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title: "一线业务，盲目跑店没用！"
description: "最近一段时间,为了筹备月底CFC大会AI应用论坛,我密集地找了一些品牌商朋友交流AI应用的课题。 得到的反馈也挺意思,我大概划分成三个阶段。 初级阶段:会议纪要、客服回复、合同审查、标书生成等,偏行政管理类的工作。 中级阶段:企业内部知识库、图像识别巡店、消费者需求洞察、销售日报分析等,开始有一部分小的业务场景应用。 从我交流下来的感受看,绝大多数企业还停留……"
author: "袁来"
publisher: "新经销"
email: "zhaobo258@gmail.com"
telephone: "+8615854817671"
published: "2026-05-08"
language: "zh-CN"
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attribution: "新经销 — https://xinjignxiao.com/zh/articles/%E4%B8%80%E7%BA%BF%E4%B8%9A%E5%8A%A1-%E7%9B%B2%E7%9B%AE%E8%B7%91%E5%BA%97%E6%B2%A1%E7%94%A8-115c0af0/"
usage_policy: "https://xinjignxiao.com/ai-policy.txt"
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# 一线业务，盲目跑店没用！

> 最近一段时间,为了筹备月底CFC大会AI应用论坛,我密集地找了一些品牌商朋友交流AI应用的课题。 得到的反馈也挺意思,我大概划分成三个阶段。 初级阶段:会议纪要、客服回复、合同审查、标书生成等,偏行政管理类的工作。 中级阶段:企业内部知识库、图像识别巡店、消费者需求洞察、销售日报分析等,开始有一部分小的业务场景应用。 从我交流下来的感受看,绝大多数企业还停留……

