有一个岗位很少有人关注，却是ai商业化落地进程中最为敏感的一根神经：“ai售前”。

酒后真言

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。

为什么我们有必要花时间去讲这个事情呢？

因为“售前”岗位是ai商业化落地进程中，最为敏感的那一根神经。

先看一个故事：

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。

他这次来杭州出差，正是去给手下一个售前小朋友“擦屁股”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。

“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。

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。”

但q君一来就“把鬼话翻译成人话”，“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？

像q君这样“义愤填膺”的ceo不止一位。

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，为什么最终转化的客户只有个位数？直到他开始监听公司售前的电话。

“沟通不是这么来的啊！”s君深感意识到这个问题的时间，太晚了。

何为“售前”？

“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‘人话和鬼话’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。

“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：刺激客户购买欲望、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。

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？

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。

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。

“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公司生存发展的重要性，丝毫不亚于科学家。

真需求，假需求

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

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”，但有的真心实意，有的却只是好奇撩一撩。

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。

“真需求”、“假需求”，这一对儿词在行业报道中时常出现。

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’。”

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。

那么，如何甄别“真需求”？

q君认为：第一，必须保证应用场景是真实的，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。

此外，q君还提出了一个更粗暴直接的判断标准——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。”

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，生存是底线，也是推动ai真正发展壮大的必经之路。

带客户飞

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。

首先，“鬼话变人话”的基本业务能力是前提；接着，引导客户把“真需求”变为白纸黑字的订单合同才是更大的考验。

在接触客户之前，售前需要问问自己，这些准备工作到位了没有：

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位置和业务水平如何？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。

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。

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。

要做到“比客户更懂自己”，包含着行业、技术、产品等方面的繁复功课。

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，就会建议他协调后勤、保安部门来配合。“总之，为了保证客户能更好地使用我们的技术，就必须想在客户更前面。”

对此，第四范式的互联网业务负责人周开拓总结得更为直白：

“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走向成功。”

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。

作为第四范式的核心成员，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，总是抱着一种开放坦诚的态度，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。

“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。

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，转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。

建售前团队，宜早不宜迟

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。他们与某地政府合作一个数据项目，100多万，对于当时的他们来讲，是个大单子。

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。

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，便按照处长思路传递给了开发人员——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。

“钱都是小事，但问题是人家不愿意再合作了。”c君无奈。

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。

很多时候，客户需要的并不是“炫技”。

例如，c君公司和某地公安系统合作一个项目，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，该公安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。

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——在服务客户这条路上，一位追求“炫技”，满足的可能只是你的虚荣心。

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。”

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。

“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。”

怎样成为一名好售前？

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。

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。”

那么，优秀的ai售前需要具备哪些素质呢？

“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。

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上面“五个维度”都具备的售前人员，只能靠自己慢慢培养、摸索。

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。三种背景均不是现成人选，依靠的都是主观能动性和在实际中快速成长的能力。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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位置。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。

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、保持行业头部位置、守在风口、等待爆发。

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。