內容來源：本文來自量子教育，企業人才培養優質內容及創新解決方案服務商。 分享嘉賓：龐濤，前華為高階專家，嘉士伯啤酒銷售發展總監，AI+營銷提效場景化訓戰及知識萃取專家。
高階筆記達人 | 李雲 責編 | 柒 排版 | 拾零 第 8969 篇深度好文：12623 字 | 32 分鐘閱讀
宏觀趨勢
筆記君說：
曾經，高頻拜訪作為大客戶營銷的主要方式，透過心誠則靈的美好期待，不少企業拿到了結果，華為也曾憑藉銷售的韌性拿下了很多業務處女地。
但現在是AI時代，講究的是效率優先，傳統的營銷方式不僅不能打動客戶，而且會讓客戶心生反感。
如何用AI高效地助力大客戶營銷？這篇文章或許能帶給你一些啟發。
To B大客戶銷售的決策流程冗長，涉及多方利益相關者，決策鏈條複雜，涵蓋需求調研、方案評估、內部審批等多個環節，導致銷售週期顯著拉長。
因此，這類客戶往往對解決方案有著高度精準化、定製化的需求，期望供應商能深度匹配其特定業務場景和發展目標。
然而，在以往的服務模式中，銷售人員通常同時對接多家To B大客戶。受資源和人力限制，難以對每個客戶提供真正的全程一對一的深度服務。
這使得我們在實際業務中，不可避免地會複用部分產品服務解決方案，以滿足不同客戶的需求。但這種做法與客戶期待的個性化、精準化服務存在差距，導致我們難以超越客戶預期，為其創造“驚喜”體驗。
善用當下流行的AI工具，可能會讓這些情況發生一些有效的改變。
可能大家都看過自媒體“陳翔六點半”的一期短影片，一個非常有韌性的“銷售”給客戶推薦了車、油卡、電池檢修維護、小額貸款、婚介、不孕不育、課外培訓、創業教程、投資理財、按摩、健身，這種完全無視客戶需求的強行推銷，一方面展示了銷售工作的無奈，另一方面也體現了非精準營銷給客戶帶來的困擾。
大家可能把它作為一個搞笑段子，讓大家開心一下。而事實上，不少銷售從業者都存在“以一概全”的慣性思維：習慣用一套標準化產品或方案，機械套用在不同客戶身上，或在同一客戶處反覆試探，試圖以“廣撒網”和“死磕到底”的策略達成交易。
這種過度依賴高頻拜訪、盲目堅持的傳統銷售模式，實際上是典型的路徑依賴，容易陷入低效怪圈，消耗大量時間精力卻收效甚微，本質上是將資源浪費在無效溝通與低價值的互動中。
面對這一困境，AI技術提供了破局可能。
如何藉助AI實現銷售策略的精細化升級呢？關鍵在於構建智慧化篩選與精準觸達體系：透過AI資料分析精準識別高潛客戶，洞察其真實需求與決策偏好，以定製化內容高效地觸達目標客戶，將有限資源聚焦於高價值意向客戶，真正實現銷售效率與客戶滿意度的雙重提升。
1.擁抱AI，已成大客戶銷售的共識
我最近在領英（LinkedIn）上發現了一份關於To B銷售的調研報告，這份報告在今年三月份剛剛釋出。
①運用AI，讓大客戶銷售更容易達成目標
該報告由領英對全球1250名銷售管理者發放定量問卷展開調研。從調研覆蓋範圍來看，涉及到了發達國家市場，在亞洲地區包含了澳洲、印度、新加坡等國家和地區，雖然沒有納入中國的資料，但我們仍能從其中大致看出一些趨勢。
報告將銷售人員按使用AI工具的頻率分成了三類：第一類是每月至少使用一次AI工具的；第二類是每週至少使用一次的；第三類是使用更為頻繁，即每天都在使用AI工具的。
然後，再把這些不同使用頻率的銷售人員與他們目標達成的情況進行了匹配分析。
結果顯示：在那些超額達成目標的人群當中，每日使用AI工具的銷售人員佔比明顯更高（68%），顯著高於每週使用和每月使用AI工具的銷售人員。
反過來看，在沒有達成目標的資料中，每日使用AI工具的銷售人員佔比反而是最低的，僅佔四分之一，而每週使用和每月使用AI工具的銷售人員佔比相對要高一些。
從這張圖表所呈現的資料情況中，我們大致能夠梳理出這樣兩個關鍵資訊。
其一，當前在To B銷售領域，大家都在積極主動地接納和運用AI工具，展現出對新興技術的開放態度。
