人工智能正在改变的不仅是工作流程，还彻底改变了软件在组织中的角色。正如我们此前所讨论的，人工智能带来了新的分发机会 ，因为以人工智能为先的产品能够端到端执行工作，从而提供更接近人类员工的效用。我们探讨过随着从固定订阅费转向按使用付费或混合定价 ，这如何解锁全新的价值和商业模式。

在 Defy，我们注意到抓住这一趋势的公司会在四个关键阶段进行调整，本文将深入探讨这些阶段：

1. 定价与投资回报策略： 随着价值主张的转变，有策略地阐明投资回报并构建定价模型，使价格与所提供的真实价值相匹配，从而使团队能够争取到更大的预算。

2. 发现与资格评估： 由于有效部署人工智能解决方案需要前期投入，销售人员必须磨练销售基本功，以便及早识别并优先跟进高潜力线索。

3. 咨询式销售： 顶尖团队引导客户穿越不确定性，教育客户何为“良好”实践，帮助他们重新构想工作的开展方式。这建立了内部拥护者和超越初次销售的长期认同。

4. 高杠杆概念验证： 以人工智能为先的概念验证必须在动态且高风险的工作流程中证明其价值。最强的市场进入团队会严格界定概念验证范围，事先定义成功指标，并确保全过程的亲自参与。

是否有投资回报？在可变使用量定价中销售价值

任何销售活动的核心问题是： 是否有明确的投资回报？ 本节探讨构建现代定价叙事的三个要素：协调预算、应对不熟悉的支出结构以及绘制价值图谱。

协调预算： 传统 SaaS 定价和人工成本是熟悉的预算科目，但基于使用量的 AI 解决方案带来复杂性。打造有说服力的投资回报叙事、制定准确的使用量预测并争取广泛的利益相关者支持至关重要。在劳动力短缺导致运营瓶颈、服务延误或错误的行业，如医疗或制造业，AI 的论证更具说服力。

例如，Synthpop，一家 Defy 投资组合公司，简化了医疗工作流程，将多达 80%的行政任务自动化。Synthpop 的价值主张与因员工流动导致长期人员短缺和高错误率的决策者产生共鸣。其基于结果的定价——按完成的任务收费——与客户对现有成本的认知一致，使价值主张既清晰又有吸引力。

应对陌生的支出结构： 新的混合定价模型 ，将分层订阅或平台费用与最低使用量相结合，可以在熟悉感与灵活性之间架起桥梁。将分层订阅或平台费用与基于使用量的最低消费相结合，在兼顾可预测性的同时，随着使用量增加满足上行需求。

例如，一个方案每月500美元提供10,000积分，1500美元提供50,000积分，可将单位成本从0.05美元降至0.03美元，随着消费规模增长提供更佳的投资回报率。此方法在兼顾可扩展性的同时缓解了成本暴涨的担忧。

映射价值： 对于没有明显痛点的客户，主动强调长期不作为带来的叠加成本。用以下问题引导潜在客户：

• 继续依赖人工流程的成本是多少？
• 将解决方案推迟3–6个月会产生什么影响？你目前的做法可持续吗？
• 你的团队如何应对流量激增——加班、积压还是招聘？

这些问题同时也是匹配度评估。尽早筛除不匹配的潜在客户以节省时间和精力。把注意力集中在那些你的解决方案能解决关键痛点且与组织优先级相符的潜在客户上。

发现与资格审查：发掘需求并就价值达成一致

下一步是找到合适的购买方。这需要深入了解他们的组织和决策流程。本节涵盖针对具体组织的调研、定位以及匹配度的重要性。

组织特定的发现：

早期的发现电话应以倾听和学习为主。不要用产品推销主导对话，应提出有针对性的问题以发现挑战、工作流程和优先事项。一个好的起点是询问他们此前如何尝试解决你的产品所针对的问题：

