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隨著人工智能技術的快速發展，其在B2B銷售領域的應用也日益廣泛。從自動化銷售任務到端到端的工作流程，AI正在改變銷售SaaS的格局。本文將探討AI在銷售領域的應用，特別是SDR數字員工和銷售線索挖掘工具的發展。

增長是任何企業的命脈。

B2B 企業實現增長的最佳方式是找到想要其產品的客戶，并通過一系列方式精準有效的觸達他們。GenAI 會改變銷售 SaaS 的格局，將銷售技術的“重心”從 CRM 轉移。

AI+銷售，AI+SDR 賽道可能是第一個落地的數字員工場景。SDR 意為銷售發展代表（Sales Development Representative），一般職責是為企業內部銷售貢獻線索，從而發展潛在客戶。

SDR 銷售的工作復雜度以及所需要的技能正好與目前AI在歸納整理信息方面的模型能力相吻合，能夠在有限決策和多重復性的場景下實現接近人類員工，甚至超越人類員工的工作水準。

本文盤點了幾款近期聲量較大的 AI SDR 產品（ x11.ai 和 Clay），并對 AI+ 銷售賽道進行了系統性的復盤。

不可否認的是，該賽道已經成為即搜索、法律、Coding 之后，下一個 Agent 實際落地場景，以及被寄予厚望的 AI 細分賽道。

01 SDR 數字員工 x11.ai，成立6個月就突破200萬美金ARR

11x.ai 是一款 AI SDR 數字員工，X11.ai 僅通過6個月時間就實現了從 0 美元增長到 200 萬美元的 ARR——而且每月仍以 50% 的速度增長。

為了更像一位數字員工，11x.ai 的創始人給該產品的AI員工起名為 Alice，Alice的工作和真實的SDR工作者非常類似，甚至更加周到。Alice 會自動搜集客戶List，然后通過電子郵件和LinkedIn消息進行潛在客戶的挖掘。根據目標公司發布的公司時間以及招聘信息來實時跟進潛在客戶的最新進展，并在觸達內容中做出個性化。

在 x11.ai 產品自己獲客的過程中，它同樣讓Alice來進行產品潛在客戶挖掘，通過掃描全球范圍內招聘 SDR 員工的任何人，Alice發送一份毛遂自薦的郵件，來獲取一份AI員工的工作。

Alice為有招聘SDR員工需求的企業寫的“自薦信”

Alice 會根據潛在客戶公司近期的公司事件組織語言，例如“恭喜你們獲得A輪融資！”，“我知道……職位發布已有一段時間了。所以請聽我說”等等。

該公司的創始人表示，“在正確的時間用正確的觸發因素與有意愿的客戶聯系是非常有效的?！?目前，Alice 每周可以為 11x.ai 生成 70-80 個有效的會議，這也是其 ARR 快速增長的主要原因。

銷售領域的SaaS工具并不是一個陌生的賽道，相反企業在CRM、郵件自動化等產品的馴化下，已經習慣于在對外銷售的各個環節使用SaaS工具。

x11.ai 給出的獨特賣點是：從自動化每一個銷售小任務，轉向自動化整個工作流程，客戶為解決整體問題的支付意愿高很多。

SaaS端到端解決方案 vs SaaS單點工具

這種端到端方法也開啟了一種全新的定價模式。11x.ai 不再對軟件收費，而是對軟件完成的工作收費。目前，11x.ai 的定價主要基于任務。該公司將 SDR 完成的不同任務細分為如下類型：

1. 識別賬戶；
2. 研究這些賬戶；
3. 準備通過電子郵件和 LinkedIn 進行推廣；
4. 在潛在客戶回復時安排會議。

客戶可以擴大或縮小任務量以及外包給 Alice 的具體任務。當前，11x.ai 的 90% 客戶都采用這種基于任務的模式。

該公司已獲得 200 萬美元的Pre-Seed 輪次融資，由Project A Ventures領投，Sequoia、Accel 和 Atomic 等基金以及 NoLabel Ventures 和 Tiny VC 等天使機構也參與其中。