其二，此次調研結果顯示，那些已經將AI的使用深度融入到日常工作當中的銷售人員，也就是使用AI頻率更高的人群，在目標達成方面的表現相對更為出色。這也從側面有力地印證了AI在銷售工作中所發揮的積極促進作用。
②AI應用，集中在大客戶銷售的前端環節
報告的第二個部分，研究了AI賦能在銷售活動中的主要分佈情況。AI在四類銷售活動中的應用情況各有不同。
AI應用佔比最大的一類，集中在銷售的售前階段，主要涉及銷售週期管理中的售前部分，具體包括為客戶提供解決方案以及就方案進行溝通磋商等環節。
第二個分類其實處於比售前更靠前的階段，主要是行業研究、分析以及潛線上索生成。
接著是客戶管理方面，也就是在與客戶建立合作關係後，對客戶進行日常的維護和管理。
最後則是報告生成及提效方面。
在售前環節中，AI應用最多的是建立個性化的營銷資訊。這也是我們在後面要分享的重點，即如何建立個性化營銷文案，以滿足客戶定製化、深度交流的需求。
在研究和潛線上索生成環節中，AI使用最多的是對潛在客戶的研究以及銷售線索的挖掘，這部分佔比34%。其次是在觸達客戶以及與客戶的初次接觸環節，AI在這方面的佔比為27%。
在客戶管理系統（CRM）的更新方面，AI的應用佔比達到了35%。
這張圖表向我們表明，至少從目前來看，大家對於AI的重點應用領域和環節主要集中在銷售前端。
而在前端的應用中，建立個性化營銷文案這一方面又尤為突出。大家普遍認為，在諸如客戶拜訪時如何構思開場白、怎樣回應客戶的質疑、怎樣展示我方的價值優勢、如何順利預約下一次會談等場景，以及在客戶接待來訪過程中與客戶的溝通交流場景裡，AI都能發揮重要作用。
具體來說，就是藉助AI來生成契合不同情境和客戶需求的個性化營銷文案，這無疑是AI在銷售前端應用中頻率最高且價值最大的一個點。
緊隨其後的，是利用AI對潛在客戶以及行業線索等方面展開研究。
2.生成式AI，可賦能B2B交易全週期
我們再來看看麥肯錫在2025年3月釋出的《2025生成式AI助力B2B業務盈利增長研究報告》。
該報告的研究顯示，AI實際上能夠覆蓋B2B交易的整個週期。具體可分為三個階段：第一階段是客戶認知與觸達階段，即讓客戶瞭解到我們的產品或服務；第二階段是雙方的互動與獲取階段，在這個階段雙方會相互獲取所需資訊並生成解決方案；第三階段則是成功與增長階段。
並且，在這三個階段中，AI共有七個較大的應用場景。比如，在優質客戶識別方面，AI可以幫助我們精準定位潛在的高價值客戶；在最優行動推薦方面，當銷售工作推進到前端的某個環節時，AI能夠提供諮詢建議，告知我們下一環節的最優策略和行動方案，以便更好地針對高潛客戶開展工作。
此外，還有會議支援，AI能為會議的順利進行提供各種輔助；在客戶提出提案、投標等要求時，AI可充當回覆助手，協助我們給出專業且合適的回應；在談判過程中，AI能根據客戶的支付意願和購買傾向等因素，輔助制定定價策略和談判策略。
綜合領英和麥肯錫的報告內容進行分析，我們可以得出以下幾個結論：
第一，從資料和實際應用情況來看，銷售人員對AI的使用頻率越高，且越能將其有機地融入到銷售工作流程中，相對而言，他們達成銷售目標的比例可能就越高。這表明AI的合理運用能夠有效提升銷售業績。
第二，目前大家普遍認為，AI已經全面覆蓋了B2B銷售的整個生命週期。不過，其高價值應用主要集中在個性化營銷文案生成、客戶研究、行業研究以及客戶畫像構建等偏前端的環節。
這也與B2B銷售的特點密切相關。我們都知道，B2B銷售就像一個漏斗模型，前端環節對後續流程的影響較大。以往，在前端進行客戶篩選、畫像繪製以及對客戶所在行業進行深度分析等工作，不僅繁瑣，還具有一定的技術難度。
如今，AI為我們提供了有力的支援，使得這些工作變得更加高效、精準。也正因如此，大家對AI在銷售前端環節的應用興趣和關注度都非常高。
