注：本文为见实在9月深圳私享会时和牙医帮深聊的一篇好文，当时我们聊到了AI对私域收入增长的帮助，以及AI对组织和供应链的变革。
现在看来，当时聊的很多判断依然成立，在那次深聊后，牙医帮继续做了很多AI实践，在见实12月5日的上海年度大会AI分论坛上，我们再次邀请了牙医帮CEO谢兴来分享他们的最新AI实践效果和玩法。欢迎你报名参加大会，和嘉宾线下深聊。
以下为对话文章：
年初时候牙医帮抽到的牌其实和你我一样，也很不好：
整个市场行情低迷，公司销售团队7成是新人，需要经过半年培训才能上岗，但往往还没培训结束就因为不合适而走了大半。而公司业绩又重度依赖私域销售。这样的状况下还能在2024稳住增长吗？
到了9月初，答案已非常明确。是的，牙医帮私域收入在去年过亿基础上继续逆势上涨。
这个聚焦口腔耗材生意的团队，收入都来自私域客户经营。上涨的结果正是凭借AI。相比我们在短视频中看到的无数“神器”、“逆天”、“炸裂”的喧嚣，AI被用在用户运营环节、销售辅助环节却显得没有那么热闹，甚至是苦哈哈的过程：
牙医帮CEO谢兴和深信服AI应用负责人易乐天博士相识后，两人聊到AI对私域销售带来帮助的可能，也想到了解决年初牌不好难题的可能，干脆约着发起共创项目。后者迅速组成了几十人的研发团队进入牙医帮业务，几度优化后终于6月上线。到8月在客户激活业务中，转化率相比过去，即已能稳定提升3倍以上。
但相比AI直接带来的私域销售收入效率和量级的提升，两个团队发现，AI带来的反应还在连锁发生，大有颠覆过去想象的可能：
过去大家担心，AI会替代人力。试用下来却发现：AI只会迅速帮助新手销售进入角色，帮助员工超越过去限制，从而服务更多数量客户，并自然带动供应链和组织结构的管理和优化。
这些系列之种种变化，都在牙医帮和见实的对话中被不断提及。现在就让我们暂时回到对话中，先和聊聊他们是怎么推进AI应用的，如下，enjoy：
01
牙医帮是今年4月计划上马AI系统，6月正式应用。到8月时，看一些在激活场景的转化率，相比过去提高3倍，且保持稳定。可以说，数据和效果一下子就立竿见影。
我们想着上马AI的起因还是疫情影响。牙医帮是做口腔耗材，那三年口腔医院诊所基本没什么生意，业绩下滑非常厉害。2022年底解封后，市场重回正轨，这时我们发现一个问题，人员变动很大，很多新人加入，老员工的占比可能不到30%。市场在逐渐恢复活力，新人却无法接住曾经的客户。
通过多年经验，牙医帮已经与国内多数诊所、机构客户建立了联系。只是，新人不熟练。通常情况下，我们培训一位销售人员，从开始获得客户资源到熟练达到一定业绩水平，可能需要六个月时间，周期非常长。中间有许多人因为业绩不达标而选择离开。这就导致我们虽然有客户的联系渠道，但触达率和激活率，包括老客户复购都表现不佳。
加上行业毛利较低，特别是做耗材的利润非常有限。在这种情况下，如果大量招募人员以覆盖十几万个客户，成本是不现实的。因此，我们需要寻找一种相对低成本的方式，既能扩大客户覆盖，又能控制经营成本，甚至提升毛利。基于这些出发点，我们寻求了多种方案。
牙医帮尝试了培训、传帮带等方式，效果不理想。也尝试了如SCRM系统和电销机器人在内的技术，都表现得较为笨拙，可能电话联系几天后，客户就将我们拉黑了。
和深信服的合作开始时很偶然。当时深信服团队在做一个相关AI项目，期间正好和我们谢总认识了，谢总技术出身，对AI也很有兴趣。当时深信服提到一个理念：
AI可以学习，可以把顶尖销售人员的经验和能力学习到。
这样新人销售就可以在AI的指导下，知道今天该做什么、该说什么。这促成了双方一起共创，用AI来解决遇见的销售转化问题的合作。
02
其实真要回顾过程，反而一开始就走了弯路。如新人之所以无法和客户沟通，是因为他们根本不理解牙科耗材的概念。
举个例子，牙科后台有一个叫做“手机”的设备，无论是在牙科诊所洗牙还是做其他操作，都会用到这个手持设备。然而，很多新招聘的销售人员并不知道这个“手机”是指什么，以为就是我们正常用的打电话发微信的手机。
所以牙医帮考虑要利用AI来学习，是不是应该先把销售所需的专业知识，通过知识库、索引或搜索的方式传达给他们？这样一来，当销售人员在遇到不懂的产品时，可以立刻获取这个产品的功效、特点和作用的信息。
实际上线时却发现没什么用。
因为牙医帮的客群主要是医生或者诊所老板，他们通常也是医生，个个都很专业，问的问题也很专业，比如问“在手术中，哪种手套比较适使用”，这就涉及到新款的选择。这种问题连一些经验丰富的老销售也未必能回答。
AI 在这方面其实无能为力，知识库有时提供的答案很肤浅，只能照搬产品文档，机械复述一些内容，对于实际对话和销售交互的帮助微乎其微。
这一过程大约耗费了三四个月，走了不少弯路。两个团队意识到这个问题后，花很多时间讨论，并去了一些客户诊所进行交流。