02 Clay，估值達5億美金，被紅杉連投兩輪的銷售線索挖掘工具

Clay 以 5 億美元的估值從 Meritech Capital 籌集了 4600 萬美元的 B 輪融資，參與方包括 Sequoia、First Round、Box Group、Boldstart 以及一些全球頂級銷售和營銷領導者，旨在推動 Anthropic、Intercom、Notion 等 2500 多家科技巨頭的增長。除此之外，Clay 還宣布了之前由 Sequoia 領投的 1350 萬美元 A 輪融資，First Round 領投的 250 萬美元種子輪融資以及 Box Group 的種子前輪融資。

最好的公司會花時間深入研究潛在客戶，然后再發送有創意、相關且個性化的推廣信息。然而，許多公司缺乏這樣做的資源，而是訴諸大規模、通用且不幸的是垃圾郵件推廣。

Clay 的初衷是幫助各種類型的企業輕松找到并接觸關心他們的客戶，從而實現增長 — 無需在工具或人工方面進行大量投資。

Clay 針對的第一個痛點是數據側的信息對齊和信息檢索。企業對外銷售錢，會花費很多時間研究潛在客戶，在研究時，有一部分信息來自企業購買的不完整數據庫，這些數據庫通常十分繁雜，并且互不連通。有一些信息來自公開網站信息查詢，需要定制豐富的數據，例如查詢客戶公司是否符合 ESG 標準，SDR 員工需要手動組合、判斷出潛在客戶的有效性、并獲取聯系方式。

SDR基礎線索庫繁雜且不連通

針對第一個痛點，Clay 做了一個傳統的動作，整合數據提供商。目前，Clay 整合了超過 75 家數據豐富的提供商，使得實際覆蓋率和準確率都提高了三倍。

針對第二個痛點，Clay 結合 Agent的研究能力，對網頁的信息進行爬取、判斷比對、總結處理。Claygent 這款智能代理可以推斷公司的競爭對手，檢查其提供多少個定價計劃，篩選 SOC-II 合規性等，完成一個 SDR 員工基礎的網頁信息檢索和信息調研工作。

從產品技術實現來看，Claygent 是一款AI 網絡抓取工具，它使用 GPT-4 來理解和提取網站中高度具體的信息。在抓取網站數據時，將整個網站發送給 GPT-4 效率不高，Claygent 會通過詢問 GPT-4 網站的哪個部分最有可能包含所需信息，來抓取最有效的網頁部分。例如，GPT-4 可能會指出 SOC-2 合規信息通常位于頁腳中。然后，Claygent 可以專門抓取頁腳，而不是整個網站。

同時，Claygent 還使用二分搜索法，即選取網站的一部分，檢查是否存在所需數據，如果沒有，則轉到另一部分。這種方法會逐步縮小搜索范圍，直到找到所需信息。

為了確保 Claygent 數據的可靠性，Clay 在最終信息輸出環節會結合來自多個數據提供商的信息，并使用不同的模型進行交叉驗證，確保給出準確的調研結果。通過將抓取的結果與從其他來源抓取的信息進行比較，Claygent 可以評估其產品生成的洞察的可靠性和一致性。

Clay 給出的組合方案

隨后，SDR 會手動向每個潛在客戶撰寫個性化消息：對于少數合格的潛在客戶，這個過程每天可能要花費數小時。Clay 提供端到端的AI消息編寫功能，可以基于前期查詢到信息，為每個潛在客戶制作出高度相關的個性化信息。這個動作也讓客戶公司習慣發生改變，逐漸將整個GTM旅程遷移到 Clay 平臺上。

Clay 的 CEO Kareem Amin在最近的一篇訪談中公開了產品尋找 PMF 的心路歷程。根據他的介紹，Clay 在 2017 年成立，直到 2022年，產品仍然是零收入。

