大模型浪潮兩年來，ToB 應(yīng)用戰(zhàn)場一直在共識和非共識的激蕩中前行。微軟納德拉喊出“所有產(chǎn)品都值得用AI重做一遍”后，企業(yè)級場景的重構(gòu)如火如荼展開。數(shù)字人、客服、代碼、辦公協(xié)作等場景，各大企業(yè)積極探索AI落地路徑，嘗試走通商業(yè)轉(zhuǎn)化閉環(huán)。而伴隨著AI升級應(yīng)用，行業(yè)里又不乏 “大模型殺死SaaS”的聲音。動態(tài)演進(jìn)的市場里，小滿科技（OKKI），一家有近12年發(fā)展史的外貿(mào)SaaS企業(yè)，在出海工具這個小眾細(xì)分賽道，不顯山露水地拿到了結(jié)果——目前，OKKI 的 AI能力已實現(xiàn)營銷獲客、客戶運營、經(jīng)營決策的全場景覆蓋；AI采納率達(dá)75%；同時使用AI能力的用戶活躍度大幅超過未使用AI的用戶，在市場份額層面，AI重構(gòu)也讓它在近年迅猛增長。據(jù)艾瑞咨詢最新發(fā)布的 2024 外貿(mào) B2B SaaS 市場數(shù)據(jù)顯示，OKKI 以 14.7% 的份額穩(wěn)居工具類市場第一。對正在探索 AI toB 的企業(yè)而言，這是一個讓人興奮的信號。外界也好奇，垂直細(xì)分賽道的AI應(yīng)用到底怎么跑出來的？工具類產(chǎn)品如何選擇大模型落地場景？基模能力不斷擴張，垂直應(yīng)用有沒有護(hù)城河？如何從組織層面適配產(chǎn)品的AI化？小滿科技可能成為一個樣本，讓我們得以觀察垂直賽道的隱形冠軍們用好AI的路徑。
01
在外貿(mào)領(lǐng)域，商家能用AI 改變什么？
青島一家主營移動餐車的外貿(mào)公司老板王乃墩吃驚地發(fā)現(xiàn)，他們生意流程里的一些痛點正在被AI解決。這家公司80%的客戶來自阿里巴巴國際站，歐美國家許多個體經(jīng)營者會購買他們的餐車來做咖啡、冰淇淋和冷飲生意。由于餐飲行業(yè)的準(zhǔn)入門檻復(fù)雜，在客戶開發(fā)過程中業(yè)務(wù)員往往需要花費大量的時間去了解當(dāng)?shù)氐恼叻ㄒ?guī)，從而打消客戶對于市場準(zhǔn)入的疑慮。OKKI升級AI輔助談單能力后，正在批量解決“王老板們”的難題。王乃墩發(fā)現(xiàn)，即使不了解當(dāng)?shù)胤煞ㄒ?guī)，他也能用 OKKI 輕松寫好一封“情商拉滿”、面面俱到的客戶開發(fā)信。在信的最后，OKKI還不忘提醒他：可以去哪些渠道了解更多的當(dāng)?shù)匦畔ⅰ?/span>除了郵件場景外，OKKI 的AI作為一個嵌入到溝通工作流里的能力，能隨時洞察客戶的需求。通過分析外貿(mào)業(yè)務(wù)員與客戶的溝通內(nèi)容，AI能判斷出溝通卡點，針對性給出相應(yīng)的策略分析，甚至直接給出具體的英文話術(shù)。例如，客戶關(guān)注過價格相關(guān)的因素，AI會基于其價格敏感特性，針對性給出定價策略或促銷建議，為業(yè)務(wù)員提供談單思路。區(qū)別于市場上大多數(shù)外貿(mào) AI 工具，OKKI 還針對企業(yè)管理者推出了AI數(shù)據(jù)助理、溝通質(zhì)檢等功能，幫管理者科學(xué)決策，大大提升了管理效率。比如，數(shù)據(jù)報表可以一鍵生成，原本從以天為單位的復(fù)盤數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時間，可以減至分鐘級別。王乃墩在使用 OKKI 的 AI 做管理后，管理效率提升了30%。在 OKKI 的過往產(chǎn)品宣傳中，雖然并未提及到 Agent 相關(guān)應(yīng)用，但是據(jù)數(shù)智前線了解，類 Agent 模式的功能，如 AI 背調(diào)其實早已經(jīng)落地，并且有了不錯的客戶反饋。