最近一段时间,为了筹备月底CFC大会AI应用论坛,我密集地找了一些品牌商朋友交流AI应用的课题。
得到的反馈也挺意思,我大概划分成三个阶段。
初级阶段:会议纪要、客服回复、合同审查、标书生成等,偏行政管理类的工作。
中级阶段:企业内部知识库、图像识别巡店、消费者需求洞察、销售日报分析等,开始有一部分小的业务场景应用。
从我交流下来的感受看,绝大多数企业还停留在上述两个阶段。
很少有企业有把AI嵌入到一线销售流程里,尝试改变业务员每天怎么跑店、怎么推品、怎么管经销商,几乎没有。
这也是我认为的AI应用的高阶。
上个月BCG发布了一份报告,讲的是《AI如何重塑新兴市场的分销型销售渠道》。在这份报告中,不是泛泛谈AI趋势,而是非常具体地拆解了AI在快消品分销体系里,到底能做什么、怎么做、做完之后数据表现如何。
我花了些时间翻译深度阅读,觉得有几个判断值得跟大家分享。尤其是品牌商的销售管理者来说,这份报告里描述的场景,或许就是我们未来两三年要面对的现实。因为AI发展进化能力真的非常快!
**AI 助手改变业务员执行动作**
先说一个普遍现象,我相信很多人会有感触。
很多品牌商的销售体系,表面上已经数字化了。业务员有SFA、有拜访系统、有数据看板。但如果仔细看一线执行,会发现大量动作还是靠人在判断:今天先跑哪家店、到了店推什么品,谈什么政策活动,门店要不要增加SKU。
BCG报告里,把这个阶段叫GTM2.0:有了基础数字工具,但执行不一致,效果不稳定。
> 备注说明:
>
> GTM 1.0 是手工销售计划和执行;
>
> GTM 2.0 是有基础数字系统,但执行不稳定;
>
> GTM 3.0 是大规模部署数字化工具和数据分析;
>
> GTM 4.0 是AI赋能一线销售、销售管理和后台运营。
而AI能做的事情,是让企业有机会拉到GTM4.0。
什么意思?我给你描述一个场景:一个一线销售人员,每天要跑20-30家门店。过去他靠经验决定拜访顺序、推荐产品。
现在,他手机上有一个AI销售助手,早上打开,AI会告诉他:你今天时间有限,优先跑这8家店,路线这样走最高效。
到了第一家店,AI会提醒:上次这个老板投诉过有2个单品缺货,现在已经补上了,你应该重点推某某某产品,因为这个品每箱毛利有30%,这是建议沟通话术。
这不是概念,是已经跑通的场景。
在BCG报告里,一家新兴市场的中型家居清洁品牌,给业务员装了AI助手,做订单推荐和流失订单追回提醒,上线一个月,销售额提升了11%。
还有一家消费品公司,用AI做动态路线优化和个性化提醒,部署之后客户面对面时间提升了25%,每次拜访卖出的产品线数量提升了8%。
围绕着一线销售拜访的事,我跟几个城市经理有过交流,他们管市场最头疼的事情就是:业务员水平参差不齐。好的业务员靠经验,差的业务员靠惯性。同样一条线路,有人跑下来能多卖三个品,有人跑完就是走了过场。
AI做的事情,相当于把你公司最好的销售经验,变成每一个业务员手机里的实时教练。不是培训完就忘了,而是每到一家店,都有具体的、基于这家店数据的建议。
前两天,我跟一位企业的CIO交流过,我们一致的观点:最好能把销冠的经验“蒸馏”出来,变成所有人的能力。这个观点跟BCG报告的方向完全一致。
**AI 改变的不是某个动作**
**而是整个销售管理的逻辑**
刚刚聊的是一线销售人员,但如果我们站在销售管理者的角度看,AI改变的东西可能要大得多。
BCG这份报告里梳理了十个AI应用场景,覆盖了规划、执行、运营三个环节。我觉得对销售管理者来说,有2个方向我觉得特别值得注意。
第一个是“千店千面”的销售计划。
过去品牌商做销售计划,基本是按大区、按渠道分层,给一套标准方案。但现实是,每家终端的情况差异还是很大:面积不同,客群不同,周边竞争不同,历史动销份额不同。
而AI可以基于门店画像和销售历史,给每一家店生成一套定制化的销售方案:该推什么品、用什么话术、配什么促销。这在过去,可能只有最TOP的销售经理才能凭经验做到,而现在AI可以规模化地做。
第二个是绩效管理的个性化。
传统的销售管理,目标是统一定的,激励是固定的,培训是一刀切的。但业务员之间的差距往往很大。报告里描述了一个场景:AI可以分析每个业务员的成交率、拜访效率、品类覆盖等指标,然后给出个性化的目标和培训建议。
比如告诉一个业务员:你的成交率是46%,城市平均水平是70%,问题出在进店之后的产品推荐环节,这里有两个可以练习的动作。
这对销售管理意味着什么?过去一个区域经理管3个城市,每周开会、看报表、抽查拜访,能管住就不错了。如果AI能把每个业务员的问题实时识别出来,并且给出针对性的改进建议,区域经理的管理半径就可以扩大。
当然,AI的应用场景也包括其他,比如销售内勤的事务性工作,提高人效。
**快消行业 AI销售应用的障碍在哪里?**
说完AI能做的事,但现实是,很多时候知道很重要,但不知道从哪里下手。感觉是“无所不能”,但具体落地到业务场景,总是觉得哪里不对。
我跟品牌商朋友交流,AI已经全面应用到内部的合同审查、标书生成、图像识别巡店、会议纪要等等,但朋友自己评价是“中等偏下”,场景大多是偏行政效率的提升,真正在销售端的高价值应用,还没完全找到。
关于企业推进AI的面临的关键障碍,BCG报告里也有提及,核心是三点:
1\. **缺乏清晰AI 战略。**
目前很多企业是到处试点,今天搞个AI客服,明天搞个AI视频,但没有一个连贯的思路。
AI到底要帮我解决什么业务问题,创造什么商业价值。没有清晰的AI价值规划。当然,这也能理解,毕竟AI真正出现普及,也就这一年多时间,需要时间探索。
但我认为,关于AI应用的战略,到下半年应该是要有些头绪了。
2\. **数据基础薄弱** 。
AI的上限从来不是模型决定的,而是企业内部的数据资产决定的。对大多数企业来说,不是没有数据,而是数据散在erp、dms、sfa、电商后台、excel表格、微信群内,数据不通,AI就只能做表面文章。
3\. **一线采用困难。**
在BCG报告中提到一个现象:即使AI工具已经可以用了,但团队还是会回到传统工作流里。技术准备好,但组织没准备好。
激励机制没有跟AI对齐,业务员觉得AI推荐和自己习惯的不一样,就不用了。
交流完一圈,我有一个感受:面对AI,真正难的不是AI技术,而是销售流程的重构。每个组织都有组织的惯性。如果不打破工作流,充其量只是多了一个AI工具。
**写在最后**
毋庸置疑,AI如今正快速迭代,那么快消行业AI落地的下一站,一定是销售体系。过去,快消企业的销售体系靠人跑、靠人盯、靠人管。
未来,AI不会让这些经验消失,但会把经验重新组织起来。让业务员知道今天该去哪家店;让城市经理知道市场问题出在哪里;让管理者知道资源应该投到哪里等。
所以这次CFC大会AI应用论坛,我们最想讨论的不是“快消企业要不要用AI”,这个问题已经没有太多讨论价值。
真正值得讨论的是:AI到底先进入哪个场景?谁来牵头?销售部门、数字化部门、信息部门怎么配合?数据不完整的时候,能不能先从一个小场景跑起来?
快消行业过去很多年,是靠人把货一箱一箱推到终端。接下来,AI未必替代这个人,但它会重新分配人的经验、动作和管理方式。
对品牌商来说,AI走出办公室,进入市场,可能才是真正开始影响生意的时候。
最后,关于AI在快消行业的落地实践,「新经销」将于5.27-5.28在杭州举办「AI应用论坛」,围绕品牌商、经销商等具体的AI应用场景,展开案例分享与同行交流。
如需了解详细议程,可通过会务二维码联系工作人员。


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