AI售前”一根被忽略的神经

2017-11-19 06:56

  Q举例说,有一些算法只能在室内用,但客户的使用场景在室外,他们就会请客户搭一个岗亭;进一步发现岗亭里摄像头的光照不行,就会安补光灯;客户又担心设备安全,就会他协调后勤、保安部门来配合。“总之,为了客户能更好地使用我们的技术,就必须想在客户更前面。”

  此时此刻,无法大规模商业化落地是AI行业目前的痛中之痛。AI企业想要迎来“潮平两岸阔”的那一天,必须从一个又一个“真客户”身上积累经验、活下去、不断提升技术、保持行业头部、守在风口、等待爆发。

  目前大部分AI公司都to B,本质是给客户提供某种解决方案销售之前,必须先摸清楚:客户有什么痛点?这些痛点可否厘清为某种具体需求?这个需求是否在公司技术能力范围之内?如何定义产品形态?

  周开拓补充说,虽然想要达到“客户成功”的境界,需要比客户想得更多、更细、更长远,但也要把握好度,要是想得过于长远,可能会超出客户当前阶段的实际需要,起到反作用。

  此外,Q君还提出了一个更直接的判断标准看客户有没有钱。“有钱我才愿意花时间去引导他,没钱理他干嘛?其实是一回事,如果场景没价值,他百分之百没有钱!总之,不要浪费时间在对AI抱有不切实际的幻想、没有数据、没有技术条件、又出不起钱的客户身上。”

  这个议题往大了讲,想了解当下AI公司商业化落地之现状、难点、突破口,售前是你必须不能绕开的一环。

  Q君说:你把客户关心的东西用人话讲出来,客户一听,技术能实现,成本能接受,那单子不就成了吗?技术不就落地了吗?钱不就到手了吗?

  由于AI行业处于商用早期,标准尚未形成,售前要面对的复杂性和变化性很高,所以目前AI行业售前人员缺口巨大。

  总之,对于大部分企业来讲,AI是个新东西,很多客户虽有痛点,但自己也无法厘清需求,如何引导客户需求明确化,为可实现的方案是售前的目标;如何进一步拿出让客户惊喜的产品,是优秀售前的目标。

  “售前有两种境界:第一种境界叫客户服务,客户要什么,我实打实地给什么;第二种境界叫客户成功,我给的比他原本要的还多,最终目的就是让客户的相关业务甚至整个企业成功。”

  C君是另一位AI视觉公司的CEO。两年前,C君公司规模尚小,不足50人。他们与某地合作一个数据项目,100多万,对于当时的他们来讲,是个大单子。

  龙志勇表示,任何一个新技术的出现,都会带来人才的“真空”,在市场中不可能招到达到“五个维度”都具备的售前人员,只能靠自己慢慢培养、摸索。

  反观目前AI行业,售前在市场认知中所受到的重视远低于他们应有的。在很多人眼中,售前无非是陪客户吃吃饭、喝喝酒、写写方案,但事实上,售前岗位的价值在于真真正正让技术服务落地生根这个价值往小了说,是客户的价值,往大了说,便是AI技术的价值。

  云知声CEO黄伟告诉我:“假需求通常来自甲方市场拍脑门,如果售前当了真,很可能回到公司拿着鸡毛当令箭。”

  “怎么谈客户都是后话,”上文中的Q君告诉我,“鉴别需求、筛选客户,才是售前第一关。”

  仔细想想,Q君话糙理不糙,毕竟AI企业不是在实验室做研究,是底线,也是推动AI真正发展壮大的必经之。

  在Q君眼中,“假需求”分两类:一类如黄伟所讲,客户根本不清楚自己想要什么;另一类是,可能需求的确真真切切,但目前技术无法实现。

  在目前行业普遍case by case的服务模式下,需求与技术之间的鸿沟需要一段一段被填补,代码填不了,就要人来填,而售前正是这座桥梁。

  作为第四范式的核心,四年来,周开拓接触过近百家客户,过程中他不断调整着自己的售前策略,“刚开始经验不足嘛,去了就跟客户讲我们产品这里好那里也好,后来悟出一个道理:听比说更重要,要学会在听的过程中揣摩真实的、具体的客户需求。”

  “售前们”每天的工作就是在客户与团队间沟通协调。到底有多少需求不能被解决?解决的代价是什么?他们心里最有数。甚至有人说,就现阶段来看,售前对于AI公司发展的重要性,丝毫不亚于科学家。

