易被忽略的“AI售前”

原標題:“AI售前”,一根被忽略的敏感神經
有一個崗位很少有人關注,卻是AI商業化落地進程中最為敏感的一根神經:“AI售前”。
酒后真言
在層出不窮的AI行業報道中,人們對一些崗位耳熟能詳:“數據科學家”、“算法工程師”、“架構師”、“產品經理”等等,而“售前”一崗卻鮮被提及。
為什么我們有必要花時間去講這個事情呢? 
因為“售前”崗位是AI商業化落地進程中,最為敏感的那一根神經。
先看一個故事:
Q君是一家AI視覺公司的CEO,也是公司最大的“售前”。我們的采訪約在他出差杭州的一個飯局后,深夜12點,一斤白酒下肚,電話那頭的他情緒有些激動——售前這個選題撞到了他的槍口上。
他這次來杭州出差,正是去給手下一個售前小朋友“擦屁股”的。杭州一家企業準備購買Q君公司的圖像識別技術,研發人員帶著售前小朋友飛過去面談,但談了好幾天都沒有進展。 
“售前小朋友才剛來,他還說不明白呢就叫研發上,研發說的客戶又聽不懂,還覺得我們是在忽悠他——這明明是個很真實的需求,再拖下去很可能就黃掉了!”于是Q君親自來到杭州。
和客戶交流之后,Q君找到了問題。“他們講一大堆技術原理,還要采集數據、清洗數據,拿著相機這里拍那里拍。客戶一聽,這么復雜?自然打退堂鼓。” 
但Q君一來就“把鬼話翻譯成人話”,“我直接講采集方案,使用市面上的眾包平臺,比如一個樣本5毛錢,一天能采3000多個,總共需要5萬個樣本,最終半個月花2萬5就能搞定。”
Q君說:你把客戶關心的東西用人話講出來,客戶一聽,技術能實現,成本能接受,那單子不就成了嗎?技術不就落地了嗎?錢不就到手了嗎? 
像Q君這樣“義憤填膺”的CEO不止一位。
另一位AI行業的CEO S君告訴我,很久以來他把全部精力都放在產品上,但他一直不明白的是,明明官網上有成百上千個試用申請,為什么最終轉化的客戶只有個位數?直到他開始監聽公司售前的電話。
“溝通不是這么來的啊!”S君深感意識到這個問題的時間,太晚了。
何為“售前”?
“關于AI售前,我的觀點就仨:一,這是個專業化崗位,必須專職專崗,培養模式和技能要求跟銷售、工程師通通不一樣;二,要在‘人話和鬼話’之間靈活自如做翻譯,客戶和工程師兩種話語體系;三,一定要分辨清誰是客戶,誰是用戶,為兩者創造價值完全是兩碼事,但掏錢的一定是客戶。”Q君這樣概括。
“售前”,顧名思義,位于銷售之前。售前在客戶采購產品前要開展一系列服務:刺激客戶購買欲望、做好客戶需求分析、對內溝通實現可行性、最終使產品最大限度地滿足客戶所需。售前職責簡單概括即——憑借對客戶需求的理解,將方案或產品包裝出來,讓客戶買單。 
目前大部分AI公司都to B,本質是給客戶提供某種解決方案——銷售之前,必須先摸清楚:客戶有什么痛點?這些痛點可否厘清為某種具體需求?這個需求是否在公司技術能力范圍之內?如何定義產品形態?
在這個過程中,售前是一個橋梁,一端連著客戶,提煉其需求;一端連著產品經理和工程師,給其清晰明確的指令——于是,既要懂業務,又要有產品思維,還要知曉技術的邊界。 
這個議題往大了講,想了解當下AI公司商業化落地之現狀、難點、突破口,售前是你必須不能繞開的一環。
“售前們”每天的工作就是在客戶與團隊間溝通協調。到底有多少需求不能被解決?解決的代價是什么?——他們心里最有數。甚至有人說,就現階段來看,售前對于AI公司生存發展的重要性,絲毫不亞于科學家。 
真需求,假需求
“怎么談客戶都是后話,”上文中的Q君告訴我,“鑒別真假需求、篩選客戶,才是售前第一關。”
據「甲子光年」調研發現,這兩年,AI技術走紅,市場魚龍混雜,混進來的不僅有“偽創業者”,還有“偽客戶”。很多企業蠢蠢欲動,紛紛找AI公司“尋求合作”,但有的真心實意,有的卻只是好奇撩一撩。
企業尋找AI技術,目的無非是提高效率、增加營收、降低成本、控制風險幾個維度。但企業掙的也是辛苦錢,試用后發現投入產出比不好時,肯定會叫停——但AI公司前期投入的人力、時間就打水漂了。
“真需求”、“假需求”,這一對兒詞在行業報道中時常出現。
云知聲CEO黃偉告訴我:“‘假需求’通常來自甲方市場‘拍腦門’,如果售前當了真,很可能回到公司‘拿著雞毛當令箭’。” 
在Q君眼中,“假需求”分兩類:一類如黃偉所講,客戶根本不清楚自己想要什么;另一類是,可能需求的確真真切切,但目前技術無法實現。
那么,如何甄別“真需求”?