• 你们今天如何应对这个挑战？
• 涉及了哪些工具或团队？
• 您尝试过哪些解决方案，例如自动化或外包？

定位与视角： 如果潜在客户之前雇佣过员工或外包过任务，他们很可能已经把问题框定为劳动力成本问题。这会使您更容易将产品定位为节省人工的替代方案。如果他们没有这样做，请探查他们对新方法的开放程度，尤其是基于使用量定价的接受度：

• 人员编制还是工具更受制约？
• 您是否有用于改进此工作流的预算，还是这会抵消原本计划的招聘？
• 你的理想结果是什么——更高的效率，还是将任务从你的团队中剥离？
• 如果你能在不增加人员的情况下扩大成果，你的团队会有哪些受益？

另外，询问他们正在考虑的替代方案：“你们还在评估哪些选项——增聘人员、竞争工具，还是外包服务？”这些问题不仅能揭示竞争对手，也能反映潜在客户的价值评估模型。有些人可能会对采用可变定价犹豫，或质疑 AI 是否真的能替代人工。尽早在定价讨论之前解决这些顾虑，能建立信任并统一期望。

将你的产品定位为一种可扩展且具成本效益的劳动力替代方案，使可变定价显得合乎逻辑，并将你的解决方案塑造为推动增长的战略杠杆。

契合度的重要性： 在以人工智能为驱动的销售周期中，因整合和成功运行概念验证（POC）所需资源密集，糟糕的客户资格评估代价高昂。尽管优秀的销售流程始终离不开这一点，但糟糕评估带来的机会成本现在更高了。可变定价虽带来了新挑战并需调整策略，但它强调了牢固销售基本功的重要性。

咨询型销售：引导买家走向未来工作方式

一旦买家被确认合格，目标是建立合作关系，而非推销。本节涵盖通过变革进行辅导以及建立长期信任。

在变革中指导： 初始调研的目标是确认买方的痛点与您解决方案的价值相符，以及他们采用的意愿和准备度。一旦确立了良好的匹配，下一步就是展示您的产品如何解决他们的挑战。许多买方意识到低效存在，但缺乏对解决方案的清晰构想。这个差距为以人工智能为先的市场推广（GTM）团队提供了充当咨询伙伴的机会，引导买方重新设想他们的流程。量化诸如更快上市时间、降低风险或提高客户满意度等效益，激发对您产品潜力的期待。

买家常常难以量化 AI 解决方案所带来的“智能价值”。你的职责是阐明你的产品不仅提升效率和速度，还能改善决策质量、适应性和创新能力。将这些好处与对潜在客户重要的具体结果相连接，例如更快的上市时间、降低的运营风险或提升的客户满意度。在可能的情况下量化这些收益——比如处理时间的百分比改善或成本降低——同时早期的讨论可以侧重于激发对产品潜力的兴趣，即便精确指标以后再补充。

建立长期信任： 将你的团队定位为思想领袖，而不仅仅是供应商，以建立信任和影响力。买家寻求能够理解他们挑战并预见行业趋势的合作伙伴。把你的产品表述为完整的结果，而不是一系列功能。分享关于竞争对手如何采用类似解决方案或市场压力的见解，以凸显转型的必然性。将你的解决方案定位为保持领先的基础，确保买家将你视为为其工作流实现未来保障的指南。

然而，买家很少会为了创新而单纯投资。他们的购买是为了解决紧迫问题或改善优先处理的工作流程，即便他们尚未定义理想的解决方案。不要把你的产品呈现为他们未曾要求的复杂系统。相反，要倾听他们的痛点，探寻他们的目标，并与他们共同构想改进的愿景。当买家感觉被理解而不是被推销时，他们更愿意重新思考流程并采纳创新解决方案。

在以人工智能为先的环境中，收益常显得抽象、结果难以预测，咨询式指导至关重要。通过关注客户需求并将你的产品定位为战略推动力，你能把对话从交易层面转向变革层面。这种方法不仅能建立信任，还能在快速演进的市场中为你的市场进入团队提供竞争优势。