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  另一位AI行业的CEO S君告诉我,很久以来他把全部精力都放在产品上,但他一直不明白的是,明明官网上有成百上千个试用申请,为什么最终的客户只有个位数?直到他开始公司售前的电话。

  不可否认的是,目前AI售前的人才缺口同行业发展阶段有很大关系。当AI市场规模比现在扩大10倍、20倍甚至100倍时,必然会产生大量的售前,也许到了那个时候,AI售前只是一个常见的工种。

  我们可以打个比方,“售前是一把刀,而销售是握刀的人。”销售通常负责提供客源渠道、管理客服流程,而售前则是用以赢得客户信任的“专家”,负责建立客户对技术和产品的印象评价。

  就个人知识结构而言,售前人员的综合能力评估来自销售和技术两端,需要不断学习提升,在两端之间找到一个平衡点。

  目前,AI行业售前大致可分为三类背景:一,从传统IT行业售前转岗;二,从AI技术人员转岗;三,从IT销售人员转岗。三种背景均不是现选,依靠的都是主观能动性和在实际中快速成长的能力。

  回顾过去吃过的亏,C君反思,售前团队还是建晚了。他认为,如果自己能在公司二三十人的时候就开始找专职售前,而不是自己一个人干,在市场竞争力上会更早得到突破。

  例如,C君公司和某地系统合作一个项目,公司技术可以实现毫秒级响应,但需要投入很大的工程成本。沟通之后,该系统表示分钟级响应速度就足以满足需求,他们更愿意拿手上的1000万预算做点别的事情。

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  在这个过程中,售前是一个桥梁,一端连着客户,提炼其需求;一端连着产品经理和工程师,给其清晰明确的指令于是,既要懂业务,又要有产品思维,还要知晓技术的边界。

  C君带着公司售前与该机构副局长签下了合同,后续合作由售前和分管业务的处长、科长继续推进。

  虽然这位售前人员被扣了一个月工资,但他造成的损失远不止几万块。如果说局级领导是客户,处级、科级是用户的话,那这位售前便犯了前文Q君一开始讲的“没正确区分客户和用户”这一大原则问题。面对体制内客户,揣摩解读客户需求显得尤为重要,面子、政绩等因素都需要考虑进去。

  据「甲子光年」调研发现,这两年,AI技术走红,市场鱼龙混杂,混进来的不仅有“伪创业者”,还有“伪客户”。很多企业蠢蠢欲动,纷纷找AI公司“寻求合作”,但有的实意,有的却只是好奇撩一撩。

  “AI售前要从五个维度去考量:懂行业、懂客户、懂业务、懂产品、懂技术边界。”云脑科技联合创始人兼售前负责人龙志勇这样概括。

  “售前小朋友才刚来,他还说不明白呢就叫研发上,研发说的客户又听不懂,还觉得我们是在忽悠他这明明是个很真实的需求,再拖下去很可能就黄掉了!”于是Q君亲自来到杭州。

  在我的采访中,有一些AI初创公司并没有明确界定“售前”、“销售”二者的区别。

  在层出不穷的AI行业报道中,人们对一些岗位耳熟能详:“数据科学家”、“算法工程师”、“架构师”、“产品经理”等等,而“售前”一岗却鲜被提及。

  “关于AI售前,我的观点就仨:一,这是个专业化岗位,必须专职专岗,培养模式和技能要求跟销售、工程师通通不一样;二,要在人话和之间灵活自如做翻译,客户和工程师两种话语体系;三,一定要分辨清谁是客户,谁是用户,为两者创造价值完全是两码事,但掏钱的一定是客户。”Q君这样概括。

  “有些公司的售前团队直接就叫做客户成功团队,出去谈合作特别有逼格:我不仅是来服务您的,更是来帮助您成功的!您买我们的产品无非是花钱换时间,花一笔钱换两年,两年之后我还在这儿,您在哪啊?您在纳斯达克啊!”周开拓笑着举例。

  图灵机器人产品经理黄钊告诉我:“目前AI技术人才稀缺已是行业常识,但相比技术人才,高质量AI产品经理和售前人才数量要低1到2个数量级,国内绝对数量均不足200人。而由于AI行业众多商业化领域还处于探索阶段,且没有沉淀出可复制的模式,所以AI售前甚至比AI产品经理更为匮乏。”