3.AI在未來銷售工作的三個重要角色
我個人認為，未來的銷售工作背後將會有一整個AI團隊作為強大支撐，AI可以在其中扮演三種關鍵角色，在幕後助力我們的銷售工作。
從表面上看，可能是銷售人員單人或一個銷售小組與客戶進行對接，但實際上，背後有一個更為龐大的AI團隊在運作。
首先，AI可以充當智慧銷售助理的角色。它能夠幫助我們處理文案撰寫、文字編輯以及資料處理等方面的工作，極大地減輕我們的工作壓力，讓我們能夠將更多的精力投入到與客戶的溝通和關係維護上。
其次，AI可以扮演方案專家的角色。在傳統的客戶銷售模式中，例如“鐵三角”模式裡那些單純負責客戶銷售的同事，可能對技術和方案方面的知識掌握得不夠深入。
以往遇到這種情況，往往需要向公司後端部門請求支援。然而，如果公司後端的支援能力不足，這種支援可能無法及時到位。
但現在有了AI，它在一定程度上能夠充當我們的技術和方案解決專家。比如，AI可以幫助我們配置引數，提供基礎的技術支援，確保我們在向客戶介紹方案時更加專業、準確。
最後，AI還可以成為我們的銷售教練。在銷售工作的每一個環節，我們都可以向AI尋求幫助，後續我們也會進行相關展示。
以決策鏈梳理為例，過去我們只能依靠自己摸索，而未來我們可以與AI協同合作。我們將已知的資訊輸入給AI，讓它幫助我們分析當前的情況，制定出下一階段的最優策略。
在談判過程中，AI可以根據客戶的特點和需求，為我們提供相應的談判策略建議。
以往，我們很難獲得如此及時、全面的指導，即使上級參與其中，也可能存在侷限性。而現在，AI成為了我們可以隨時諮詢的智慧銷售教練，能夠幫助我們避免陷入“燈下黑”的困境。畢竟，很多時候當局者迷旁觀者清。
此外，在銷售計劃制定和運作方面，未來AI也將在報表資料的分析等方面為我們提供有力支援。
從全球範圍來看，在將AI應用於B2B銷售領域這方面，各國的推進步伐大致相同，其他國家和地區並沒有比中國領先太多。不過，就目前初步的實踐成果而言，AI在銷售領域的落地應用主要還是集中在前端的相關環節。
1.傳統營銷方式效率低下
接下來，我們先分享一個華為雲的案例。
①若無精準匹配，奮鬥精神也不能解決獲客難題
2018年前後，華為雲剛剛起步，在市場上的排名也比較靠後。其實，很多公司在開展新業務、進入新區域，無論是深耕國內某些市場，還是拓展海外業務時，都會面臨與當時華為雲類似的情況。
當時，華為雲以深圳這個華為的總部所在地作為業務推廣的起點。為了推廣華為雲，他們首先做的是篩選業內合作伙伴。在聚焦金融行業後，發現總部設在深圳的保險公司就有25家。
秉持著不怕困難、天道酬勤的精神，華為的銷售人員開始了逐一拜訪。他們採用網格化的方式，對這些公司進行陌拜，掃樓收集客戶名單，一家一家地死磕。
即使華為人具備作為奮鬥者的堅韌精神，這樣堅持不懈的努力並沒有取得好的結果：好不容易聯絡上一些客戶，對方卻大多缺乏耐心。
因為對於潛在客戶來說，華為雲是個新事物，大家熟知華為在運營商和手機領域的成就，卻對華為雲瞭解甚少，其知名度遠不及阿里、騰訊、亞馬遜等競爭對手。
所以，客戶的反應非常冷淡。即便在華為銷售人員的軟磨硬泡下，一些客戶答應見面，面談的結果也往往不盡如人意，基本是“見光死”。客戶總是以“再考慮考慮”“再研究研究”“內部還需開會探討”等理由推脫。
由此可見，在業務拓展初期，採用網格化上門陌拜、不遺漏任何一個潛在客戶的方式，是我們很容易想到的習慣性做法。然而，當時拜訪了25家公司，真正成交的可能只有一兩家，而且其中還有華為校友提供的幫助。
後來，華為對這一情況進行了反思，意識到這種業務拓展方式的效率極其低下。
②AI助力尋找獲客破局關鍵
如果把這樣的業務拓展局面交給AI來分析，會有什麼樣的結果呢？
我將華為雲當時面臨的業務拓展困境輸入給了豆包，得到了三個非常有價值的思路。