Clay切換產品定位

Amin 介紹到，第一個關鍵改變，是 Clay 從一個平臺型的產品，轉向了一個垂直領域?！翱伤苄约词钱a品的優勢，但也是一把雙刃劍”，Clay 從一開始的產品定義為一款團隊工作自動化的產品，堅定轉為幫助銷售 GTM 團隊更好的執行 Outreach 任務。

Amin 意識到，“我們需要一次選擇一件事，明確測試它，確保它符合我們更大的目標——獲得明確的，大量的客戶請求，客戶自助使用這些服務，并給我們反饋。只有那時，我們才有權利去執行更廣泛的使命?！?/p>

除了產品構建時的克制，Amin 認為，一家領先的創業公司，需要建立自己的產品原則，以及最本質的產品信仰，起初這種信念可能是一種“直覺”，但通常相信這些直覺，并在構建 PMF 時不迷失這種“直覺”是重要的。例如，Clay 認為他們產品最重要的兩條直覺：

1. 我們將聚合世界上所有重要的數據源。
2. 我們將成為世界上最靈活的工具。（這種“靈活性”也可以理解為一種“可配置”，Clay 的團隊認為這比易用性還要重要。）

Clay尋找PMF的路徑

Clay 在過去 2 年內實現了 10 倍的同比增長，為小型機構和 Notion、Anthropic 和 Verkada 等大型機構提供 SDR 產品。當前，Clay 的客戶數超過 2500 個，用戶數超過 10 萬名。在 Clay 的客戶中，已經有 30% 的客戶每天都在使用 Claygent，每天產生50萬次研究和推廣任務，這無疑是占據場景的應用類公司在+AI時代的極佳突破。

目前圍繞 Clay 生態，甚至出現了十幾家 Claygencies（圍繞 Clay 從事業務的代理機構），由于客戶在使用 Clay 產品時仍需要幾名工作人員實現全流程和周期的客戶線索交付，甚至客戶成單。這些代理機構圍繞 Clay 建立全面的GTM代理機構，其中一些的年收入高達兩百萬美元。

03 圍繞銷售生態的AI機會

Sapphire Ventures 是一家十分看好GTM賽道的風險資本，在過去布局了包括 6sense、Clari、Highspot、LeanDat、Outreach、Qualified 在內的頂級 GTM SaaS 產品。

他們最新的一份報告再次表達了對 AI+GTM 賽道的認可，跟著他們的思路，我們可以了解圍繞 GTM 這個重要職能，目前全球建立起的 AI 產品生態。

在覆蓋過的幾千個 GTM SaaS 工具后，Sapphire 認為，目前人工智能改變銷售智能主要通過以下四種方式：

1. 自動化和增強的SDR。SDR 定位于生產力漏斗頂端的關鍵因素，為 GTM 團隊提供固定的產出率。在軟件市場競爭較弱且宏觀需求較強時，這種模式很有效。在今天的銷售環境中，SDR 的生產力在下降，組織需要尋找新的策略來推動可預測且高效的增長。AI實現線索挖掘產品，可以幫助銷售團隊識別更高質量的潛在客戶。
2. 在傳統 Inbound 營銷基礎上實現個性化 Outbound 營銷。根據 Gartner調查，接近 70% 的B2B買家和消費者設置了“垃圾”文件夾以屏蔽不需要的電子郵件。因此，AI 可以幫助挖掘已有的數字購買信號，如產品使用情況、內容參與度、試用/演示活動等。
3. 幫助客戶經理贏得更多交易。AI 可以簡化客戶經理（AE）的非核心銷售活動，例如客戶研究和準備、在銷售對話期間提供實時指導、自動執行筆記、CRM 數據輸入和跟進等管理任務。人類客戶經理可以專注在和潛在客戶交談和銷售，而非執行重復任務。
4. 銷售實時指導和銷售復盤。使用 AI 對銷售過程和銷售旅程進行智能分析，提煉銷售環節的方法論，并對團隊進行銷售輔導。

