人工智能和强化战略客户管理

我们生活在一个人工智能（AI）变得越来越重要的时代，这是一个不经意的杰作。人工智能的发展速度令人惊叹，但它对就业、行业和整个社会的影响才刚刚开始得到重视。

然而，尽管人们很容易就人工智能（尤其是生成式人工智能）引发的哲学和伦理问题进行全面的辩论，但从更务实的角度来看待它也很有用，我们可以问：“它到底能为我的工作做些什么？如果我想从中受益，我需要对我的思维方式做出哪些改变？”

在销售领域，人工智能提供了巨大的潜力 —— 如果使用得当，它可能是战略客户经理一直在等待的。

有许多关于人工智能的历史、技术和最新发展的文章。然而，战略客户管理对这个术语的理解变得更加微妙，尤其是在过去几个月里。人工智能的核心基本上由能够 (a) 在大型数据集中发现模式的算法组成，以及 (b) 训练自己变得“更聪明”（提高预测准确性）。¹

目前很难完全理解指数级进化的人工智能带来的影响。几个月前还是一个边缘应用的东西迅速变得有用并被采用 —— 广泛采用也以惊人的速度随之而来。例如，第一个聊天机器人是1966年在麻省理工学院人工智能实验室开发的，“生成式AI”一词是在1997年创造的，但直到最近我们才看到大众对AI大型语言模型（LLM）应用的兴趣，也许是因为易于交互。

采购者和竞争对手使用人工智能

虽然像ChatGPT或DALL-E 2这样的AI已经占据了头条新闻，但AI不仅限于自然语言处理和生成文本模型。在业务的许多方面，人工智能正在并将影响战略客户经理。有许多公司正在追求人工智能 —— 不仅是大型科技公司，还有传统公司和初创公司。

您的竞争对手和客户很可能正在制定自己的 AI 战略。事实上，我们看到您的战略客户的采购部门使用 AI 做出采购决策、对供应商绩效进行评分，并构建预测定价模型以应用于与您的谈判。当您的采购者利用最新的技术和算法，而您却没有时，您将发现人工智能的重要性。

现在有数百种技术正在开发中，这些技术将很快超越Gartner Hype Cycle研究所说的“幻灭低谷”，并成为我们开展业务的方式的一部分。与技术发展的任何重大飞跃一样，战略客户管理需要为这种必然性做好准备，熟悉和适应人工智能，并研究如何增强他们的作用，而不是取代它。这可以用一个经常重复的短语来概括：

人工智能不会取代你，但使用人工智能的人会。

以下是人工智能在战略客户管理中当前实际应用的非详尽列表。

获取客户见解

战略客户经理收集有关客户的信息，以获取有关客户市场、竞争形势、目标和需求的信息的见解和分析信息。好的战略客户经理通常比客户自己拥有更多的客户信息。借助 AI，战略客户经理可以凭借连客户都没有的洞察力将自己提升到一个新的水平。强化战略客户管理的人工智能工具可能包括：

• 集成人工智能以简化和优化销售流程。例如，将“Digital Twins”用作销售工具 —— 一种旨在准确反映物理对象、关系或生态系统的虚拟模型。
• 基于内部和外部数据的AI指导建议。
• 使用 AI 工具抓取 CRM 系统和其他客户数据以获得预测模型。
• 社交聆听。
• 预测客户行为。

设定目标和战略

战略客户经理应为客户制定合理且可持续的战略，帮助制定客户计划，并在整个组织中建立支持。强化战略客户管理的AI工具可能包括：

• 预测战略客户增长领域的嵌入式工具。
• 空白点分析，找出客户战略计划中的不足。
• 自然语言聊天机器人，可即时访问客户信息以构建客户计划。

关系管理

战略客户经理确保与客户决策人员进行一致且有意义的接触。这可以是在您自己的组织内部，也可以是在客户那儿。一些强化战略客户管理的 AI 工具可能是：

• 法律型AI，帮助审查和检查法律文件，编纂合同。该 AI 可以检查合同并为战略客户管理突出显示其含义。
• 社交媒体内容和互动工具。
• 通过高效执行建立信任。
• 具有自然语言处理功能的虚拟助手，可随时随地为团队成员提供信息、数据和见解。
• 优化易耗品和交易业务的定价策略。

