AI不会淘汰所有销售，但会淘汰一半！不是销售会消失，而是平庸会消失。AI销售B2B大客户销售专业销售技巧客户开发培训老师培训师唐兴通分享销售技巧AI赋能销售

当AI学会说服：复杂销售与简单销售的AI分水岭

想象下凌晨两点，隔壁老张盯着电脑屏幕，第三次修改给客户的方案。这是一个价值三千万的企业数字化转型项目，牵涉到客户公司的七个部门、十二位决策者，以及他根本无法预测的内部政治角力。他的竞争对手报价比他低15%，但他知道价格从来不是这类交易的核心。

同一时刻，一百公里外的某个仓库里，一个电商AI正在以每秒处理3000个对话的速度，向深夜还在浏览商品的消费者推荐着"你可能喜欢的商品"。它的转化率比去年提升了20%，客单价增长了12%。

这两个场景，构成了AI时代最深刻的销售悖论：在简单销售领域，AI正在以不可阻挡的势头碾压人类；而在复杂销售领域，它却显得如此笨拙。

为什么会这样？这不是算力的问题，不是数据的问题，甚至不完全是技术的问题。

这是销售本质的问题。

一、销售的两张面孔：交易与关系

让我先说一个你可能不愿承认的真相：大多数人谈论销售时，其实在谈论两种完全不同的事物，却用同一个词汇。
就像"爱"这个字，既可以指对父母的孝顺，也可以指对伴侣的激情，还可以指对冰淇淋的喜爱——同一个词，指向完全不同的心理机制、行为模式和价值判断。
销售也是如此。

简单销售，本质上是一场交易的达成。它的核心是匹配——需求已经明确，产品已经标准化，价值可以被量化，决策相对独立。买家知道自己要什么，卖家知道自己有什么，剩下的只是信息传递、价格谈判、促成行动。

一杯咖啡，一件衣服，一本书，一部手机，甚至一辆标准配置的汽车——这些都是简单销售。不是说它们不重要，而是说购买决策的复杂度相对可控。

复杂销售，本质上是一场关系的构建。它的核心是共创——需求需要被挖掘甚至塑造，解决方案需要被定制，价值需要在多个维度被论证，决策涉及多方博弈。买家可能不清楚自己真正需要什么，卖家需要帮助他们看清问题，销售过程本身就是价值创造的一部分。

企业软件采购，咨询服务购买，大型设备投资，战略合作达成——这些是复杂销售。它们的特点不是价格高（虽然通常很高），而是决策链条长、利益相关方多、风险感知强、信任要求高。

这两种销售的区别，不是程度上的，而是性质上的。

就像化学反应和物理反应的区别——不是温度高低的问题，而是本质机制完全不同。一个是分子重组，一个是形态变化；一个不可逆，一个可恢复。

而AI，在这两种不同性质的销售中，扮演着截然不同的角色。

二、简单销售的AI胜局：当效率碾压一切

简单销售的本质，是一个优化问题。

想象一下，你开了一家奶茶店。每天有1000个顾客路过，你需要把他们转化为购买者。这个过程可以被分解为：

吸引注意：如何让他们停下脚步？
激发兴趣：如何让他们产生购买欲望？
降低阻力：如何让他们克服犹豫？
促成交易：如何让他们立即行动？

每一个环节，都有可以被量化的指标：点击率、浏览时长、加购率、转化率。每一个指标，都可以通过A/B测试来优化。每一个优化，都可以被规模化复制。

这就是AI的主场。

AI不需要理解你为什么想喝奶茶，它只需要知道：气温超过25度时，"冰爽系列"的点击率提升30%；下午3点到5点，"提神套餐"的转化率最高；添加"限时折扣"标签后，客单价上升18%。

它不需要和你聊天，不需要了解你的心情，不需要建立关系。它只需要在正确的时间，把正确的信息，以正确的方式，推送给正确的人。

这就是为什么淘宝的"猜你喜欢"那么准，为什么抖音的信息流让你停不下来，为什么亚马逊的推荐引擎能带来35%的销售额。

在简单销售中，AI带来的不是改良，而是革命。

它把销售从"艺术"变成了"科学"，从"依赖直觉"变成了"基于数据"，从"个案成功"变成了"规模化增长"。

更关键的是，它突破了人类的三大限制：

第一，规模限制。一个顶级导购，一天能接待50个顾客就顶天了。但一个电商AI，可以同时服务100万个用户，每个人都获得"个性化"的体验。

第二，时间限制。人需要休息，需要睡觉，需要假期。但AI可以7×24小时在线，永远不疲惫，永远不情绪化，永远保持最佳状态。

第三，一致性限制。人会有状态起伏，会因为心情不好而服务打折，会因为经验不足而犯错。但AI的表现是稳定的，可预测的，可复制的。

所以在简单销售领域，AI不是在和人类竞争——它已经赢了。

剩下的只是时间问题：什么时候技术足够成熟？什么时候成本足够低？什么时候用户体验足够好？

但方向是确定的：在所有可以被标准化、量化、优化的销售场景中，AI终将取代大部分人类的工作。

这不是威胁，这是现实。

三、复杂销售的AI挑战：当算法遇见人心

但当我们把镜头转向复杂销售时，画面完全变了。

老张依然在为那个三千万的项目发愁。他尝试过用AI分析客户的需求，结果AI告诉他："客户需要提升运营效率30%，降低成本20%，实现数字化转型。"

