AI时代，ToB业务怎么做？

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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

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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”

1. 为什么AI时代ToB业务难做了？

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。

其次是决策变慢，预算更紧。

在过去几年经济环境下行、预算收紧的大背景下，B端客户更加谨慎。以前10个决策人里7个点头就能签单，现在可能变成了九个或者全部同意。

AI的ROI（投资回报）不够明确，短期看不见效果，客户自然犹豫。

还有就是供应泛滥，同质化严重。

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。

2. 先认清：AI时代B端客户需要的是什么？

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。

在不确定的世界里，确定性就是价值。

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”。

另外，客户的痛点往往不是单点的，而是整体解决方案。

例如，他们需要一整套供应链优化，而不仅仅是一个预测工具。则必须把AI嵌入到客户的业务流程里，甚至帮助他们重塑流程，而不是停留在工具层面。

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。

贴身服务也非常重要，卖给企业的是技术，而留住企业的是服务。

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。

3. AI改变了ToB企业的哪些基本逻辑？

ToB业务里很多隐性假设，在AI时代正在被打破。

渠道为王 → 产品为王

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。

重销售 → 重方案

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。

重规模 → 重场景

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。

高毛利 → 高复购

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。

4. AI ToB业务的五个新原则

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。

原则一：以业务为导向，AI不是目的，是手段。

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。

原则二：深耕场景，避免“泛化陷阱”。

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。

原则三：产品化+服务化双轮驱动。

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。

原则四：快速试错、迭代升级

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。

原则五：从技术卖点到业务价值的语言转换

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。”

5. 未来的可能性和“无人区”

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。

行业智能化深水区

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。

AI+人力的混合模式

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。

从单点到平台的演进

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。

跨企业的协作

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。

6. 结语

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。