发现并创造机会

战略客户经理应发现和评估客户的新机会，并制定最佳策略来定位解决方案。强化战略客户管理的 AI 工具可用于：

• 在战略客户经理自己的组织中挖掘数据。
• 预测分析。
• 管道分析。
• 客户营销。
• 聊天机器人在销售过程中提供指导。
• AI 驱动的潜在客户评分。
• 仔细观察以发现机会。

开发与交付

战略客户经理构建一个有影响力的价值主张，与客户的需求产生共鸣，并将其作为吸引人的信息传递给客户。强化战略客户管理的 AI 工具：

• 从组织的虚拟销售会议中收集价值主张。
• 检查价值主张，并通过各种成功的价值主张提供反馈和深度学习。
• 使用基于 AI 的模拟来提供价值主张，并通过虚拟试错对创新或原型进行迭代更新。
• 创建Digital Twins。

检查、预测和适应

战略客户经理常常很难利用收集到的有用信息和最佳实践来更新他们的客户计划，这些信息和最佳实践可以用来指导客户开发，并预测开发大客户时将遇到的困难。

“太多的公司仍然依赖人工预测，因为他们认为 AI 需要更高质量的数据才能实现。如今看来，这是一个代价高昂的错误。”²

McKinsey & Company

强化的客户经理的人工智能工具在以下方面可能是无价的：

• 通过分析模型来预测对给定解决方案的需求。
• 使用生成式 AI 开发客户活动摘要。
• 客户规划自动化。
• 战略客户的选择和取消。
• 利用 AI 促进共同创造和创新。

风险/警告

人工智能有很多前景，但风险也是存在的。随着人工智能变得越来越复杂，我们越来越难以知道它是“如何”得到结果的。即使是AI开发者也不能100%确定自己创造的机制。由于人工智能的工作是通过分析大量数据和集合 —— 迭代地得出结论 —— 通常很难清楚地列出它的推理逻辑。这就是可解释性的问题。

对于任何将使用 AI 的战略客户管理来说，关键是要意识到使用 AI 工具可能产生的以下风险。

伦理 —— 拟人化

我们赋予他们人类的属性，但他们知道些什么？人工智能正在做什么选择？它是否符合您组织的价值观？投资大师沃伦·巴菲特（Warren Buffett）曾经说过：“建立声誉需要20年，毁掉它只需要5分钟。”您真的愿意把您最宝贵的商业资产托付给人工智能吗？

这种信任可能会因人工智能做出的错误决定和行动而受到严重且迅速的破坏。这是增强客户管理以确定客户的自动化级别的另一个原因。

过度自信

错误地是，我们经常相信计算机给我们的答案是正确的。为什么？因为它是计算机。问题在于 AI 是基于概率的。

然而，正如人工智能策略师艾琳·豪格（Elin Hauge）在麦古利国际2022年销售大会上发言时所说，

“问题是这些算法是有概率的。一个概率伴随着错误和正确的概率而来。而我们人类却把它搞得一团糟。”

Elin Hauge at 2022 Sales Conference

考虑到人工智能在给出错误答案时的自信态度，有时很难区分答案正确与否。把你最有价值的客户的钥匙完全交给人工智能算法可能会产生灾难性的影响。看看Zillow iBuying的情况就知道了，过度依赖算法可能会产生负面影响。回顾一下，Zillow在其数字房产转卖业务Zillow Offers中押注了巨大的未来增长预期，但由于该算法无法准确预测房价的波动，最终失败了。³

过于保守的方法

不将人工智能作为战略客户管理计划的核心，并期望这种时尚消退可能是灾难性的。人工智能是大多数公司的战略问题。作为战略客户经理，了解人工智能的基本技能非常重要 —— 利用人工智能提高个人生产力，并使自己和客户的战略方向保持一致。

通常第一次迭代可能没有达到预期的结果，如果我们早早的放弃了，AI 指数级的改进和学习能力可能意味着我们错过了有效的人工智能解决方案。战略客户经理需要在如何应用人工智能方面具有战略性。这就是增强型客户经理成为未来战略客户管理的方式。但是，盲目地追随下一个新的和闪亮的事物，毫无问题地接受人工智能，与忽视它一样有风险。

