AI業務員

為因應企業日益激烈的市場競爭與業務開發壓力，集仕多公司日前正式推出最新研發的AI業務員系統，以人工智慧技術協助企業進行陌生客戶開發（Cold Calling & Prospecting），大幅提升業務效率並降低人力成本。

集仕多公司指出，傳統的陌生開發不僅費時耗力，成功率也往往偏低，特別是在資訊過載與客戶注意力分散的時代，要在眾多競爭者中脫穎而出並非易事。為此，集仕多結合自然語言處理（NLP）、大數據分析與自動化行銷技術，打造出一套可自動搜尋潛在客戶、發送個性化開發訊息並持續追蹤回應的AI解決方案。

這套AI業務員系統具備以下幾大功能：

1. 潛在客戶智能挖掘：透過網路爬蟲與資料庫整合，自動搜尋並篩選符合條件的潛在客戶名單。

2. 個性化互動腳本生成：系統可根據產業別與客戶背景，自動生成具吸引力的開發話術或Email內容，提升開信與回覆率。

3. 多通路自動觸達：支援Email、LINE、WhatsApp、LinkedIn等平台，自動排程並追蹤聯繫狀況。

4. 回應分析與熱度評分：利用AI模型分析客戶回應內容，自動分類潛在意願與熱度，方便業務團隊後續跟進。

集仕多執行長表示：「我們希望透過AI工具讓企業能更專注於有價值的業務互動，把繁瑣的搜尋與接觸交給系統處理。這不只是提升效率，更是商業策略的升級。」

目前該系統已在多家B2B企業中試行，初步回饋顯示開發成功率提升超過40%，且業務人員每日聯繫客戶的數量與質量皆顯著提高。

集仕多也透露，未來將持續優化系統功能，結合語音AI、CRM整合與即時反應分析，為企業開創更具智慧與溫度的業務新局面。 簡報文件：銷售中的AI代理

日期： 2024年12月19日 主題： 銷售中AI代理的應用、優勢與未來趨勢 資料來源：

• “AI Agents in Sales | IBM” (IBM)
• “AI Sales Agents: Types, Examples, & Benefits | Salesforce US” (Salesforce)
• “Build your AI Sales Rep - Relevance AI” (Relevance AI)
• “Recruit Bosh, the AI Sales Agent” (Relevance AI)

概述： 本簡報文件基於提供的四個來源，探討了在銷售流程中應用AI代理的現狀、好處、類型、用例以及未來發展。核心主題是AI代理如何通過自動化、個人化和數據分析來增強銷售團隊的能力，提高效率和生產力，同時改善客戶體驗。資料強調AI代理並非取代人類銷售代表，而是作為協同夥伴。

主要主題與重要觀點：

1. AI代理的定義與區別於傳統聊天機器人：

• AI銷售代理是AI驅動的工具，能夠自動化和增強即時銷售相關任務。
• 「What sets AI agents apart is the ability to act autonomously and take action where they see fit with little or no human input。」(IBM) 這點與傳統聊天機器人不同，後者通常依賴預設腳本，而AI代理具有更複雜的規則、決策樹以及自主學習和行動的能力。
• 「What makes them different from simple workflow automation is that agents are capable of learning, using data analysis to work more efficiently, taking action on their own。」(Salesforce)
• 「AI sales agents are several levels more advanced. They’re proactive, autonomous applications that execute complex tasks, escalate issues, and rely on business-specific data to augment sales teams。」(Salesforce)

1. AI代理的類型：

• 資料來源指出，AI銷售代理主要分為兩種類型：
• 自主代理 (Autonomous agents)： 「Agents that act independently of human input, based on available data, workflows, and intelligent reasoning。」(Salesforce) 例如，處理入站潛在客戶的郵件或聊天互動，回答問題並安排會議。
• 輔助代理 (Assistive agents)： 「Agents that help humans complete certain tasks while carrying out autonomous reasoning and actions。」(Salesforce) 例如，與銷售代表進行角色扮演，提供即時回饋。

1. AI代理在銷售中的運作方式：

• AI代理主要依賴於先進技術，如機器學習 (ML)、自然語言處理 (NLP) 和大型語言模型 (LLMs)。
• 核心是與客戶關係管理 (CRM) 系統集成。「The core of AI sales agents is the integration with customer relationship management (CRM) systems。」(IBM) 通過分析CRM數據，AI代理可以深入了解客戶行為和需求。
• AI代理可以執行「幕後」任務，獨立於人類輸入進行操作，例如主動識別高質量潛在客戶並根據預定義標準進行資格驗證。
• 一些代理扮演輔助角色自動化重複任務，另一些則具有自主推理和協助決策的能力。

