革。
通过利用自主代理，销售团队正在收回他们最宝贵的资产：时间。但是，如何从手动搜索转变为真正的自动化智能引擎呢？让我们来看看这一转变背后的数据、工具和战略。
无形的消耗：人工研究为何失败
传统的销售周期重准备、轻执行。花一个小时 "了解 "潜在客户的业务，感觉很有成效，但这一个小时真的能起到作用吗？通常情况下，它只是推迟了第一次接触点。
根据Salesforce 的一项综合研究，销售代表一周中有 72% 的时间都花在了与销售无关的工作上。
细分这 72% 的时间，其中有很大一部分是用于人工客户调研。如果我们假设每周工作 40 小时，那么销售代表在行政和准备工作上花费的时间将近 29 小时。
行业基准表明、
这意味着，这种转变可让代表们每周节省10 多个小时的潜在客户准备时间。通过自动化 "侦查工作"--从技术跟踪到意向信号--人工智能代理可以处理传统上耗费团队最大创造力的繁重工作。试想一下，多出十个小时的实际销售时间能为您的季度目标带来什么。
B2B 销售中的数字数据差距
为什么如今人类很难跟上客户研究的步伐？这是因为可用数据量激增。我们不再生活在公司网站是唯一真相来源的时代。
Gartner 强调指出，到 2025 年，80% 的 B2B 销售互动将通过数字渠道进行。
这个数字优先的世界留下了巨大的足迹，其中包括
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社交媒体的实时变化。
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波动的招聘信息（预示着预算变化）。
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公开的财务文件和投资者记录。
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技术变化（他们刚刚停止使用什么软件）。
人类无法大规模地综合这些信息，否则就会精疲力竭。然而，人工智能却能茁壮成长。它能实时提供账户的 360 度视图，从而弥合数据鸿沟。它不仅能告诉你该给谁打电话，还能告诉你为什么今天是给他们打电话的最佳时机。
快速比较：人工调查与人工智能支持的调查
| 指标 | 手动方法 | 人工智能驱动法 |
| 研究时间 | 60-90 分钟/账户 | < 1 分钟 |
| 准确性 | 容易出现人为错误 | 通过多种来源验证 |
| 信号检测 | 反应式（新闻发布后） | 主动（实时警报） |
| 推广质量 | 通用/基于模板 | 高度个性化 |
| 可扩展性 | 线性（需要更多人） | 指数（使用现有团队） |
定义人工智能驱动的客户研究
当我们在 "销售中的人工智能 "框架内讨论客户研究时，我们关注的是将销售团队从普通团队提升为精英团队的三大核心功能。
1.实时丰富数据
标准数据库往往是陈旧的，人们会换工作，公司会转型，电话号码也会消失。Breeze Intelligence 等现代人工智能工具是 CRM（如 HubSpot）的原生工具，这意味着它们能在数据流入时丰富数据。与传统的第三方搜刮工具不同，原生的人工智能丰富功能可确保代表在打开联系人记录的那一刻，信息就已得到验证并可付诸行动。
2.识别 "市场内 "信号
深度研究不仅仅涉及公司规模。而是意图。人工智能代理可以监控人类会忽略的 "信号"。例如，如果目标客户突然开始招聘专门从事竞争对手软件的职位，人工智能就会将此标记为流失机会。它将被动数据转化为主动销售触发器。
3.定制知识模型
目前，最先进的团队正在自己的 HubSpot 知识库上训练私有的 B2B 人工智能模型。这样，人工智能就能根据产品的独特价值主张进行客户研究。人工智能不只是概括一家公司，它还能准确解释您的特定解决方案如何解决该公司当前的问题。
人工智能如何助力基于客户的营销（ABM）
基于客户的营销（ABM）是赢得高价值合同的最有效方法，但却很难推广。原因何在？因为真正的 ABM 需要一定程度的个性化，而这通常需要大量的人力。
