现在做SaaSSMB业务的同行，怕是最有体会获客有多难。
客户获取成本一个劲涨，销售团队忙得脚不沾地，成交率却上不去。
这事儿的核心问题，其实出在咱们一直用的传统销售漏斗上。
传统销售漏斗本来是给那种每月人均签4到6单、手里同时跟进150个以内客户、成交周期两三个月的B端业务设计的。
但SMB客户不一样啊，决策链短，需求说得明白，还特别看重价格，成交周期也短。
用传统漏斗对接这类客户，就像穿大码鞋跑百米，怎么都不得劲。
我认识个做财税SaaS的销售经理，他跟我说过，以前按传统模式跑客户，一天顶多跟进20来个潜客。
大部分时间都花在给客户分层、填跟进表格上，等忙活完，好几个意向客户都被竞品抢了。
这不是销售能力的问题，是工具没选对。
传统漏斗太依赖人工判断客户意向，SMB客户需求又散，很容易把真正有意向的客户漏掉。
更麻烦的是，它把销售流程拆得太细，管理起来又费时间又费钱，纯属没必要。
针对这事儿，才有了“智能销售漏斗”的想法。
说白了就是给传统漏斗加了AIbuff，把复杂的流程简化，还能帮销售精准找客户、提建议。
本来想把传统的四阶漏斗直接拿来用，但后来发现不行，SMB客户决策路径太直接，过度细分反而添乱。
最后就简化成了“潜在客户→意向客户→付费客户”三阶。
就这一个改动，销售管理的复杂度直接降了不少。AI在这儿的作用可不小。
它能分析客户在平台上的试用时长、功能使用频率这些数据，给客户画精准的画像。
有个做CRM的厂商试过，用AI做客户画像后，意向客户识别准确率明显提高，销售不用再瞎猜哪个客户有戏。
不光如此，AI还能根据历史数据帮着预测成交情况，给每个销售出个性化的优化建议。
比如有的销售跟进周期长，AI就会提醒他重点跟进高意向客户，别在没希望的客户身上耗着。
还有销售话术这块，以前全靠销售自己积累。
现在AI能根据客户画像推荐合适的话术，比如遇到预算有限的客户，就推荐基础版套餐，遇到决策稍慢的客户，就推荐详细的方案演示。
这波操作直接把销售的沟通效率拉高了不少。
智能销售漏斗不是花架子，实际用起来效果很明显。
还是刚才说的那个财税SaaS团队，用上这个模型后，销售人均每天能跟进50多个客户，成交周期也缩短了不少。
客户获取成本降了，管理成本也压减了，整体转化率比以前高了一大截。
不过这模型也不是万能的。它更适合教育、财税、办公协同这些领域的中小微企业SaaS产品。
而且得有足够的客户行为数据积累，还得符合数据安全的相关要求，不然用起来也不踏实。
至于未来，这模型肯定还会升级。
以后生成式AI可能会直接帮着写定制化方案、回答客户疑问，还能整合企业工商、行业动态这些外部数据。
说不定再过两年，不用写代码就能根据自己行业的特点定制漏斗了。
智能销售漏斗本质上是帮SaaS企业在SMB市场找对了做事的方法。
它不是要取代销售，而是帮销售把精力放在该放的地方。
现在SaaSSMB市场竞争这么激烈，靠传统方法很难站稳脚跟。
把AI和销售漏斗结合起来，实现精准识别客户、高效转化、优化成本，才是制胜的关键。
对做SaaSSMB业务的企业来说，与其在传统模式里死磕，不如试试智能销售漏斗。
当然，也得结合自己的产品特点来，做好数据积累和合规工作。
毕竟，在当下的市场里，谁能先把销售效能提上去，谁就能抢占先机。
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