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AI时代,ToB业务怎么做?

发布日期:2025-07-10 14:06:54 浏览次数: 1529
作者:小哈公社

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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

时代给出的考卷,然而题目已变,但很多人还在用旧答案。

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。


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