人工智能改变了这一计算方法。它可以实现大规模的 ABM。通过自动进行深入的客户研究，市场营销和销售可以零摩擦地对准价值最高的目标。这就是我们所说的"人工智能驱动的飞轮"（AI-Powered Flywheel），在这里，数据和推广不断相互促进。
人工智能驱动精准的例子：
设想一家软件公司以医疗保健行业为目标。人工智能代理没有开展一般的宣传活动，而是（根据公共记录）识别出 50 家最近未通过特定安全审计的医院。然后，人工智能为每家医院起草一份研究简报，详细说明它们的漏洞所在以及公司的软件如何修复这些漏洞。销售代表每天都会获得 50 个 "热门 "商机，每个商机都有深入的技术研究作为支撑，而这些研究需要花费数周的时间才能完成。
超越 MQL
长期以来，营销合格线索（MQL）是衡量成功的主要标准。但我们都知道，PDF 下载是一个微弱的信号。
我们正在进入 MQL 的末期，人工智能可以帮助我们预测管道，而不仅仅是计算点击次数。人工智能潜在客户代理可以分析您的 "成交-获胜 "历史记录，找到目前表现出类似购买行为的 "相似账户"。
这将大大提高效率。
原因很简单：你的销售代表不再把时间浪费在尚未准备好购买的客户身上。
实施人工智能驱动的研究：实用指南
如何开始？这并不是要购买市场上的所有工具。而是要建立一个可持续的工作流程。
第 1 步：优先考虑数据清理
人工智能的智能取决于它所访问的数据。如果你的 HubSpot 门户网站充斥着幽灵账户和 10 年前的电子邮件，那么人工智能就会产生幽灵研究。在实现自动化之前，您必须进行审核。使用本地丰富工具来验证您当前的数据库。
第 2 步：设置道德警戒线
随着人工智能变得越来越自主，您必须设置明确的防护栏。 这可以确保您的外联工作始终以人为本。人工智能应完成繁重的研究工作，但最终的声音应始终由人类发出。过度自动化可能导致令人毛骨悚然的推广，从而使潜在客户望而却步。
步骤 3：为战略而非搜索进行培训
您的销售代表需要一套新的技能。他们不再需要擅长搜索，而是需要擅长综合。 人工智能提供数据，销售代表提供同理心和成交技巧。培训的重点应放在如何利用人工智能生成的洞察力建立更深入、更真实的关系上。
未来：自主销售引擎
人工智能在销售领域的未来不仅仅是一个更好的搜索栏。它是一个在你的团队睡觉时也能工作的自主引擎。我们正在向这样一个现实迈进：客户研究是一个后台程序。
想象一下，您的客户关系管理系统（CRM）会自动识别最合适的客户，研究他们当前的痛点，识别关键决策者，并为您的销售代表准备个性化的视频脚本--所有这一切都要在销售代表早上登录之前完成。
这不是遥不可及的梦想，而是当前自主推广的必由之路。去掉调研的 "粗活"，您就可以让销售团队做他们的本职工作：建立信任，为客户解决问题。
与 Aspiration Marketing 合作实现人工智能转型
在人工智能的销售和潜在客户世界中航行可能会让人感到不知所措。面对如此众多的工具和 "炒作"，很难知道什么才能真正提高投资回报率。
然而，如果你想在当前的 B2B 环境中获胜，就必须超越竞争对手。人工智能驱动的客户研究是大规模实现这一目标的唯一途径。通过即时为您的代表提供所需的洞察力，您可以让他们变得更人性化、更乐于助人、更成功。这就是Aspiration Marketing的优势所在。
我们帮助具有前瞻性思维的公司整合自主工具，如 HubSpot Breeze，以简化他们的客户研究和销售工作流程。无论您是想建立一个私有的 B2B 人工智能模型，还是仅仅想为销售团队节省每周 10 多个小时的时间，我们都能为您提供实现目标的战略路线图。
人工智能驱动的飞轮不仅仅是技术，它还关系到创造一种可持续的、数据驱动的增长文化。不要让您的团队埋头于人工研究，而您的竞争对手却在以人工智能的速度前进。
您希望我们审核您当前的销售研究流程，还是希望我们向您展示如何在您自己的 HubSpot 门户网站中设置自主代理？让我们来谈谈如何将您的销售研究转化为最大的竞争优势。