04 不同銷售職能的 AI 產品機會

如果將整個 GTM 旅程按照不同的銷售職能進行劃分，可以看到不同職能類型中，均涌現出了大量的 AI-Powered/ AI-Native 工具。

SAPPHIRE VENTURES 歸納的AI+銷售公司

1. 線索挖掘

這類職能主要來挖掘潛在客戶，例如 SDR 銷售發展代表。這是目前 AI 創業熱度最高的細分賽道。這一職能崗位涉及到的信息噪聲最大，需要經過大量的信息去噪工作，并且鏈路相對更長且更完整。

按照 SDR 職能的工作步驟，又可以細分出不同場景下的 AI 產品。

SDR 工作人員首先需要構建潛在客戶列表。例如 Closefactor、Jeeva、Unify等新一代產品，可以和社交媒體、CRM 和聯系人數據庫等眾多數據源集成，以加速和自動化潛在客戶識別、捕獲經過驗證的聯系信息。

紅杉資本領投了 Closefactor 的種子輪，該項目使用機器學習自動整理有關公司的非結構化信息并提取有意義的見解。CloseFactor 使用搜索引擎可見的所有內容，通過 AI 來匹配與客戶銷售策略相關的主題，提供一種生成優先的、精準定位的客戶列表，AE 和 SDR 可以跟蹤這些客戶。從產品來看，Closefactor 也在積極的延展業務范圍，目前覆蓋了從客戶發現，客戶研究，到客戶關鍵人聯系方式挖掘，再到自動化撰寫觸達郵件的全流程。

Closefactor 覆蓋了客戶發現、客戶研究、客戶觸達等全流程

Jeeva 由 Sapphire Ventures 投資，該項目同樣宣傳自己可以替代之前 GTM 所需要準備的數據庫、網頁瀏覽，直接由 AI 給出研究后的銷售線索。目前該項目搭載了 AutoGPT 等 Agent 框架，嘗試給出垂直領域解決方案。

Jeeva 使用 AutoGPT 來支持自動化客戶發現

在構建列表后，銷售代表需要對潛在客戶進行研究和準備，以全面了解客戶。SDR 會篩選公開可用信息（例如，公開文件、博客、網站等），以及內部賬戶歷史記錄（存儲在 CRM、內部文檔等的信息），制定有效的信息傳遞方式。像 Glean 這樣的企業知識搜索平臺可幫助銷售代表快速查找和匯總來自 Salesforce、Gong、Slack 等工具的相關內部信息。

電子郵件文案自動化。這是一個更老生常談的賽道，類似 Lavender 這類 AI 電子郵件助手會與賣家一起起草電子郵件并提供實時建議。

語音和視頻推廣。前段時間 A16Z 的報告指出，Voice Agent 會成為AI下一階段最值得期待的產品類型。而 SDR 工作由于很大一部分也是通過電話銷售完成，因此天然成為可以快速落地的 Voice Agent 場景。

例如 Nooks ai，可以利用 AI 批量并行撥號，加速連接時間，實時向SDR提供銷售支持和指導。我們在《獲前 Stripe 高管 2200 萬美金融資，AI 銷售賽道又一重磅選手》這篇文章中為大家詳細介紹了 Nooks.ai 這款產品。

Nooks 核心功能：并行撥號

而視頻銷售也是一種有效的互動策略，Tavus 這類數字人視頻提供方，給銷售人員快速建模視頻人物的方式，將視頻集成到新時代的工作流程中。

自動化 outreach。相比郵件文案的自動化，這一類產品的鏈條更長，允許客戶創建具有條件跟進邏輯，對話功能和日程安排能力的自動 Outreach 序列。最具代表的項目 Outreach 在獲得紅杉、Salesforce Venture等頭部機構投資后，目前估值已達到 44 億美金。

