「AI售前」，一根被忽略的敏感神經｜甲子光年

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」。

作者｜金絲猴

編輯｜甲小姐

設計｜孫佳棟

酒後真言

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」、「演算法工程師」、「架構師」、「產品經理」等等，而「售前」一崗卻鮮被提及。

為什麼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」。我們的採訪約在他出差杭州的一個飯局後，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！」於是Q君親自來到杭州。

和客戶交流之後，Q君找到了問題。「他們講一大堆技術原理，還要採集數據、清洗數據，拿著相機這裡拍那裡拍。客戶一聽，這麼複雜？自然打退堂鼓。」

但Q君一來就「把鬼話翻譯成人話」，「我直接講採集方案，使用市面上的眾包平台，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，為什麼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。

「溝通不是這麼來的啊！」S君深感意識到這個問題的時間，太晚了。

何為「售前」？

「關於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，位於銷售之前。售前在客戶採購產品前要開展一系列服務：刺激客戶購買慾望、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——憑藉對客戶需求的理解，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：客戶有什麼痛點？這些痛點可否釐清為某種具體需求？這個需求是否在公司技術能力範圍之內？如何定義產品形態？

在這個過程中，售前是一個橋樑，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——於是，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？解決的代價是什麼？——他們心裡最有數。甚至有人說，就現階段來看，售前對於AI公司生存發展的重要性，絲毫不亞於科學家。

真需求，假需求

「怎麼談客戶都是後話，」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，試用後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。

雲知聲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麼；另一類是，可能需求的確真真切切，但目前技術無法實現。

那麼，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範圍之內。

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。「有錢我才願意花時間去引導他，沒錢理他幹嘛？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」之後，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？這個人的背景是什麼？最後，將以上內容在頭腦中形成一個清晰的鏈條，才能在客戶溝通中遊刃有餘。

在我的採訪中，有一些AI初創公司並沒有明確界定「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、產品等方面的繁複功課。

Q舉例說，有一些演算法只能在室內用，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，就會建議他協調後勤、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，第四範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』，客戶要什麼，我實打實地給什麼；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，要是想得過於長遠，可能會超出客戶當前階段的實際需要，起到反作用。

作為第四範式的核心成員，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裡好那裡也好，後來悟出一個道理：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範式之前踩過的坑——即使客戶自己馬上搭團隊來做，也許一年以後也能達到相同水平，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，兩年之後我還在這兒，您在哪啊？您在納斯達克啊！」周開拓笑著舉例。

總之，對於大部分企業來講，AI是個新東西，很多客戶雖有痛點，但自己也無法釐清需求，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，對於當時的他們來講，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，後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，由於跟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，但問題是人家不願意再合作了。」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，客戶需要的並不是「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。溝通之後，該公安系統表示分鐘級響應速度就足以滿足需求，他們更願意拿手上的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秒以內人的感受並沒有區別——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，就跟鬥地主一樣，你不能上來就出一對王。售前相當於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？

由於AI行業處於商用早期，標準尚未形成，售前要面對的複雜性和變化性很高，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。而由於AI行業眾多商業化領域還處於探索階段，且沒有沉澱出可複製的模式，所以AI售前甚至比AI產品經理更為匱乏。」

那麼，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。」雲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。在我採訪的數十家企業中，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，但並不低；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年後可以發展為行業顧問，10-20年後可以成為行業專家。想要達到行業專家高度，必須持續浸泡於特定領域，歷經技術、產品、售前、銷售、諮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係。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，而售前正是這座橋樑。

反觀目前AI行業，售前在市場認知中所受到的重視遠低於他們應有的位置。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，售前崗位的價值在於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。

END.

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