  首先,“变人话”的基本业务能力是前提;接着,引导客户把“真需求”变为的订单合同才是更大的。

  和客户交流之后,Q君找到了问题。“他们讲一大堆技术原理,还要采集数据、清洗数据,拿着相机这里拍那里拍。客户一听,这么复杂?自然打退堂鼓。”

  长远来看,售前是一个天花板很高的工种:3年可以入门,5-10年后可以发展为行业顾问,10-20年后可以成为行业专家。想要达到行业专家高度,必须持续浸泡于特定领域,历经技术、产品、售前、销售、咨询等岗位的尝试和探索。而行业专家的年薪,通常以百万为起步,三五百万都有可能。

  “售前”,顾名思义,位于销售之前。售前在客户采购产品前要开展一系列服务:刺激客户购买、做好客户需求分析、对内沟通实现可行性、最终使产品最大限度地满足客户所需。售前职责简单概括即凭借对客户需求的理解,将方案或产品包装出来,让客户买单。

  但Q君一来就“把翻译话”,“我直接讲采集方案,使用市面上的众包平台,比如一个样本5毛钱,一天能采3000多个,总共需要5万个样本,最终半个月花2万5就能搞定。”

  Q君认为:第一,必须应用场景是真实的,技术只有在真实场景下才能发挥价值,这是能收到钱的根本;第二,必须判断客户的需求是不是在公司技术实现范围之内。

  他这次来杭州出差,正是去给手下一个售前小朋友“擦”的。杭州一家企业准备购买Q君公司的图像识别技术,研发人员带着售前小朋友飞过去面谈,但谈了好几天都没有进展。

  第一,是否深刻理解客户的行业和场景?第二,客户在行业中所处的和业务水平如何?第二,要跟谁谈?这个人的背景是什么?最后,将以上内容在头脑中形成一个清晰的链条,才能在客户沟通中游刃有余。

  售前做不好,甚至还有副作用可能会让客户产生自己搭团队也能做的想法。对此周开拓说,现在他出去谈客户,总是抱着一种坦诚的态度,他甚至会告诉客户第四范式之前踩过的坑即使客户自己马上搭团队来做,也许一年以后也能达到相同水平,但时间是买不来的。

  纵观目前AI创业公司,几乎所有CEO都兼着售前一职。大一点的公司设有专岗,小一点的公司可能技术、销售、产品经理都得上。无论谁来承担售前岗位,要求的素质绝非一日之功,花费精力也非同小可。如前文Q君所言,“售前是个专业化岗位,必须专职专岗。”

  就薪资结构而言,售前薪资区间很广,月薪少则1-2万,多则几十上百万。在我采访的数十家企业中,大部分售前的薪水以“底薪+提成”的方式构成;少数公司发死工资,但并不低;而在有的公司,售前月均工资甚至高过技术人员。

  “举个通俗的例子啊,谈客户,就跟斗地主一样,你不能上来就出一对王。售前相当于4个Q,CEO是一对王,售前失败了还有一次机会,但一对王出去了还不行,那这局牌基本就输了。”

  就个人认知深度而言,售前人员必须深入了解行业。一个行业会有很多垂直领域,例如仅AI视觉就有视频、图像、人脸、深度图像、车辆行人等诸多细分领域。谁啃得多、啃得深,就会有更多的机会和更足的底气。

  售前们在找到“真客户”之后,如何从竞争者中脱颖而出,又是更深一层的问题了。

  这位售前在跟处长、科长对接的过程中发现产品方向需要调整,由于跟C君沟通不畅,又够不着副局长,便按照处长思传递给了开发人员导致最终交付的产品与当时同副局签下的合同有较大出入,扣了四分之一的尾款。

  企业寻找AI技术,目的无非是提高效率、增加营收、降低成本、控制风险几个维度。但企业挣的也是辛苦钱,试用后发现投入产出比不好时,肯定会叫停但AI公司前期投入的人力、时间就打水漂了。

  Q君是一家AI视觉公司的CEO,也是公司最大的“售前”。我们的采访约在他出差杭州的一个饭局后,深夜12点,一斤白酒下肚,电话那头的他情绪有些激动售前这个选题撞到了他的枪口上。

  再比如,在无人零售领域,通过AI图像识别技术结算已开始落地。有公司对外称自己的结算速度能达到0.03秒,但在现实操作中,0.5秒以内人的感受并没有区别在服务客户这条上,一位追求“炫技”,满足的可能只是你的心。