我從Jeanne DeWitt Grosser（前@Stripe首席商務官，現任@Vercel COO）那裡學到的最大教訓： 1. 七年前失敗的事情現在因為AI而成功。2017年，Jeanne試圖在Stripe建立一個系統，根據公司數據自動個性化外發電子郵件。儘管與世界級數據科學家合作，但由於錯誤太多而失敗。今天，這種相同的方法卻能奏效。這顯示了AI如何使以前不可能的想法突然變得可行。 2. Vercel的一名GTM工程師將一個10人的銷售團隊縮減到1人（僅用6週時間）。Jeanne在Vercel的團隊讓一名工程師建立了一個AI代理，負責處理進來的潛在客戶資格審查、外發潛在客戶開發和交易損失評估。這個代理每年運行成本為1,000美元，而銷售團隊的薪資則超過100萬美元。被裁減的九名團隊成員轉向更高價值的工作，而剩下的銷售人員效率提高了10倍。 3. 他們的AI交易損失機器人對於理解問題出在哪裡比人類更出色。當Jeanne分析她本季度最大的損失時，銷售人員將責任推給了定價。但一個AI代理審查了每封電子郵件、通話記錄和Slack消息，發現真正的原因是：他們從未與控制預算的人交談，當ROI出現時，客戶顯然不相信價值主張。他們現在正在使用AI實時分析銷售通話並發送警報，例如「你已經進入銷售過程的一半，但還沒有與預算決策者交談。」 4. 在收入達到100萬美元之前不要雇用第一位銷售人員。創始人應該繼續自己銷售，直到年收入達到約100萬美元，並且有可重複的流程。關鍵是擁有明確的理想客戶檔案——看起來相似的客戶。 5. 根據驅動購買決策的因素對客戶進行細分，而不僅僅是公司規模。OpenAI大約有3,000名員工，這通常會將他們歸類為「中型市場」類別。但他們是全球流量前25名的網站，因此Vercel將他們視為需要複雜銷售的企業客戶。有效的細分結合了公司規模、增長率、網站流量、工作負載類型和行業——因為向電子商務公司銷售所需的語言與向加密貨幣公司銷售所需的語言完全不同。 6. 大多數客戶購買是為了避免風險，而不是獲得機會。大約80%的客戶購買是為了減少痛苦或避免問題，而只有20%是為了增加收益。這意味著你應該將銷售信息的重點放在如果沒有你的產品可能出現的問題上——例如落後於競爭對手或損害他們的聲譽——而不僅僅是談論令人興奮的功能。這在向大型公司銷售時尤其如此，因為個人的職業生涯也在其中。 7. 銷售團隊應該在一段時間內與產品經理無法區分。Jeanne雇用的銷售人員擁有如此深厚的產品知識，以至於如果你把他們放在一群工程師面前，應該需要10分鐘才能意識到他們不是產品經理。這種可信度使銷售團隊能夠作為研究和開發的延伸——一個20人的銷售團隊每週與數百名客戶交談，並能將這些對話轉化為大規模的產品洞察。 8. 建立自己的AI銷售工具可能比購買現成軟件更具優勢。因為AI是如此新穎，每家公司的銷售流程都是獨特的，Jeanne發現建立定制的內部代理通常比購買供應商解決方案提供更多價值。一名GTM工程師僅用兩天時間就建立了他們的交易分析機器人，完美地適應了他們的特定工作流程。這些工程師跟隨頂尖銷售人員以了解他們的工作流程，然後建立自動化，這在幾年前可能需要幾個月或根本不可能。 9. 讓每次銷售互動都很出色，無論客戶是否購買。Jeanne用協作白板會議取代了Stripe的無聊發現通話，客戶在會議中繪製他們的支付架構。許多客戶從未視覺化過自己的系統。他們帶著有用的資產和合作的感覺離開，無論他們是否購買。許多人在幾年後回來購買。把你的市場進入過程視為一個產品，而不僅僅是一個銷售功能。 10. 以產品為主導的增長有上限——沒有1000億美元的公司僅依賴它。雖然以產品為主導的增長（用戶可以註冊並開始使用產品而無需與銷售交談）對早期增長非常有效，但客戶通常不會通過自助服務流程花費一百萬美元。每家主要科技公司最終都會為更大的交易建立銷售團隊。錯誤在於等待太久，因為建立可預測的銷售流程需要時間。