SDR 數字員工和端到端 SDR 產品。上文我們介紹的 x11.ai 就屬于典型的端到端 AI SDR 產品，正在嘗試直接按照線索付費的方式直接收取服務費用，而非工具費用。Clay 從一開始的線索挖掘，逐漸擴展為端到端的 SDR 產品。

這個賽道還有老牌SaaS產品 6sense，該產品 2023 年首次超過了 2 億美金 ARR，估值達到 52 億美金。6sense 是一家專注于 ABM 營銷的公司，側重尋找正確的銷售線索，而非更多的銷售線索。在其產品發展過程中，精確的洞察用戶數據，并找到成交概率最高的用戶成為其產品核心競爭力。

用戶可以通過Dashboard了解客戶處于什么購買流程

該平臺統一了公開的潛在客戶數據（即企業統計數據、技術統計數據、心理統計數據等）、6sense 意圖數據和專有客戶 CRM 數據，以此實現支持銷售代表進行買家發現、潛在客戶列表管理和潛在客戶挖掘工作流自動化。

2. 銷售職能

比較典型的是 AE 客戶經理?？蛻艚浝淼暮艽笠徊糠止ぷ魇蔷€上產品演示和線下拜訪交談，AI 工具為前一個工作帶去更多幫助。

在銷售材料準備環節，Gamma、Tome這類新型PPT產品幫助用戶更好的制作演示文稿。Databook 等產品將數百萬個市場數據點轉化為可操作的見解和戰略敘述。

在銷售會議環節，銷售人員可以通過 Fireflies、Oliv.ai 和 Winn.ai 等平臺加入虛擬銷售會議并自動記錄會議記錄、更新 CRM 記錄等。在 a16z 最新的文章中，他們發布了一個新的 AI 應用賽道——AI Scribes，人工智能抄寫員。這類應用可以傾聽你的談話，做好筆記，并標注后續行動。其中 Sales（銷售）無意是一個值得關注。

a16z 總結的 AI Scribes 賽道應用

3. 銷售運營

這類職能屬于銷售崗位的大后方，又包括銷售支持和 RevOps等支持類職能崗位。

銷售培訓也在發生巨大的變化。Rilla 幫助銷售團隊構建對話智能和培訓平臺；Attention 正在橫向發展，利用 AI 來改進對話數據捕獲方式，并提供直觀的銷售分析。

a16z 合伙人 Olivia 介紹銷售培訓產品 Rilla

銷售 RevOps 旨在增強“指揮中心”的關鍵功能，如銷售規劃和預測、渠道管理、交易管理和傭金。例如 TigerEye 利用 AI 來模擬贏單率、續約率、平均交易規模、招聘計劃。Myko.ai 更像一個銷售管理的BI工具，幫助管理人員快速了解銷售代表的績效、渠道狀態等。

05 結語

AI SDR 是 AI 應用中最接近落地的一個 AI 數字員工形態。不僅由于這個賽道的崗位流動性大、人員需求旺盛，更是因為這個垂直領域本身就和 AI 產品的能力形態更加接近，在底層的Agent能力上也有很多儲備已經基本成型。

在這篇《深度｜AI Agent 開源和創業項目大盤點，Agent 基礎設施正在崛起》中，我們介紹了 Agent 的瀏覽器基礎設施，這些底層產品能夠讓應用更好的構建網頁信息 Agent，實現網頁信息整合、數據處理、自動化操作等任務。

AI SDR 本質的工作流程長，端到端提供產品服務的價值足夠大。同時，SDR 工作交付的結果是一個清晰的線索 List，更容易用一種可衡量的服務效果來衡量價值。在任務難度上，SDR 符合當前 AI 的能力強項，即搜索和信息整理，因此可能是當前比較適合的一條 AI 數字員工路線。