废话，这些信息在招标文件里都写得清清楚楚。

老张真正需要知道的是：

客户公司的CTO为什么极力反对这个项目？是因为技术路线的分歧，还是因为担心自己的权力被削弱？
采购部主任为什么对他特别冷淡？是因为他上次汇报时的一句话无意中得罪了对方，还是因为竞争对手私下给了某种承诺?
CEO真正关心的是什么？表面上他说要"提升效率"，但他内心深处是不是更在意这个项目能为公司带来怎样的战略转型？能不能帮他在董事会面前证明自己的领导力？

这些问题，没有AI能回答。

因为它们不是信息问题，而是理解问题。不是数据问题,而是洞察问题。不是逻辑问题，而是人性问题。

复杂销售的本质,不是一个优化问题,而是一个创造问题。

你不是在匹配现成的需求和现成的产品，你是在帮助客户发现他们真正的问题，在构建一个双方都认可的解决方案，在创造一种此前不存在的价值。

这个过程，充满了不确定性、模糊性、情境依赖性。

让我用一个隐喻来解释这种区别：
简单销售就像GPS导航。目的地是明确的，路线是可计算的，你只需要选择"最快路线"还是"最短路线"，然后按照指令行驶就行了。AI在这里如鱼得水——它能处理复杂的道路网络，实时更新路况信息，精确计算到达时间。
复杂销售更像一场探险。你和客户都不完全清楚目的地在哪里，地图是模糊的，路上充满了意外，你需要不断观察环境、调整方向、做出选择。而且最关键的是，探险的过程本身就是价值的一部分——你和客户一起经历挑战，一起克服困难，一起创造故事。

GPS可以告诉你"前方500米右转"，但它不能告诉你"翻过这座山你会看到世界上最美的日出"。

AI可以分析客户的历史数据，但它不能理解客户在深夜辗转反侧时真正担心的是什么。

四、信任的不可计算性：为什么算法在这里失灵

让我们更深入地探讨复杂销售中最核心的元素：信任。

在简单销售中，信任的建立相对简单——产品评价、品牌背书、第三方认证、用户反馈，这些都是可以被量化、被验证、被传递的信号。

一个用户在决定是否购买一部手机时，他会看参数配置、阅读评测、比较价格、查看购买评论。这个过程虽然也涉及信任，但这种信任是"系统信任"——我信任这个品牌,这个平台，这个评价机制。我不需要认识卖家，不需要和任何人建立人际关系。

但在复杂销售中，信任的性质完全不同。

客户不是在信任一个产品，而是在信任一个人。不是在信任一套参数，而是在信任一种判断。不是在信任一个既定的解决方案，而是在信任一个共同探索的过程。

这种信任，建立在什么基础上？

第一，专业能力的展示。客户需要相信你真的懂他的业务，真的理解他的痛点，真的能够设计出有效的解决方案。

这不是靠PPT里的华丽文字，而是靠对话中展现出的洞察力——你能听懂他没说出口的担忧，你能看穿表面现象背后的深层原因，你能提出他自己都没想到的可能性。

第二，利益一致性的确认。客户需要相信你不是只想签单拿钱，而是真的在乎项目的成功，真的愿意和他一起承担风险，真的会在遇到困难时站在他这边。

这不是靠承诺和保证，而是靠你在关键时刻做出的选择——当出现利益冲突时你如何取舍？当遇到困难时你是推卸责任还是主动解决？当客户需要帮助时你是否会超越合同条款去支持？

第三，人格魅力的共鸣。这听起来很虚，但在复杂销售中异常重要。客户需要觉得你是"他们的人"，是可以一起共事的伙伴，是在价值观上合拍的同道。

这不是靠技巧和策略，而是靠真实的人格展现——你的真诚，你的幽默，你的韧性，你的格局。

而这三个层面的信任，没有一个是AI能够建立的。

AI可以学习话术，但它学不会洞察。AI可以模拟情感，但它给不了真正的承诺。AI可以优化沟通，但它没有人格。

更深层的问题在于：复杂销售中的信任，不是信息问题，而是存在问题。

什么意思？

在简单销售中，买家需要的是信息——这个产品的质量如何？这个价格是否合理？这个商家是否可靠？AI可以提供这些信息，甚至比人类提供得更准确、更全面、更及时。

但在复杂销售中，买家需要的不仅仅是信息，而是一个"在场的他者"——一个真实的、可信赖的、能够理解我的独特处境并愿意为我的成功而努力的人。

这个"在场"，不是物理意义上的，而是存在论意义上的。它意味着销售人员不是一个工具，不是一个渠道，而是一个完整的、有责任感的、能够共同承担不确定性的人。

而AI，本质上永远是一个工具。它可以模拟人的行为，但它不能成为一个"人"。它没有真正的责任感（虽然可以被编程表现出负责任的样子），没有真正的情感（虽然可以识别和响应情感），没有真正的承诺（虽然可以做出承诺般的陈述）。