首先，最佳化現有客戶名單的拓展方式。這就要求深入剖析已獲取的客戶名單，在此基礎上構建精準的客戶畫像。透過全面瞭解客戶的特點、需求和偏好等資訊，能夠更有針對性地開展後續工作。
其次，拓展多元化的客戶搜尋渠道。不能僅僅依賴單一的陌拜方式，而是要積極參加各類行業展會和活動，藉助社交媒體和線上平臺廣泛挖掘潛在客戶線索，並且與相關的行業協會建立合作關係。多元化的渠道能夠接觸到更廣泛的潛在客戶群體，增加業務機會。
再者，採取更高效的客戶觸達方式。包括開展定製化的營銷方案，舉辦客戶體驗活動等。
這些建議將會大大拓寬我們的思路，讓我們意識到除了傳統的“一張嘴、兩條腿”陌拜的方式外，還有更多的可能性。
事實上，華為雲後來的實踐也證明了這些新方式的有效性。華為雲透過頻繁參與行業展會和活動，並且自己主辦客戶活動，在活動中積極分享華為雲的技術架構以及初期的成功案例等內容，逐漸吸引了客戶的關注，促使他們與華為雲進行更深入的接洽和磋商，從而打開了業務局面。
透過這個案例我們可以看到，即使像華為這樣具有較高知名度的企業，在業務起步期的拓展過程中，也會面臨無的放矢、盲目撒網導致效率低下的問題。而藉助AI的分析和建議，能夠為我們提供新的思路和方法，幫助我們提高業務拓展的效率和成功率。
③藉助AI開展大客戶營銷的行動步驟
那麼，在藉助AI開展To B大客戶營銷時，具體該怎麼做呢？
首先，選擇合適的行業。就如同使用望遠鏡一般，要先將目標市場全面且清晰地掃描一遍。
其次，只有把行業情況瞭解透徹後，才能更精準地尋找我們的目標客戶。
森林裡的老虎，對鹿、野豬等獵物情有獨鍾，而對於一些小型哺乳動物，除非飢餓難耐，否則不會輕易捕食。因為老虎每次捕獵所消耗的能量大致相同，如果捕獲的獵物太小，甚至不夠塞牙縫，從效益角度來看是很低的。
營銷工作也是如此，與其廣泛撒網、不加篩選地接觸大量客戶，不如集中精力去尋找優質、精準的客戶，在這些客戶身上投入更多時間，為他們提供精細化的服務。畢竟，那種像推地毯一樣大面積覆蓋客戶的方式，看似感天動地，但往往收效甚微，很多努力最終可能都是徒勞無功。
最後，在選定行業和確定目標客戶之後，才能制定具體的戰術和打法。
在這個過程中，AI能夠提供諸多幫助。
在選擇行業時，AI可以基於全網資料進行聚合分析，甚至可以從政府的招投標網站上抓取相關資訊，並運用其強大的分析能力，為我們篩選出具有潛力的行業。
而在尋找客戶的層面，客戶的相關資訊分佈十分廣泛。例如在領英、BOSS直聘等平臺上，有很多知名企業客戶中的關鍵人物會留下個人資訊。
此外，他們在參加各種行業分享大會時，也會留下大量可供挖掘的資訊。這些都是我們利用AI去尋找客戶、深入分析客戶特徵的重要途徑。
2.思路調整，AI重塑招商方案
我們再看一個案例。
①供需不匹配，招商陷入困局
這是一家在全國頗具知名度的工業地產企業，專門從事工業園、產業園的招商工作，建好廠房後吸引企業入駐。其招商特色在於圍繞產業鏈上下游展開。
以他們在廣東陽江的一個專案為例，專案初期定位較為清晰。然而，當專案即將完工時卻發現，陽江當地以小微企業為主，而該專案的產品主要是高層廠房。
這種高層廠房的戶型和經營模式並不符合當地小微企業的需求，導致出現了戶型不對口、銷路不暢的問題。此外，當地交通配套等方面也存在一定不足，進一步影響了客戶購買廠房的意願。
因此，當地招商人員一提起這個專案地點，很多客戶就不願深入交流，因為在他們印象中，這裡偏遠、交通閉塞，各方面都不太便利。
設想一下，在我們自己的業務拓展過程中，當產品推出並與客戶接觸後，發現產品與目標客戶不匹配，這種情況該如何應對呢？
顯然，我們需要調整思路。以往，我們可能只能透過內部開會討論、自行分析來解決問題，但有些方面可能是我們難以想到的。而AI在這時候就能為我們帶來具有突破性的啟發。
②思考更全面，AI給出更佳路徑