1. AI代理的主要功能與用例：

• 潛在客戶開發和資格驗證 (Lead generation and qualification)： 分析內外部數據，使用預測算法評估潛在客戶質量、評分並確定跟進優先順序。(IBM, Salesforce, Relevance AI)
• 客戶互動 (Customer engagement)： 通過郵件、聊天機器人或語音助手與客戶進行個人化互動，回答諮詢，引導銷售流程。(IBM, Salesforce)
• 銷售預測 (Sales forecasting)： 分析歷史數據和當前趨勢，預測未來銷售業績。(IBM)
• 銷售培訓和指導 (Sales training and coaching)： 分析銷售對話，提供即時回饋和改進建議，例如角色扮演和入職指導。(IBM, Salesforce, Relevance AI)
• 培育入站潛在客戶 (Nurture inbound leads)： 接觸所有入站潛在客戶，即使是人類銷售團隊沒有時間處理的，通過回答產品問題等方式將其納入培育流程。(IBM, Salesforce)
• 報價、開票和發票管理 (Quoting, billing, and invoice management)： 根據客戶和交易資訊生成自訂報價，發送發票和收款。(Salesforce)
• 合作夥伴入職 (Partner onboarding)： 處理合作夥伴的入職流程。(Salesforce)
• 個性化勘探 (Personalized prospecting)： 根據潛在客戶信息生成個性化郵件和腳本。(Relevance AI)
• 預訂會議 (Booking meetings)： 自動化會議安排，確保CRM數據同步更新。(Relevance AI)
• 處理回覆和異議 (Handles replies and objections)： 根據業務知識即時回覆問題和處理異議。(Relevance AI)

1. AI代理的優勢：

• 提高潛在客戶優先順序 (Improved lead prioritization)： 更有效地識別最有希望的潛在客戶。(IBM)
• 數據驅動的決策 (Data-driven decision-making)： 通過分析數據提供可操作的洞察，協助制定銷售策略。(IBM)
• 規模化增強個人化 (Enhanced personalization at scale)： 通過機器學習算法為客戶提供超個人化體驗，建立更強的客戶檔案。(IBM)
• 高度可客製化 (Highly customizable)： 部分代理可以直接使用，部分可根據特定需求建構，支援無代碼或低代碼客製化。(IBM, Salesforce)
• 隨時可用 (Available on demand / Always on)： 提供全天候服務，確保潛在客戶得到及時響應。(IBM, Salesforce)
• 輸出準確 (Accurate outputs)： 通過利用最新和全面的數據，減少人為錯誤，提供準確的銷售預測和簡化銷售功能。(IBM, Salesforce)
• 提高銷售代表生產力 (Increased rep productivity)： 處理常規任務，讓銷售代表專注於高價值活動，如建立關係和談判。(Salesforce)
• 客戶滿意度 (Customer satisfaction)： 由於速度和準確性，顯著提高客戶滿意度和問題解決效率。(Salesforce)
• 可擴展性 (Scalable)： 能夠處理大量潛在客戶和任務，無需按比例增加銷售代表數量。(IBM, Salesforce)

1. 實施AI銷售代理的最佳實踐與考量：

• 願意適應 (Be willing to adapt)： 隨著客戶對AI能力的期望提高，組織需要願意進化和調整以部署和擴展AI工具。(IBM)
• 提供有效的銷售培訓 (Offer effective sales training)： 培訓人類員工如何與AI代理協作，適當提示AI，並識別需要人工干預的場景。(IBM, Salesforce)
• 制定清晰的策略 (Have a clear strategy)： 定義具體目標和關鍵績效指標 (KPIs) 以確保有效使用，避免混亂。(IBM)
• 確保高質量數據 (Ensure high-quality data)： AI工具的效果很大程度上取決於其所依賴的數據質量。CRM和勘探數據必須準確和相關，可能需要數據治理實踐。(IBM, Salesforce, Relevance AI)
• 安全性與合規性 (Secure and compliant)： 確保客戶數據安全，遵守法規，例如GDPR和SOC 2認證，使用信任層和防護措施。(Salesforce, Relevance AI)
• 數據隱私 (Data privacy)： 確保數據不會用於模型訓練，提供數據存儲位置選擇。(Relevance AI)

1. AI代理的未來趨勢：

• AI代理將變得更加強大，能夠處理更複雜的工作流程和多步驟流程，跨越更多渠道，具有更豐富的行動。(Salesforce)
• 預計將具有原生多語言支援，用於追蹤複雜性能指標的動態生成儀表板，以及包含真實買家角色的增強角色扮演。(Salesforce)
• AI代理甚至可能直接加入銷售電話，提供即時回饋。(Salesforce)
• 客製化選項將更加強大和易於使用。(Salesforce)

1. AI代理與人類銷售代表的關係：

• 資料來源一致認為，AI銷售代理不能完全取代人類銷售代表。
• 「These AI agents can’t replace the human sales rep, but they can optimize efficiency, boost sales, and streamline workflows in the sales process。」(IBM)
• 「Selling will always involve real relationships between real people。」(Salesforce) AI代理負責處理耗時的任務，讓人們專注於建立關係和複雜的談判。(Salesforce, Relevance AI)
• 最有效的銷售組織結合了AI處理常規任務和人類管理關係及複雜交易的方式。(Relevance AI)

結論： AI銷售代理代表了銷售技術的下一個演變階段，超越了傳統的自動化和聊天機器人。通過利用機器學習、自然語言處理和大型語言模型，並與CRM系統深度集成，AI代理能夠自主執行廣泛的銷售任務，從潛在客戶開發和資格驗證到客戶互動、銷售預測和培訓。其主要優勢在於提高效率、規模化個人化、數據驅動決策、全天候可用性和準確性。雖然AI代理無法取代人類銷售代表的關係建立和談判技能，但它們是強大的協同夥伴，通過處理重複性任務來提高人類團隊的生產力和績效。成功的實施需要組織願意適應、提供適當培訓、制定清晰策略並確保高質量數據和數據安全。AI銷售代理的未來發展將帶來處理更複雜流程、增強個人化和提供更深入洞察的能力。