AI 會先實時深掘 OKKI 的庫內(nèi)信息和 toB 市場多渠道公開數(shù)據(jù)，如社媒信息、官網(wǎng)、海關(guān)數(shù)據(jù)、智能貿(mào)易數(shù)據(jù)等。在深度識別數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系后，形成包括客戶采購偏好、購買力等客戶畫像，最后將生成針對性的跟進(jìn)策略。01年的何佳坤，借著海外賽事經(jīng)濟的東風(fēng)，2個人加1個AI，把健身器材賣到了歐美市場。詢盤過來的客戶有5、6000 人。但公司就2個人，很難面面俱到跟進(jìn)客戶。何佳坤引入 OKKI 來幫他管理客戶、定期進(jìn)行智能營銷，并利用 AI 背調(diào)來篩選高價值客戶，為后續(xù)的客戶溝通提供精準(zhǔn)的情報參考，幫他大幅提升了效率及利潤率。還沒大學(xué)畢業(yè)，何佳坤就賺到了第一桶金——300萬。先用好了 AI 產(chǎn)品的企業(yè)，已經(jīng)先嘗到了 AI 的紅利。因為AI，“一人軍團”正在外貿(mào)行業(yè)里成為現(xiàn)實。而OKKI幫外貿(mào)商家找到增量機會，提升業(yè)務(wù)效率的同時，也因為先用好了 AI，顯著提升了產(chǎn)品的用戶活躍度，并且在今年成為市占率第一的玩家。有人說，大模型時代，企業(yè)間的競爭要考慮企業(yè)用模量，而產(chǎn)品的競爭則成了產(chǎn)品的含模量競爭。在外貿(mào)賽道這個斷言正在成為現(xiàn)實。 02
小滿如何全場景落地大模型
OKKI的全場景智能化升級并非一蹴而就。
對垂直行業(yè)賽道的玩家而言，要落地大模型必定面臨著一系列天問——Chatbot嘗鮮還是切入業(yè)務(wù)流？市場有垂直領(lǐng)域玩家的機會嗎？什么是更合適的場景？小滿也經(jīng)歷了這一歷程，核心團隊基于對大模型能力邊界的認(rèn)知、外貿(mào)SaaS場景特性和客戶痛點的理解，做出了抉擇。首先是，不做套殼應(yīng)用，要切入業(yè)務(wù)流。這是小滿團隊基于深耕企業(yè)級場景十余年經(jīng)驗得出的判斷。企業(yè)級用戶不同于C端嘗鮮，他們更看重產(chǎn)品能創(chuàng)造什么價值。而一個Chatbot的通用能力，在大模型幻覺問題無法解決的當(dāng)下，無法真正給用戶創(chuàng)造價值。當(dāng)時，市場上有一波企業(yè)快速接入GPT接口開啟chatbot式升級，但小滿科技卻很安靜。他們?nèi)嬖u估大模型對外貿(mào)的流程和生意鏈路的影響，選擇要解決用戶的底層問題，在業(yè)務(wù)流里用AI，哪怕產(chǎn)品出來得可能會晚一點。另一個企業(yè)級市場普遍關(guān)注的問題是，外貿(mào)SaaS，有應(yīng)用廠商的空間嗎？一個典型的案例是做營銷文案的海外AI應(yīng)用商Jasper的命運。2022年10月它以15億美元的估值獲得了1.25億美元A輪融資，ChatGPT出來后，很快碾過了Jasper的賽道。針對這一問題，小滿科技篤定在外貿(mào)垂直賽道還有垂直應(yīng)用商的空間。外貿(mào)CRM工具場景復(fù)雜度高，屬于更非標(biāo)場景；企業(yè)需要處理客戶整個生命周期管理和訂單管理，大量的交互和問答圍繞著商品定制細(xì)節(jié)展開，還包含成本、不同區(qū)域的關(guān)稅等復(fù)雜信息。大模型的通用能力無法覆蓋這些垂直領(lǐng)域知識，需要垂直領(lǐng)域玩家在產(chǎn)品層面做大量知識工程，同時也需要服務(wù)商對企業(yè)客戶的使用習(xí)慣有深入理解，才能真正解決企業(yè)痛點。