於是，我將這個專案的背景資訊輸入給豆包，讓它以專案招商經理的身份，基於當時的時間和給定的背景資訊，深入細緻地分析當地的主導產業鏈和工業鏈，並給出圍繞產業鏈進行網格化招商的思路和方法。
同時，我給出了兩個提示：一是不要事後諸葛亮；二是儘可能提供可實操落地的方案，避免說一些看似正確的廢話。這提醒我們在寫提示詞時，要明確表達自己的要求，同時也要說明希望避免的情況。
最後AI給出了總結，招商策略應圍繞以下幾點:
首先，AI建議圍繞原材料供應等五個方面分析主導產業鏈，對本地現狀和短板進行了粗略概述。
其次，AI給出了網格化招商的執行方案，包括裝置製造網路、材料供應網路、跨境電商網格等六大攻堅方向，並對執行路徑給出了初步提示。
再者，AI還提供了關鍵戰役的時間表，這一點其實不在我的提示詞範圍內。
可以看出，現在的AI比較智慧，它會主動思考如何落實相關方案，給出了分四個季度執行的核心任務、量化目標、資源配置，以及應對可能出現的風險的管控措施，確保資源到位。
這就是AI扮演的第三種角色——銷售智囊。在專案銷售招商推進過程中，以往我們只能靠自己或團隊成員集思廣益，現在我們可以藉助AI來分析局面。
AI有時能考慮得比我們更全面，發現我們未意識到的問題，補齊我們的思維短板。我們依舊可以線上下開會討論，但同時也可以將AI提供的建議納入考慮範圍。
可見，當企業處於從0到1的階段，尚未建立完善的流程體系時，AI發揮了重要作用。
但這家企業並非如此。AI對整個招商策略進行了六點分析，例如要深入分析產業鏈環節、進行網格化招商等。後來我們與這家企業交流發現，其內部有明確的招商路線圖：
第一步，進行招商產業和政策分析；
第二步，針對分析出的熱門或高意向招商行業，製作行業熱力圖，從行業專業資訊網站獲取資訊，瞭解行業熱點區域和熱門企業；
第三步，確定招商的物理網格規劃，比如某些產業集中在東莞的某個鎮，另一些產業集中在長三角的某個地區，然後安排專人跟進特定網格內的所有目標產業；
第四步，開展拉網式、遞推式拜訪，確保覆蓋無死角。
假設我們的企業像這家企業一樣，已經度過了從0到1的草臺班子階段，有了初步的思路，AI還能提供支援嗎？答案是肯定的。
在第一個環節，AI可以快速整合招商產業政策分析的多視角資料，抓取政府網站資料、招標資料、政府檔案以及行業報告等，並進行整合和分析，幫助我們更精準地定位招商方向。
在行業熱力圖分析環節，AI可以清洗和分析從行業專業資訊網站獲取的資料，處理其中缺失欄位、不準確或重複的資料，然後協助我們進行深入分析，生成視覺化的熱力圖，並解讀熱力圖帶來的啟示。
在網格規劃方面，AI能智慧劃分網格，最佳化資源分配。
到了地推環節，AI的作用就更多了，尤其是個性化營銷文案和個性化話術的生成等。
所以，當企業處於從1到N的階段，即已經有了初步的作業流程規劃時，AI可以融入其中，在某些板塊可以幫助我們做得更精細、更深入，提供精細化的支撐。
由此可見，無論是從0到1，還是從1到N的階段，在行業拓展分析層面，AI都能為我們提供有力的支援。
3.客戶與決策人地圖——資訊基建決定營銷成敗
在To B銷售中，客戶與決策人的分析至關重要，畢竟銷售工作的本質是與人打交道，且決策鏈條上不同角色的職責也不盡相同。
麥肯錫2024年研究顯示，客戶畫像精度每提升10%，銷售轉化率可提高27%。銀行對公客戶的統計表明，平均至少涉及5.2個決策角色，而AI能幫我們識別官方鏈條之外的隱性決策人。
以軟體服務提供商AB企業為例，這家全球網路遍佈、經驗豐富的IT服務企業，試圖拓展國內某知名連鎖零售茶飲企業。
得知對方新換了CIO後，AB企業便發動銷售團隊，透過人脈關係層層觸達。甚至透過與茶飲企業有培訓往來的中間人，輾轉聯絡到CIO。然而初次接觸，對方反應冷淡，AB企業也陷入困惑。
