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AI浪潮下,ToB业务如何破局?本文揭示客户需求变化与竞争新法则。 核心内容: 1. AI时代ToB业务面临的三大核心挑战 2. B端客户需求从技术炫酷转向确定性价值 3. AI重塑ToB业务的五大新原则与未来机遇
当人工智能的浪潮席卷而来,B端市场首当其冲。无论是做SaaS的、硬件的、咨询的,还是深耕制造业、零售业、金融业,都会发现客户需求变了、采购逻辑变了、竞争格局变了。
尤其在ToB业务里,过去那套“跑关系、堆人海、靠规模”的打法,正在迅速失效。而新打法,既需要洞察AI技术的本质,又需要抓住B端用户的心理和场景。
这篇文章,我们分五个部分来聊:
为什么AI时代ToB业务难做了?
先认清,AI时代B端客户需要的是什么?
AI改变了ToB企业的哪些基本逻辑?
AI ToB业务的五个新原则
未来的可能性和“无人区”
先别急着谈机会,先看难点。因为只有看清了局,我们才能出手不虚。
首先是技术爆炸,客户更困惑了。AI的更新迭代太快。大模型、RAG、Copilot、Agent、知识图谱、低代码平台……
一堆名词一夜之间冒出来,客户听得头大。
客户不仅搞不清这些东西的能力边界,更不知道该怎么选、怎么用。
曾经一个制造业老板吐槽:“这些AI厂商,就是一个个高智商骗子,说得天花乱坠,用的时候狗屁不通。”
B端客户的焦虑是:花了钱,落地难、见效慢。对于他们来说,不是技术炫酷,而是能不能解决问题、提升效率、降低成本、规避风险。
AI ToB市场一夜之间涌现了成百上千家公司,从底层算力到应用层解决方案,都在卷。
有的拿开源模型套个壳,有的只是拼一堆API,就出来叫卖,结果产品质量不行、体验感糟糕,让客户“踩坑”之后更不敢轻易尝试。
在AI的刺激下,B端客户心理发生了显著变化。必须理解客户,才能设计出有效的解决方案。
客户希望AI方案能解决他们的核心问题,并且效果可预期、风险可控。他们需要的是“有保障的提效”,而不是“看上去很美的实验”。
B端客户特别看重降本、增效、合规等这些指标。AI的介入必须帮助他们实现降本增效,或者帮助他们规避合规风险,而不是增加新的麻烦。
客户需要教会他们用,甚至代他们用,还要能帮他们解决后续的问题。
ToB业务里很多隐性假设,在AI时代正在被打破。
过去,渠道能力和关系网络几乎可以决定生意。但在AI时代,如果产品能力弱、解决问题的能力差,砸再多渠道也留不住客户。如今,B端客户变得更聪明、也更加的挑剔。
以前是先卖出,再看着客户自己用。现在客户需要的是一整套能落地的解决方案,甚至需要代运营、代执行。
AI不是通用灵药,不是每个行业、每个场景都能马上用。所以必须针对特定行业、特定场景深耕,找到典型场景+标准化+定制化的平衡。
以前优秀的SaaS可以跑高毛利、高增长,但AI ToB业务往往需要持续的服务、迭代和运营,因此更多依赖于客户的长期留存和复购。
在以上洞察基础上,可以总结出五个新原则,帮助企业在AI ToB领域找到突破口。
客户不需要向他展示算法多先进,而是问:能不能把我的交付周期缩短30%?能不能帮我降低20%的人力成本?能不能让我合规无忧?所以方案必须围绕客户的业务目标来设计。
很多ToB创业公司犯的错误是:想做一个“全能型工具”,结果什么都不精。AI ToB必须选择一个明确的行业和场景深耕,把单点打透,然后逐步扩张。比如:财税自动化、智能质检、医药研发、金融风控,这些都是可以深耕的细分领域。
AI ToB的最佳状态是:产品化降低边际成本,服务化提高客户粘性。产品化意味着得有标准化的工具或平台,服务化意味着还要有人帮客户定制、落地、运营。
AI技术变化太快,客户需求也变化。产品和方案必须保持快速迭代的能力。小步快跑、试点先行、边跑边改,是更好的策略。
别再跟客户说“大模型参数有多少亿、推理速度多快”,而是告诉他:“你一年可以节省300万工资、减少80%错误率。”
最后我们谈一点野心。
AI ToB业务的发展才刚刚开始,还有很多“无人区”值得探索。
很多行业还停留在“数字化”阶段,距离“智能化”差得远。比如建筑业、农业、物流业,都有大量场景可以用AI改造。
完全替代人的场景很少,大多数是人+AI的组合。如何设计好这种协作关系,是一片蓝海。
现在很多ToB AI公司都还是做单点解决方案,未来谁能把多个场景串成一套平台化解决方案,就有更大的护城河。
不仅仅是帮一个企业提效,而是打通上下游、整个生态链的智能化,这将是未来更大的机会。
ToB的世界,向来不温柔。
AI让它更复杂,也更有机会。
客户永远不会为堆叠的技术买单,他们只为他们的结果买单。
谁能真正帮助客户在混乱中看见方向、实现目标,谁就能活下来、活得好。
AI会改变一切,但不变的是:必须让客户赚到钱。
在AI时代的浪潮里,看到方向,与稳住船舵同样重要。
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