小滿科技CTO Happyson認(rèn)為，這是挑戰(zhàn)，但也是小滿的機會。因為外貿(mào)業(yè)務(wù)如此復(fù)雜，對AI就有更大需求。越來越多內(nèi)貿(mào)、工廠型企業(yè)正在轉(zhuǎn)型出海，專業(yè)的外貿(mào) AI 能在短時間內(nèi)，幫助新手團隊向高水平的業(yè)務(wù)員靠攏。其次，先在已有流程中改造，開發(fā)用戶常用、指標(biāo)易被量化的場景。事實上這也是目前ToB賽道玩家們通行的策略。比如辦公協(xié)同賽道，WPS 365也是選擇尊重已有工作流，從中尋找AI可以提效的機會，它充分考量到了當(dāng)下的大模型能力邊界。Happyson告訴數(shù)智前線，他們從數(shù)據(jù)和用戶反饋出發(fā)，企業(yè)用得多的功能，就會先去改造，能被數(shù)據(jù)量化的功能才會被列進(jìn)開發(fā)list。這也與過去兩年那些應(yīng)用走在前列的場景策略不謀而合，AI代碼、數(shù)字人、智能客服等先行場景都是ROI指標(biāo)易被量化的場景。形成一系列共識后，小滿的動作很快。2023年9月OKKI第一批AI應(yīng)用上線測試，覆蓋了AI寫信潤色、AI輔助回復(fù)、AI數(shù)據(jù)分析等外貿(mào)商家的高頻剛需場景。3個月后，OKKI 正式發(fā)布 AI 能力，到去年6月，OKKI已經(jīng)實現(xiàn)AI全場景覆蓋，從營銷獲客到客戶運營到經(jīng)營管理，AI正全面與外貿(mào)人的每日工作融合。當(dāng)下OKKI已升級為更類人的 AI伙伴，從過往的人找工具的模式，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃尤谌胪赓Q(mào)人的業(yè)務(wù)流中，交互方式更自然和高效。隨著從單點應(yīng)用到全場景AI落地，小滿對應(yīng)用場景的思考也在深化。當(dāng)下他們不再是基于已有的工作流來找提效空間，而是通盤來思考能否基于AI實現(xiàn)功能背后客戶的底層需求。“比如客戶給買家打標(biāo)簽是為了方便跟進(jìn)做管理動作。下一步 AI 需要探索的不是優(yōu)化打標(biāo)簽的效率，而是能否用 AI 跳過打標(biāo)簽環(huán)節(jié)，直接解決客戶管理問題”，小滿科技 COO 鄭燕琴表示。
03
企業(yè)級AI的落地方法論
ToB場景的AI落地，相比C端產(chǎn)品多了一份理性和冷靜。這與企業(yè)級市場的特性有關(guān)，產(chǎn)品需要具備穩(wěn)定性、準(zhǔn)確度以及有足夠的吞吐量。小滿的“外貿(mào)+AI” 實踐里，也能窺見企業(yè)級市場 AI落地的一些共性方法論。
首先，遵循企業(yè)級場景里技術(shù)落地的經(jīng)濟性要求。ToB領(lǐng)域，產(chǎn)品大規(guī)模應(yīng)用的一大關(guān)鍵點是成本，成本太高，產(chǎn)品很難規(guī)模化應(yīng)用。比如OKKI 的AI背調(diào)功能很早就做出來了，效果也不錯，但當(dāng)時成本過高。于是小滿團隊沒有選擇在當(dāng)時上線，而是多花了2個月做了許多工程和算法層面的優(yōu)化，最終將成本優(yōu)化到原來的5%。“AI 會成為水電煤一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，前提要把價格打下來。這不是靠惡性競爭，而是整個技術(shù)能力的升級要變成基礎(chǔ)設(shè)施的定價水準(zhǔn)。