這時，藉助AI能帶來全新思路。我們可以要求AI分析茶飲企業的國際化業務策略與前景，挖掘其海外IT服務需求與痛點；同時，基於CIO的公開資訊與過往採購案例，分析其技術決策偏好與潛在痛點，並據此給出定製化觸達溝通策略，包括挖掘被忽視的有效觸達渠道。
實際操作中，AB企業透過AI發現，該CIO曾就職於一家知名服裝企業，且與現企業有業務往來，同時在原企業主導數字化轉型成績斐然。這些資訊成為後續溝通的關鍵切入點，極大提升了CIO的興趣。
從領英等平臺，我們也能發現“七度網路”的潛在價值——理論上透過七個節點就能觸達世界上任何人。平臺上的資訊，正是AI構建決策人360度畫像的重要來源。
在傳統大客戶銷售中，決策鏈梳理與關鍵人畫像一直是難點。有了AI後，局面得以改善。
首先，AI能推測並還原客戶的組織結構與決策鏈，區分正式與隱性架構。透過匯入各類文件、截圖、語音資訊，持續更新決策網路。
其次，AI可識別隱性決策人。比如幕後老闆、二代接班人的智囊顧問，以及政府專案中的第三方諮詢機構等。
最後，AI還能深度剖析決策權力格局，並給出應對建議。
我在寶潔做大客戶銷售時，與上海某零售企業談年度合作，兩輪過後進展突然停滯。涉及採購、營運等多個部門，局面複雜。
當時我耗費大量精力梳理關係，才發現某關鍵部門前期訴求未被落實，又不便公開提出，從而暗中阻礙合作。如今藉助AI，能更高效地剖析此類複雜局面，避免資訊遺漏。
在關鍵人畫像方面，AI可基於公開及半公開資訊，為我們不熟悉的決策人構建立體畫像，識別其痛點優先順序，並根據決策人的風格偏好，提供個性化互動建議，包括會談時的溝通重點、方式等，助力銷售工作更精準、高效。
1.讓羅振宇都感動的文案，是什麼樣的？
我們來看一個在疫情期間的案例，這是“得到”創始人羅振宇曾分享過的一段經歷。
當時，華為雲的一位銷售人員持續與得到接觸，極力希望得到能夠成為華為雲的客戶。然而，雙方溝通了很長時間後，得到幾乎都準備放棄合作了。原因在於，得到原本使用的是阿里雲服務，遷移到華為雲不僅過程複雜，而且成本高昂。
但就在這個關鍵時刻，華為雲的銷售人員發出了一封極具影響力的郵件。接下來，我們就來看看這種個性化的營銷文案，在如此關鍵的節點上究竟能發揮怎樣的作用。
羅振宇說，單純地強調華為是民族英雄，誇讚華為如何優秀、努力等這些說辭，對他來說並沒有什麼說服力，他並不想聽大道理。
那麼，如果你是華為雲的營銷人員，要如何說服“得到”呢？
這封郵件給羅振宇羅胖留下了極為深刻的印象，他曾說，當他看到這封郵件時，感覺自己與華為雲簽約的所有顧慮和障礙都被一掃而空，彷彿眼前只剩下了一條通往簽約的道路。
那這封郵件裡究竟寫了些什麼呢？
郵件開頭寫道：“客戶虐我千百遍，我待客戶如初戀。所以我們一定會再跟您溝通第101次。”
接著表明，華為雲做業務的目的不是單純從客戶身上賺錢，而是要切實幫助客戶盈利。並且，華為雲在眾多服務的企業客戶中精心篩選，為得到找到了一家急需簽約合作的客戶，該客戶的預算高達500萬，還表示只要得到提供一個聯絡人，華為雲就能幫忙促成這筆業務。
郵件還提到，華為雲的總裁和副總裁都是得到的使用者，他們對這個專案的進展格外關注。想象一下，當羅胖聽到對方的高層都是得到的使用者時，心裡肯定會有所觸動。
郵件中承諾，如果“得到”有合作意向，華為雲將調集最優質的資源和最頂尖的人員為其提供服務。
此外，郵件巧妙地運用了一個比喻：“我們華為雲也許沒有美式裝備，但是在您最需要的時候，我們一定是金剛川上的那座人橋。”
從羅振宇的講述中可以看出，這封銷售自己撰寫的郵件給他留下了深刻的印象，甚至在羅振宇的公開演講中都被提及並得到了稱讚，這充分說明了這封郵件產生了強大的說服力和良好的效果。
這封郵件篇幅不長，大概300字左右，卻在最後一次爭取合作中發揮了關鍵作用。具體而言，郵件從三個方面進行了闡述。