Q君認為:第一,必須保證應用場景是真實的,技術只有在真實場景下才能發揮價值,這是能收到錢的根本;第二,必須判斷客戶的需求是不是在公司技術實現范圍之內。
此外,Q君還提出了一個更粗暴直接的判斷標準——看客戶有沒有錢。“有錢我才愿意花時間去引導他,沒錢理他干嘛?其實是一回事,如果場景沒價值,他百分之百沒有錢!總之,不要浪費時間在對AI抱有不切實際的幻想、沒有數據、沒有技術條件、又出不起錢的客戶身上。”
仔細想想,Q君話糙理不糙,畢竟AI企業不是在實驗室做研究,生存是底線,也是推動AI真正發展壯大的必經之路。
帶客戶飛
售前們在找到“真客戶”之后,如何從競爭者中脫穎而出,又是更深一層的問題了。
首先,“鬼話變人話”的基本業務能力是前提;接著,引導客戶把“真需求”變為白紙黑字的訂單合同才是更大的考驗。
在接觸客戶之前,售前需要問問自己,這些準備工作到位了沒有:
第一,是否深刻理解客戶的行業和場景?第二,客戶在行業中所處的位置和業務水平如何?第二,要跟誰談?這個人的背景是什么?最后,將以上內容在頭腦中形成一個清晰的鏈條,才能在客戶溝通中游刃有余。
在我的采訪中,有一些AI初創公司并沒有明確界定“售前”、“銷售”二者的區別。
我們可以打個比方,“售前是一把刀,而銷售是握刀的人。”銷售通常負責提供客源渠道、管理客服流程,而售前則是用以贏得客戶信任的“專家”,負責建立客戶對技術和產品的印象評價。
要做到“比客戶更懂自己”,包含著行業、技術、產品等方面的繁復功課。
Q舉例說,有一些算法只能在室內用,但客戶的使用場景在室外,他們就會請客戶搭一個崗亭;進一步發現崗亭里攝像頭的光照不行,就會安補光燈;客戶又擔心設備安全,就會建議他協調后勤、保安部門來配合。“總之,為了保證客戶能更好地使用我們的技術,就必須想在客戶更前面。”
對此,第四范式的互聯網業務負責人周開拓總結得更為直白:
“售前有兩種境界:第一種境界叫‘客戶服務’,客戶要什么,我實打實地給什么;第二種境界叫‘客戶成功’,我給的比他原本要的還多,最終目的就是讓客戶的相關業務甚至整個企業走向成功。”
周開拓補充說,雖然想要達到“客戶成功”的境界,需要比客戶想得更多、更細、更長遠,但也要把握好度,要是想得過于長遠,可能會超出客戶當前階段的實際需要,起到反作用。 
作為第四范式的核心成員,四年來,周開拓接觸過近百家客戶,過程中他不斷調整著自己的售前策略,“剛開始經驗不足嘛,去了就跟客戶講我們產品這里好那里也好,后來悟出一個道理:聽比說更重要,要學會在聽的過程中揣摩真實的、具體的客戶需求。” 
售前做不好,甚至還有副作用——可能會讓客戶產生自己搭團隊也能做的想法。對此周開拓說,現在他出去談客戶,總是抱著一種開放坦誠的態度,他甚至會告訴客戶第四范式之前踩過的坑——即使客戶自己馬上搭團隊來做,也許一年以后也能達到相同水平,但時間是買不來的。 
“有些公司的售前團隊直接就叫做‘客戶成功團隊’,出去談合作特別有逼格:我不僅是來服務您的,更是來幫助您成功的!您買我們的產品無非是花錢換時間,花一筆錢換兩年,兩年之后我還在這兒,您在哪啊?您在納斯達克啊!”周開拓笑著舉例。
總之,對于大部分企業來講,AI是個新東西,很多客戶雖有痛點,但自己也無法厘清需求,如何引導客戶需求明確化,轉化為可實現的方案是售前的目標;如何進一步拿出讓客戶驚喜的產品,是優秀售前的目標。
 建售前團隊,宜早不宜遲
C君是另一位AI視覺公司的CEO。兩年前,C君公司規模尚小,不足50人。他們與某地政府合作一個數據項目,100多萬,對于當時的他們來講,是個大單子。
C君帶著公司售前與該機構副局長簽下了合同,后續合作由售前和分管業務的處長、科長繼續推進。
這位售前在跟處長、科長對接的過程中發現產品方向需要調整,由于跟C君溝通不暢,又夠不著副局長,便按照處長思路傳遞給了開發人員——導致最終交付的產品與當時同副局簽下的合同有較大出入,扣了四分之一的尾款。
“錢都是小事,但問題是人家不愿意再合作了。”C君無奈。
雖然這位售前人員被扣了一個月工資,但他造成的損失遠不止幾萬塊。如果說局級領導是客戶,處級、科級是用戶的話,那這位售前便犯了前文Q君一開始講的“沒正確區分客戶和用戶”這一大原則問題。面對體制內客戶,揣摩解讀客戶需求顯得尤為重要,面子、政績等因素都需要考慮進去。