通过 POC 证明价值：展示影响力

在获得买方认同后，重点转向证明价值。本节探讨为以 AI 为先的时代重新思考概念验证（POC）、如何构建成功的 POC，以及如何将证明转化为进展。

为 AI 优先时代重新思考 POC： POC 不再只是技术验证；它们是关键机会，展示你的解决方案在复杂且动态的挑战中如何实现效率、准确性和变革性价值。

与传统 SaaS 自动化重复性任务不同，AI 优先产品处理的是具有灵活、智能和自适应能力的复杂问题。这类解决方案通常被期望实现更高层次的目标，需提供有力证据以证明在不同场景下的稳定表现。传统 SaaS 的 POC 可能只需少量证明点，而 AI 优先的 POC 则要求通过具体示例和可衡量的结果提供充分证据来验证其价值。

事先投入资源，引导客户完成集成并培训用户，使其理解如何最大化产品价值，从而增强信心并促进长期承诺。

为成功而构建： 通过与领先的以人工智能为先的公司运营者对话可以看出，没有一种放之四海而皆准的 POC 方法，但量身定制的策略能带来成效。与以人工智能为先的领导者的对话揭示了多样且具情境针对性的方法。

例如，Origami 的销售主管 Eric 分享了他们以 ROI 为驱动的策略。Origami 的 AI 销售代理加速了传统销售开发代表（SDR）的调研和潜在客户开发工作流。他们的概念验证（POC）范围界定严格，在调研阶段就设定了明确且可量化的指标，将成本与招聘或竞品等替代方案进行比较。通过为转化、扩展或扩张定义目标和决策路径，Origami 将 POC 设计为以显著更低的成本证明可衡量的价值。这个以指标为中心的流程与可变定价模型相一致，将复杂性前置，以便在证明价值后实现无缝转化。

相反，Tejas Sethian，一家快速成长的面向金融分析师的 B 轮 AI 平台的销售负责人，分享了不同的策略。他们的平台通过整合 AI 来增强初级银行家（junior bankers）的工作流程。客户知道 AI 应提高生产力，但不知道在哪些环节能最好地发挥作用。由于客户常常缺乏这种清晰认知，他们的概念验证更强调用户热情和文化层面的采纳，而非僵化的投资回报率指标，把产品嵌入组织文化以培养倡导者和长期承诺。尽管使用场景和计划很重要，但重点是创造由分析师推动的兴奋感和价值。

将验证转化为进展： 目标是无缝过渡到全面采用或达成合同。从一开始就以明确的时间表、成功指标和商定的下一步措施来构建概念验证（POC）。保持透明沟通，以评估转化为正式采用的可能性、衡量满意度并及早解决问题，避免在 POC 结束时出现意外。

对于可变定价模型——在初期成本及定价可能不确定的情况下——应与客户在 POC 推进过程中共同完善条款，随着价值显现逐步明确价格。在 POC 接近尾声且进展良好的前提下，应提前启动商业谈判，以保持推进势头并对齐各方预期。

执行良好的概念验证（POC）不仅能证明产品的价值，还能在转化后加快实现价值的速度，因为客户已经熟悉其益处和实施方式。通过优先强调清晰度、协作和主动沟通，你为采纳建立了有说服力的理由，为成功的合作铺平道路。

随着以 AI 为先的定价与市场进入（GTM）策略演进，售后策略值得更深入的探讨。对许多客户而言，AI 的采用仍像是一种试验——短期的试点而非长期的解决方案。因此，有效的实施、留存和扩展对于打造可持续的业务至关重要。

在下一篇文章中，我们将探讨以 AI 为先的公司如何在销售后建立信任，重点包括：入职手册、衡量早期成果、应对组织惰性以及争取扩展权利。在客户仍在界定“好”是什么的环境中，那些在带领客户穿越模糊不清的过程中还能交付可衡量成果的供应商，将赢得长期成功。