第一，強調了“得到”對於華為雲的重要性。與其他友商可能只是將得到當作普通客戶不同，華為雲將得到視為戰略級客戶，因為華為雲的總裁和副總裁都是得到的使用者，如果這個專案辦不好，他們都會密切關注。
第二，展現了華為雲的服務精神。那句“客戶虐我千百遍，我待客戶如初戀”，生動地表達了即便遭到多次拒絕，華為雲依然會堅持不懈地爭取合作，相信總有一個點能夠打動得到。
第三，再次強調了華為雲的能力，並引用了當時熱映的電影《金剛川》中的情節：“我們可能沒有美式裝備，但在您最需要的時候，我們一定會是金剛川上那座人橋”。
這個金句不僅呼應了當時的熱點，還十分走心，成為了整封郵件的畫龍點睛之筆，也正因如此，這封郵件在當時被業內廣泛轉載，大家紛紛為華為雲的這位銷售點贊。
在過去，對於大多數銷售人員來說，寫封極具說服力和感染力的定製化營銷文案有非常大的難度。如今，有了AI技術的助力，大部分銷售人員都有能力實現這樣的文案創作。
2.高效開場白，在兩三分鐘內就能打動客戶
華為向來十分重視文案訓練，華為雲在業務拓展初期就敏銳地意識到，某些特定場合對於前期業務推廣至關重要。
比如在一些政府或行業的峰會、論壇上，華為雲的銷售人員好不容易有機會接觸到目標客戶，如某金融保險公司的高層，往往是在會間休息或冷餐會的短暫時刻，僅有兩三分鐘或三五分鐘的交流時間。
而這次簡短的交流，卻決定了客戶是否會給予進一步深入見面的機會。要是在這次交流中無法引起客戶的興趣，那麼下次客戶很可能就不會再考慮與華為雲的接觸了。
在這樣關鍵的場合，華為對銷售人員有著明確的要求。如果有機會進行開場白，必須做到四點：
其一，開場白時長控制在1到2分鐘，內容要與潛在客戶緊密相關，並且至少包含一條華為在客戶相關或相近行業實施案例中可驗證的商業結果事實；
其二，要能夠成功引起對方的好奇心，進而激發下一輪更深入的對話；
其三，語言要簡短親切，用兩三句話就能清晰表達重點；
其四，要保證所傳達的資訊真實可信。
以華為雲銷售針對某港口客戶的開場白為例：“我們主要致力於幫助港口客戶推進數字化建設。最近，我們剛剛為您所關注的對標港口完成了無人機卡專案改造，改造完成後，每年能為客戶節約3000萬人力成本。”這就是一個包含可驗證客觀事實的例子。
再如，“我們的5G技術助力客戶在集裝箱碼頭實現了企業級無人駕駛。雖然用AGV技術也能做到，但我們的5G方案無需拉光纖，也不用額外購買小車裝磁釘，一次性投資更低。在某某港，我們實施的5G方案比其他方案投資少三個億。”
在如此短暫的一兩分鐘交流時間裡，如果不能透過這樣的開場白打動客戶、引發其興趣，後續深入交流的機會就很渺茫。
所以，華為在這個環節考慮得非常細緻，對於個性化營銷文案也有著極高的要求，會篩選高價值場景，判斷其對銷售推進和轉化的關鍵程度。
3.高價值場景營銷，功夫都在事前
一旦確定了關鍵場景，就會生成既個性化又具有一定標準的文案或模板提供給銷售人員，確保大家都能以統一的標準與客戶溝通，避免因銷售人員表述差異而無法達到預期效果。
在這種場景下，銷售人員首先要提前做好功課，收集客戶公開和私下的資訊，只有這樣，才能在交流時說出真正能打動客戶的開場白。
說完開場白後，要密切觀察客戶的反應。如果客戶表現出躲閃、冷淡，不願意深入溝通，那就說明時機未到，此時應及時轉移話題，另尋機會，以免讓客戶產生厭煩情緒。
相反，如果客戶饒有興趣並開始詢問細節，那麼就可以進入下一步，詳細介紹在相關專案中是如何實現所提到的商業效益的，比如節省了多少費用等，讓客戶相信這些數字的真實性。
接著，引導客戶發表看法，多瞭解其業務情況，增進對客戶的理解。
在會談接近尾聲時，根據實際情況適時邀約深度會面的機會，例如：“我看您一會兒還有其他安排，不過剛剛聽您提到貴公司也在開展相關業務，如果我們能幫您節約大概多少萬的投資，您覺得怎麼樣？能不能給我一個機會，我專程到貴公司，為您做一個深度的分享彙報，看看我們是否能為貴公司提供這樣的價值。”