增强型客户经理

那么，当涉及到战略客户管理时，我们应该如何考虑人工智能的实际应用？当人工智能失败时，它往往会惨败，我们不得不问这样一个问题：我们愿意把最有价值的客户委托给人工智能吗？引用OpenAI创始人Sam Altman的话：

“我们希望在风险很低的时候犯错误。”

Sam Altman, founder of OpenAI

要真正理解人工智能的好处，将其视为对现有角色的增强会有所帮助 —— 这是一种节省劳动力的设备，可以提高效率并发现本质。也许可以将其视为具有 AI 技能的增强型客户经理。

我们可以从自动驾驶汽车的角度来思考这个问题。根据SAE国际（前身为汽车工程师协会）的说法，当我们描述自动驾驶时，驾驶自动化有六个级别。

• Level 0: 无自动化
• Level 1: 辅助驾驶自动化
• Level 2: 部分自动化
• Level 3: 有条件的自动化
• Level 4: 高度自动化
• Level 5: 完全自动化

当您在高速公路上以 65 英里/小时的速度行驶并按下带有车道保持的自适应巡航控制系统按钮时，虽然您仍在驾驶，握着方向盘（希望如此），但汽车正在自动调整速度并寻找障碍物以防需要刹车。在本例中，您使用的是 Level 2 的自动化。有些操作由驾驶员执行，有些操作由机器执行。

这是在战略客户管理角色的背景下思考人工智能的最有用方法。对于战略客户经理来说，使用正确的人工智能组合来增强和支持战略客户是完全有意义的。

切实可行的前进方向

那么我们如何将这一切付诸实践呢？以下是战略客户经理和项目设计人员要问的几个问题和要采取的行动：

1. 人工智能可以为我们的客户、组织或战略客户经理解决什么问题？
2. 人工智能是解决这种情况的合适方法吗？
3. 以下方面是什么情况呢？
   • 您的组织和客户已经在使用哪些 AI 创新？
   • 您应该就哪些创新进行战略讨论？
4. 使战略客户管理的策略与组织的 AI 路线图保持一致。
5. 让您的战略客户经理为人工智能做好准备，以便他们可以在内部和与客户进行战略业务讨论。
6. 高层领导准备好了吗？

战略客户经理不能把时间花在每一个新的应用、项目启动或人工智能技术上。我们可以而且应该做的是了解人工智能的前景和现实，并充分了解如何与客户和内部团队合作，通过人工智能提供独特的竞争优势。了解足够包括系统地考虑如何应用人工智能。此外，请考虑使用实施晴雨表来评估可能性、实用性和风险/回报。

结论

那么，人工智能的未来是什么？好吧，这超出了本文的范围，但是当它适用于战略客户经理时，一切都与实用主义有关。这意味着我们需要对人工智能能做什么和不能做什么有一个真实、深刻的理解，以及人工智能如何通过谨慎使用来强化战略客户管理的作用。

人工智能并不可怕，但应该受到尊重。我们正处于一个技术转折点，谁知道如何从这些新工具中获得真正的好处，谁将成为赢家。

所有新的革命性技术都面临同样的选择：采用或忽略。人工智能并不是什么新鲜事物。在这种情况下，选择似乎很简单。但但是，我们从这项新技术中得到什么，实际上取决于我们如何权衡可能性和实用性，不断审查我们采用人工智能的进展和有效性，特别是在战略客户管理方面。

Robert Box是麦古利国际的管理合伙人兼全球客户总监。他曾多次在SAMA年会上发表演讲，并担任CSAM讲师。自2000年以来，Robert在全球范围内开发了SAM计划，并自2019年以来一直领导麦古利的人工智能合作伙伴关系，欲了解更多信息，请点击此处(英文)。如果您想了解有关卓越销售未来的更多信息，请查看此处(英文)。

参考文献

1. Chamorro-Premuzic, T. (2023, March 23). Should you share AI-driven customer insights with your customers? Harvard Business Review.
2. Amar, J., Rahimi, S., Surak, Z., & Von Bismarck, N. (2022, February 15). AI-driven operations forecasting in data-light environments. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabili- ties/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in- data-light-environments
3. Parker, W., & Putzier, K. (2021, November 17). What went wrong with Zillow? A real-estate algorithm derailed its big bet. The Wall Street Journal.