这个行业诊所的采购具有明显周期性和刚需特性。我们系统定义了一个概念叫“刚需性采购”。这与消费品不同，它直接体现在诊所的需求上。例如，当手套用完时，诊所就必然需要购买，无论是从我们这里还是其他地方。这就是客户的需求。
从这个角度出发，我们总结了三个关键点：
第一，了解客户什么时候需要采购；
第二，确认客户需要采购的具体产品；
第三，怎么让客户选择我们。
希望 AI 能够帮助我们解决这三个问题。在这个过程中，一位深信服博士提出了一个问题：“你们的销售是怎么解决的？”了解到了我们几位销冠的应对方法后，真正的 AI 辅助和机器人阶段才开始走上正轨。
在这个阶段，易博士团队组织了许多资源，对销冠进行了详细调研，甚至学习了他们的一些沟通方法和技巧。这些方法涉及如何判断客户的采购周期，以及如何评估客户的后续消费周期等。此外，他们还总结了如何为客户提供合适的价格和促销活动。经过大量的总结和整理后，这些经验被交给了AI进行训练。
AI上线后，很快在客户激活和建联过程中显示出良好的准确率和采购率。例如，现在AI在三天内的采购率稳定在超过10%，七天内采购率超过20%。只要发送一条消息，基本都能精准把握客户的商品周期以及客户所期望的价格和活动。
而在使用AI前，主要通过群发消息式的建联，采购大约在4%左右，现在稳定在15%到20%。提升非常显著。
03
实际工作中，牙医帮的销售人员每天主要有三项任务：
首先是与客户建立联系或激活客户；
其次是接待客户的进线咨询，相当于线上销售；
最后是售后服务。除售后外，机器人将在今年内为我们上线支持其他两个场景的功能。
其中关键，是如何利用手头高质量客户来提高他们的采购量。这些客户质量相对较好，我需要思考如何让他们在牙医帮更多地采购，但不能频繁地骚扰他们。在客户需要的时候像一个小助理一样，要知道客户的购买习惯，提前准备好推荐，比如将单子列出来，价格合适就提示他们下单。
因此，所谓的触达工作其实是销售人员每天要思考的部分。他们需要了解各自客户群中哪些人今天可能会采购，预期采购的商品类型、价格区间以及预期利润。这是销售人员每天都需要去琢磨的问题，我们的销售人员一般会花掉3小时不止，随着客户数量的增加，可能需要4到5个小时来完成这个任务。
对于耗材类客户来说，他们的下单率非常高。客户看到我们的消息，而且消息中包含了他们所需商品的合适价格，他们大多数情况下都会下单，特别是当他们正好需要的时候。然而，如果他们没有看到我们的消息，可能就会选择其他平台进行静默下单，这就显得我们的建联工作尤为关键。
举个简单的例子来说明，比如客户A的耗材快用完了，他会主动寻找哪个平台的产品更便宜。因为耗材价格相对差不多，偶尔有活动会稍微便宜一些。如果客户不看到我们的信息，就可能直接选择其他平台。反过来，如果我们能提前将信息发给客户，他就很可能会选择我们。
这里面，AI对新人的帮助和提升非常大，之前销售人员需要琢磨客户的需求——比如客户可能想买什么耗材、什么时候买，现在这些都不需要再考虑了。
现在AI先帮助销售人员完成了客户筛选，包括商品、活动选择以及部分价格的判断。他们只需关注AI给出的价格，确保不出现亏损。因此，他们的工作变得更加简单，建联变得更加迅速，能够更快地带来收入。
04
当然，实际对比看，AI肯定到不了销冠的水平，差得还挺远。
但AI解决的问题是，新手销售无需再过多思考，实际上提升了整体的行业水平。过去，销冠与普通销售之间的业绩差异高达 6 到 7 倍，而现在，这个技术使得普通销售的业绩得到了显著提升。
在运用AI前，大家会有误解，认为AI是会取代人的工作。其实不是。
过去每个老销售能记住300-400个客户信息，知道他们的购买习惯、购买周期等。到现在我们客户已经超过7万，如果希望每位客户都能清晰了解我们的服务，即使不是全部，哪怕其中一半采购在牙医帮进行，我们也能够成为行业的领先者。但因此需要配备的销售数量将会非常庞大，成本无法承受。
现在借助AI，销售能够记住2000个客户，提升五倍的可能性。这才是AI的最大助力点。原本一个人管理1000个客户，如今可以管理5000个客户，大大提高业务的可行性。
甚至，对行业的影响也非常大。我们很多同行仍然依赖传统电商的补贴和低价促销，利润持续负增长。这种方式不能维持太久，过去行业里已有不止一家公司因为这个原因倒下了。实际上，在牙医帮的私域模式中，每位销售人员都对自己的客户群负责，可以视为一对一的销售模式。
因为私域销售才是整个公司收入的主要来源。私域团队的效率提升，公司整体营收才会随之增长。这也让大家开始认识到，只有这样才会让哪怕是行情不佳的此刻也保持着利润正向增长。
还有一个观察非常深刻，那就是AI已经开始直接影响我们的供应链、管理效率。例如，AI 分析后很容易知道，这一时期可能会有大批量客户的某个耗材进入采购期，需要及时通知供应链备货，以免出现缺货问题。在销售团队有效利用 AI 的辅助后， AI 就可以反向影响供应链和相关体系，逐步整合到供应链及经营决策中去。这些，估计后续更多变化都会很快发生。
