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黃仁勳就是 B2B 銷售高手!AI 接手提案與開發客戶後,真人業務為什麼還重要?

2026.10.22
《經理人》 李岱君
黃仁勳就是 B2B 銷售高手!AI 接手提案與開發客戶後,真人業務為什麼還重要?

「黃仁勳就是一個很厲害的 B2B 銷售。」Salesforce (台灣賽富時)副總經理吳承漢表示,輝達(NVIDIA)賣的是晶片,簡報裡少不了艱深的技術,但黃仁勳總是能把規格轉成客戶在意的成本帳,像是他的名言「The more you buy, the more you save.(買愈多,省愈多)」,乍聽之下違反直覺,但他要表達的是,運算節點愈多、連結愈緊密,同樣算力的成本反而愈低。

他強調,轉譯與敘事正是 AI 時代 B2B 業務最關鍵的能力,黃仁勳也是把產品翻成生意、把需求翻成決策的最佳典範,但這正是 B2B 業務最難的地方,產品規格只是談生意的起點,走到企業採購,還得回答成本值不值得、導入之後會改變什麼。

顧能調查:近半數 B2B 買家用 AI 查產品資訊,業務如何證明自身價值?

AI 普及後,規格資訊人人查得到,轉譯的價值反而更高。顧問公司顧能(Gartner)2025 年調查 645 名 B2B 買家,45% 在最近一次採購曾使用生成式 AI 蒐集供應商和產品資訊;67% 偏好沒有業務介入的採購體驗,70% 希望可以全程透過數位管道自行完成。然而,還是有 69% 的買家強調會找真人業務確認 AI 提供的資訊,他們認為業務比 AI,更能理解他的需求。

顧能發現,有 4 個時刻,業務仍是買家最倚重的資訊來源:釐清公司究竟遇到什麼問題、從幾家廠商裡選定一家、說服內部支持,以及最後拍板。這些都不是查資料能解決的,業務得先陪客戶把問題定義清楚。

舉例來說,一家公司想導入 AI 客服,一般業務會直接介紹模型能力和報價。吳承漢則主張先和客戶一起「定義問題」:問每月有多少客服案件,是為了掌握問題有多大;問哪些問題最常出現,是為了找出 AI 接得住的範圍;問用了多少人力,才能換算成本;問公司想改善成本、回覆速度還是顧客滿意度,則是先說好上線後用哪個指標驗收。

假設最後發現,公司每月 3 萬件詢問中,有 1.2 萬件是查訂單、改地址/等重複問題,企業才能算出 ROI,也知道該盯哪個 KPI。

顧能把這種能力稱為「價值清晰」(value clarity),也就是讓買家清楚知道一套方案放進自己的職務與公司後,究竟能改善什麼。「人人都可以用 AI 的時候,就不能只是做無差異化的提問。」吳承漢強調。

不過,企業採購從來不是一個人說了算。財務與法務在意法規、稅務和預算風險,營運長關心導入後各部門能不能順利協作。是寫不進財報的「隱藏議程」(hidden agenda) 或是「政治地圖」(political map)。吳承漢舉例,企業客戶有決策委員會成員來審查專案,如果只對單一總經理或是營運長提案,而沒有理解誰才是阻礙者,就可能押錯人。他也看過不少企業導入 AI,卡關的不是技術,而是中階主管擔心自己的價值被取代,轉而向老闆強調資安風險,專案最後不了了之。

延伸閱讀|90% B2B 採購將由 AI 代理執行!簡立峰:企業現在不 AI 就緒,三年後將從供應鏈消失

每周省下 4.8 hr 工時,卻沒創造更多價值?B2B 銷售該做的 2 個轉變

吳承漢認為,引導利害關係人、凝聚共識,正是AI最難取代的部分。當 AI 能協助業務完成愈來愈多例行工作,企業就得重新思考:哪些工作該交給 AI,省下來的時間又該如何運用?

首先是重新分工。過往陌生開發,業務若手握 100 家目標企業,須逐一檢視組織架構、研究近況,再撰寫開發信。如今 AI 代理(AI Agent)能自動篩選名單與搜尋窗口,並結合企業最新財報、新聞及動態,產出客製化信件;若未獲回應,系統也會定期自動跟進,待取得正面意願後再由真人接手。

拜訪準備也是如此,吳承漢指出,過去做一份像樣的提案簡報,動輒耗費 2、3 小時,現在借助 AI 只要 20 至 30 分鐘就能生成初稿,再花 1 小時微調就能上場。以做足準備、帶著客製化提案上門的拜訪來算,過去一名業務單月約能完成 5 場,如今可以提升至 15 場。

其次是調整訓練方式。當業務不必再花大量時間整理資料,更需要練習如何把資訊轉化成客戶能理解的商業價值。吳承漢建議團隊回到白板推銷(whiteboard selling),用簡單的圖形畫出流程、時程和預期成果,抓住高層的注意。拜訪前,也可以讓幾個 AI 代理分別扮演財務、法務和營運長互相辯論,再由業務標出哪裡有共識、哪裡有矛盾、哪裡是盲點,預演客戶內部可能出現的決策阻力。

然而,工作效率提高,不代表業務就能創造更高的價值。顧能 2026 年初調查 210 位銷售主管,AI 平均每周替業務省下 4.8 小時,可是有 72% 的銷售組織沒有把這些時間重新投入高價值的銷售活動;而確實重新投入的組織,超越客戶成長目標的機率是其他組織的 2.2 倍。

這和黃仁勳的做法一樣,他的簡報裡就算有艱深的技術,最後都會落到客戶算得出來的成本與營收。AI 接手資料蒐集與提案初稿之後,B2B 業務剩下的核心工作,替客戶把問題定義清楚、取得決策共識。

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(本文轉載自《經理人》)

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