所以我們其實在去年3、4月份就有這個預(yù)判，把我們AI產(chǎn)品定了一個還是比較合適的價格。”小滿科技 COO鄭燕琴向數(shù)智前線表示。對經(jīng)濟性的要求，還體現(xiàn)在小滿對于模型的選擇上。目前，OKKI 已經(jīng)接入了 DeepSeek、通義 Qwen 等多個先進(jìn)大模型，會基于用戶價值，來開放選擇能力與場景適配性最好的模型。據(jù)了解，小滿內(nèi)部已經(jīng)建立了一套行之有效的評測機制，可以更好地測算模型在不同場景里的表現(xiàn)。“小滿會考慮技術(shù)的性價比，不是貴的炫的就是好的。這套評測機制建立后，模型更新后的應(yīng)用端適配接入從按月為單位，變成了按天為單位去接入更新”，Happyson 表示。目前，OKKI 75%的AI綜合采納率，拉到多個行業(yè)里對比，這個指標(biāo)表現(xiàn)也很亮眼，市場上大熱的一些AI代碼產(chǎn)品，在應(yīng)用起來的企業(yè)里，代碼采納率也只在三成左右。“75% 還只是個不錯的開始。隨著模型能力進(jìn)步，我們還會在知識工程層面針對模型做更多的調(diào)優(yōu)。”Happyson說。Happyson認(rèn)為，采納率反映了 AI 進(jìn)入業(yè)務(wù)流的程度，也會直接影響AI與人的協(xié)作方式。30%是助手，75%是伙伴，但他們需要更高——95%。如果它達(dá)到30%，意味著三次生成，只有一次可用。那AI與業(yè)務(wù)場景的結(jié)合形成的產(chǎn)品，更多會扮演一個異步工具，以Copilot的形態(tài)出現(xiàn)，在用戶想到時才會調(diào)用。而當(dāng)采納率達(dá)到75%，相當(dāng)于四次生成結(jié)果三次可用，AI對用戶而言就不只是一個可有可無的輔助參考。即使不能被直接采納，但優(yōu)化后也能作為參考答案，這時候 AI 會更像用戶的伙伴，能陪伴他作業(yè)。當(dāng)達(dá)到95%的水平，特定任務(wù)下它就能做得比大多數(shù)人好，完成更自主化的動作，解放人的精力去做更有價值的事情，AI-Native的產(chǎn)品也有可能實現(xiàn)。數(shù)智前線了解到，小滿正在攻堅研發(fā)一款 AI-Native 產(chǎn)品 AI SDR（Sales Development Representative，銷售發(fā)展代表，一般職責(zé)是為企業(yè)內(nèi)部銷售貢獻(xiàn)線索，從而發(fā)展?jié)撛诳蛻簦A(yù)計將在近期推出市場，目標(biāo)讓 AI能夠最大可能實現(xiàn)全自動化交付有效線索，幫外貿(mào)商家找到更多增量機會。另外，值得一提的是，在探索產(chǎn)品 AI 化的進(jìn)程中，小滿也正在推進(jìn)組織的AI化。 小滿科技COO鄭燕琴介紹，最初他們成立了專門的AI小組，通過聚焦而堅決的投入，去改造產(chǎn)品功能。團隊認(rèn)為，大模型變革初期，專門的AI小組更為敏捷高效。隨著AI全面應(yīng)用，當(dāng)下小滿已不存在專門的AI產(chǎn)品經(jīng)理，所有的產(chǎn)品部門都要關(guān)注AI落地，“今年整個產(chǎn)品團隊都將基于AI重新思考業(yè)務(wù)流程”。當(dāng)下，基模能力仍在快速進(jìn)化，對垂類AI應(yīng)用而言，這是一大利好，更強大的模型意味著垂直場景里能實現(xiàn)的功能和效果會變得更好。從應(yīng)用開發(fā)商的角度，這又是新的挑戰(zhàn)。企業(yè)需要長久地基于行業(yè)痛點，用產(chǎn)品去匹配用戶需求，超越用戶預(yù)期，從而實現(xiàn)穩(wěn)健的增長。在這條沒有終點的路上，小滿科技稱它們一直在進(jìn)化。
