作者：艾鑫

艾瑞咨询报告显示，中国企业级SaaS市场仍处于繁育期。而面对人力成本上升，中小企业急需走出传统销售模式对销售线索转化效率过低的困境。也正因此，业内诞生了探迹，JINGDIGITAL等企业，优化客户筛选，客户触达，客户管理等三个流程。36氪日前接触到的「快启」也是其中一家。

据了解，该公司创立于2017年，是一家专业的智慧销售平台提供和服务商。其团队结合过往企业服务经验，推出“快启”智慧销售云平台，希望通过AI与大数据技术能力，提升销售获客率，实现销售全流程数字化。

麦肯锡报告指出，基于SaaS的新业态可视为第二次“云计算”革命，减少公司对基础设施支出，精简运营与管理体系，并使代码业务更加紧密，最终重塑IT架构。而Salesforce的成功经验表明，供给端产品能力与需求端付费意愿双引擎缺一不可。

“以轻工业设备销售场景为例，传统的销售工程师走完联系客户-拜访客户-产品演示全流程至少需要一周时间，且无法提前量化分析成交概率。随着人力成本显著提升，传统销售模式效率低下将成为未来中小企业打造销售团队的障碍。”创始人潘雪松表示。快启将从找客户，筛客户，管客户三个角度对销售全流程进行优化，并通过对全网企业信息的分析重构，提供销售精准商机，数字化管理销售进程。同时在业务进程中，同步将存量信息与B端用户的新增信息输入至机器学习系统，完善“行业销售模型”，迭代所输出的“销售线索”。降低企业获客成本的同时挖掘新商机。目前已在“工业设备”销售与“资质证书”工商服务等场景落地。

潘雪松认为，“对于中小B，最迫切的需求是如何高效率低成本地获取客户。”鉴于此，快启思考如何实现营销智能化，并开发销售全流程数字化解决方案：1. 找客户。对海量线索做标签化梳理；2. 筛客户。根据客户画像，提炼组合式筛选条件，过滤出符合要求的潜在客户，并通过AI电话，短信，广告等媒介触达；3. 管客户。对B端用户的销售进程与客户状态进行管理，并挖掘二次商机。该体系可提高信息检索效率，减少销售人员地推与陌拜的时间，同时对销售线索进行系统化管理。

这些需求点也分别对应三大产品，1.运用自然语言处理技术标签化处理海量信息，构建企业知识图谱，帮助销售人员筛选出有效线索；2.运用AI机器人等媒介触达客户，筛选销售线索，减少不必要的陌拜与地推；3.构建CRM，在管理客户的同时形成闭环，结合B端用户所在行业的销售信息修正预测模型，持续迭代数据，提高销售线索的有效性。

技术方面，预测模型的精确度决定推荐客户的有效性。「快启」将“产品经理”们在特定行业的一线营销经验与自然语言处理技术结合，将海量信息转化为“销售线索”结构。在自主研发的同时，技术团队也对B端用户的销售数据进行“特征提取”与“文本相似度分析”，基于TensorFlow框架，进一步修正所处领域的销售模型。

在供给侧，「快启」仍在探索新场景，营销场景SaaS服务的核心问题在于是否有丰富的销售案例作为“输入”，将不同行业的销售场景标准化。一方面「快启」团队将具备资深从业经验的“产品经理”们与人工智能技术复合，基于过往案例共同建立“元模板”；另一方面该团队也与客户共同成长，通过运维与增值服务，结合客户使用后的实战经验不断修正模型。

战略方面,「快启」凭借初创团队在B端企业服务的销售经验这一差异化优势切入市场，深入研究行业销售模型，打造具备行业属性的标签话数据库，同时结合具备PaaS能力的CRM，满足客户自定义场景的开发需求。而积极探索PaaS平台以降低对共性问题的迭代成本将成为SaaS服务企业走出“定制化”收益陷阱的关键。潘雪松说道，“除厂商与客户外，我们也在积极与第三方互联网企业展开合作。”据悉，「快启」已实现净盈利，客户数量约为1500家，直销占比约为70%。

「快启」的团队成员来自西门子，阿里巴巴与华为，均具有多年B端销售与管理经验并连续创业成功，曾基于腾讯QQ、微信等创立企业级应用服务企业。核心技术来自电子科技大学智能学习科学与应用研究所，研发人员占50%。