很多時候,客戶需要的并不是“炫技”。
例如,C君公司和某地公安系統合作一個項目,公司技術可以實現毫秒級響應,但需要投入很大的工程成本。溝通之后,該公安系統表示分鐘級響應速度就足以滿足需求,他們更愿意拿手上的1000萬預算做點別的事情。
再比如,在無人零售領域,通過AI圖像識別技術結算已開始落地。有公司對外稱自己的結算速度能達到0.03秒,但在現實操作中,0.5秒以內人的感受并沒有區別——在服務客戶這條路上,一位追求“炫技”,滿足的可能只是你的虛榮心。
縱觀目前AI創業公司,幾乎所有CEO都兼著售前一職。大一點的公司設有專崗,小一點的公司可能技術、銷售、產品經理都得上。無論誰來承擔售前崗位,要求的素質絕非一日之功,花費精力也非同小可。如前文Q君所言,“售前是個專業化崗位,必須專職專崗。”
回顧過去吃過的虧,C君反思,售前團隊還是建晚了。他認為,如果自己能在公司二三十人的時候就開始找專職售前,而不是自己一個人干,在市場競爭力上會更早得到突破。
“舉個通俗的例子啊,談客戶,就跟斗地主一樣,你不能上來就出一對王。售前相當于4個Q,CEO是一對王,售前失敗了還有一次機會,但一對王出去了還不行,那這局牌基本就輸了。”
怎樣成為一名好售前?
由于AI行業處于商用早期,標準尚未形成,售前要面對的復雜性和變化性很高,所以目前AI行業售前人員缺口巨大。
圖靈機器人產品經理黃釗告訴我:“目前AI技術人才稀缺已是行業常識,但相比技術人才,高質量AI產品經理和售前人才數量要低1到2個數量級,國內絕對數量均不足200人。而由于AI行業眾多商業化領域還處于探索階段,且沒有沉淀出可復制的模式,所以AI售前甚至比AI產品經理更為匱乏。” 
那么,優秀的AI售前需要具備哪些素質呢?
 “AI售前要從五個維度去考量:懂行業、懂客戶、懂業務、懂產品、懂技術邊界。”云腦科技聯合創始人兼售前負責人龍志勇這樣概括。
龍志勇表示,任何一個新技術的出現,都會帶來人才的“真空”,在市場中不可能招到達到上面“五個維度”都具備的售前人員,只能靠自己慢慢培養、摸索。
目前,AI行業售前大致可分為三類背景:一,從傳統IT行業售前轉崗;二,從AI技術人員轉崗;三,從IT銷售人員轉崗。三種背景均不是現成人選,依靠的都是主觀能動性和在實際中快速成長的能力。 
就個人知識結構而言,售前人員的綜合能力評估來自銷售和技術兩端,需要不斷學習提升,在兩端之間找到一個平衡點。 
就個人認知深度而言,售前人員必須深入了解行業。一個行業會有很多垂直領域,例如僅AI視覺就有視頻、圖像、人臉、深度圖像、車輛行人等諸多細分領域。誰啃得多、啃得深,就會有更多的機會和更足的底氣。 
就薪資結構而言,售前薪資區間很廣,月薪少則1-2萬,多則幾十上百萬。在我采訪的數十家企業中,大部分售前的薪水以“底薪+提成”的方式構成;少數公司發死工資,但并不低;而在有的公司,售前月均工資甚至高過技術人員。
長遠來看,售前是一個天花板很高的工種:3年可以入門,5-10年后可以發展為行業顧問,10-20年后可以成為行業專家。想要達到行業專家高度,必須持續浸泡于特定領域,歷經技術、產品、售前、銷售、咨詢等崗位的嘗試和探索。而行業專家的年薪,通常以百萬為起步,三五百萬都有可能。
不可否認的是,目前AI售前的人才缺口同行業發展階段有很大關系。當AI市場規模比現在擴大10倍、20倍甚至100倍時,必然會產生大量的售前,也許到了那個時候,AI售前只是一個常見的工種。
在目前行業普遍case by case的服務模式下,需求與技術之間的鴻溝需要一段一段被填補,代碼填不了,就要人來填,而售前正是這座橋梁。
反觀目前AI行業,售前在市場認知中所受到的重視遠低于他們應有的位置。在很多人眼中,售前無非是陪客戶吃吃飯、喝喝酒、寫寫方案,但事實上,售前崗位的價值在于真真正正讓技術服務落地生根——這個價值往小了說,是客戶的價值,往大了說,便是AI技術的價值。 
此時此刻,無法大規模商業化落地是AI行業目前的痛中之痛。AI企業想要迎來“潮平兩岸闊”的那一天,必須從一個又一個“真客戶”身上積累經驗、活下去、不斷提升技術、保持行業頭部位置、守在風口、等待爆發。
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