華為將這個交流過程拆解為多個環節，每個環節都有著明確的要點和話術，而在AI時代，這些話術都可以由AI幫助生成定製化的個性化營銷方案。
進一步來看，華為還對交流的各個環節進行了更細緻的強調和示例說明。
比如在邀約深度會面的環節，會給出類似“剛剛溝通當中，你提到你們也在做什麼什麼業務，對吧？如果我們能幫你節約大概多少萬的投資，你覺得怎麼樣？能不能給我一個機會，我到時候專門登門去到你們公司，跟你進行一個深度的一個分享彙報，看看能不能對給你們提供這樣的一個價值”的話術指導。
透過對銷售不同階段的分析，我們可以梳理出個性化文案生成的高價值場景，例如初始引入階段的首次開場拜訪、首次給客戶發郵件，以及在圈層中做推薦轉介紹等場景。
以轉介紹場景為例，可能是客戶在朋友圈、校友會、同鄉會等圈子裡幫忙推薦業務，此時就需要為客戶準備好合適的文字內容，因為一方面客戶可能沒有時間撰寫，另一方面客戶自行撰寫的內容可能無法達到預期效果。
在這些場景中，AI都能提供多種輔助，比如生成模板、進行背景調研、創作轉介紹推薦文案等，甚至可以根據客戶的人設和語氣，運用具有地方特色的語言和梗，使文案顯得更加親切真實。
關鍵在於，要梳理出這樣一張包含高價值場景的表格，明確每個場景下AI的輔助點。對於一些高頻率、高價值的場景，可以逐步開發智慧體，以更快速、高效、自動地生成個性化營銷方案。
以招行為例，在拓展縣域支行的業務場景中，參加縣政府組織的招商或產業升級峰會時，遇到了平時難以約見的企業老闆。在這種情況下，可以依據華為的話術要求，讓AI幫助設計一段激發客戶興趣的開場白。
例如：“王總你好，我是招行的xxx。剛在簽到臺看到咱們企業是縣裡面重點引進的廠商。我想了解一下，您在擴大產能的時候，是更關注採購資金效率，還是結算週期呢？我們上個月剛剛幫隔壁縣的某某企業解決了一個融資租賃的難題，說不定能給您一些啟發。”
並且，AI還會貼心地給出建議，比如在說這段話時，如何配合肢體語言，與客戶保持多遠的距離，以及提前準備好相關企業的照片和資料佐證，以便在客戶追問時能在3秒鐘內展示。
4.個性化營銷文案的生成過程
簡單總結一下，AI輔助生成個性化營銷文案主要包括以下幾個環節：
第一，確定營銷文案的目標物件，明確目標影響的角色是誰；
第二，確定使用場景，瞭解大概的溝通時間；
第三，運用技巧激發對方興趣，通常是將內容置於客戶熟悉的場景中，加入1到2條可驗證的資料和事實，並設定一個引發對方好奇心的線索；
第四，明確溝通目標，例如是建立初步聯絡、交換名片、約下一次會議，還是邀請對方參加市場活動等；
第五，對生成的文案進行打磨最佳化。
基於這個過程，可以生成一個通用的提示詞模板：
明確這段文案針對的目標客戶是誰，瞭解其關注點和風格；確定溝通場合和時間；輸入激發興趣的相關內容；設定此次溝通希望達成的目標；要求使用自然親切的語言，甚至可以運用行業內部梗等，並將相關背景文字資訊匯入AI，讓其生成個性化營銷文案，之後再對提示詞進行校驗和迭代。
對於一些頻繁遇到且關鍵的場景，還可以與IT部門合作，或在業務部門內部開發小的智慧體。
AI技術的發展可謂日新月異。就在兩個月前，DeepSeek還被視為具有國運級產品。現在再看，它存在諸多自身的缺陷，因為它的競爭對手，無論是ChatGPT還是豆包，都已經在技術上取得了顯著的進步。
可見，AI領域的變化速度之快超乎想象。
在日常工作和生活中，我們可以多多使用AI工具，積累相關經驗，但不必追求一步到位，急於構建一個龐大的系統或採取大規模的行動。因為這樣做不僅投入的風險巨大，而且最終的產出也面臨很大的不確定性。
*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。
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