这就是为什么在复杂销售中，当客户说"我需要考虑一下"时，一个优秀的销售人员能够听出这句话背后的真实含义——是价格问题？是决策流程问题？是内部分歧？还是对你的不信任？——而AI只能机械地回应"好的,请问您大概什么时候能给我回复？"

人与人之间的理解，建立在一种微妙的共鸣之上——我们都是人，我们都经历过犹豫和纠结，我们都知道做决策的艰难。这种共鸣，不需要言说，却真实存在。

而人与AI之间，永远横亘着一道无法跨越的鸿沟：AI没有"经历"，它只有"数据"。

五、价值创造的艺术：销售作为咨询的维度

让我们再深入一层，探讨复杂销售中最被低估的一个维度：价值创造。

大多数人理解的销售，是一个价值传递的过程——我有一个产品/服务，它能创造某种价值，我的任务是让客户理解这个价值，然后购买它。
但真正的复杂销售,是一个价值创造的过程——价值不是预先存在的，而是在销售过程中被发现、被定义、被构建出来的。

这听起来很抽象，让我用一个真实的案例来说明。

一家制造企业想要采购一套ERP系统。按照传统销售的思路，销售人员会这样做：

了解客户的基本需求
介绍自己产品的功能特性
展示成功案例
说明性价比优势
推动签约

但一个真正懂复杂销售的人，会完全不同地展开这个过程：

他会花大量时间和客户各个层级的人深度交流——不是为了"推销"，而是为了"理解"。他会发现，客户表面上说要ERP，但真正的痛点可能是：

总经理觉得公司发展到了瓶颈，想通过信息化来支撑下一阶段的扩张，但他不确定信息化能不能解决根本问题
财务总监担心系统上线会导致数据混乱，影响正常的财务核算，但她不好明说
生产经理对新系统持怀疑态度，因为过去引入的几套系统都失败了，他怕又一次折腾
IT部门人手不足，担心系统实施和维护会压垮他们

这时候，销售人员的角色已经不是"卖系统"，而是"帮助客户厘清真正的问题"。

他可能会说："我注意到您公司过去三年的扩张速度很快，但管理半径的延伸速度似乎没有跟上。ERP系统确实能帮助解决信息流通的问题，但如果组织架构和业务流程没有相应调整，系统可能解决不了根本问题。我建议我们先做一个管理诊断..."

你看，这个时候，他已经不是在卖软件，而是在帮客户思考战略问题。

他可能会花几周时间，和客户一起梳理业务流程，发现瓶颈所在，设计优化方案——这些工作，很多都超出了"销售"的范畴，但恰恰是这些工作，在创造真正的价值。

最后的结果可能是：客户不仅购买了ERP系统，还接受了一整套管理咨询服务。不仅仅是因为系统功能好，而是因为在这个过程中，销售人员已经证明了自己能够帮客户创造价值——不是产品的价值，而是对客户战略成功至关重要的价值。

这种销售，已经超越了"交易"的范畴，进入了"咨询"的维度。

而这，恰恰是AI最无能为力的地方。

AI可以优化，但它不能创造。它可以在已知的框架内找到最优解，但它不能重新定义问题本身。它可以分析数据，但它不能洞察那些无法被数据捕捉的真相——人的恐惧、犹豫、野心、梦想。

在复杂销售中，最有价值的时刻，往往是那些"偏离脚本"的时刻——

当客户突然陷入沉默，你需要判断这是深思还是抗拒。

当话题转向看似无关的内容，你需要敏锐地捕捉它可能传递的信号。

当客户说出一个细节，你需要瞬间理解它在整个拼图中的位置。

这些时刻，没有标准答案，没有最佳实践，没有可复制的模式。它们需要的是人的判断力、直觉、共情能力——那些最人性化的东西。

而恰恰是这些东西，构成了复杂销售不可被替代的核心。

六、决策链的政治学：多方博弈与联盟构建

让我们从另一个角度来看复杂销售的特殊性：决策结构。

在简单销售中，决策往往是单一的、快速的。一个消费者看到一件心仪的衣服，十分钟内就能决定是否购买。即便需要比较，也是在相对有限的维度上（价格、款式、质量）做出选择。

但在复杂销售中，你面对的不是一个决策者，而是一个决策系统。

一个大型软件采购项目，可能涉及：

使用部门：关心易用性和功能
IT部门：关心技术架构和维护成本
财务部门：关心预算和投资回报
采购部门：关心流程合规和价格谈判
中层管理者：关心实施风险和责任归属
高层领导：关心战略契合和面子工程

这些人，有着不同的利益、不同的关切、不同的评价标准。他们之间可能存在协作，也可能存在冲突。可能有人支持你，也可能有人反对你。可能有人有决定权，也可能真正的权力掌握在你看不见的人手里。

这不是一个销售场景，这是一个政治场景。

而在这个场景中，AI能做什么？

它可以帮你整理每个人的背景资料，分析他们过去的发言，预测他们可能的立场——这些都有用，但这只是信息层面。

真正的挑战在于：你需要在这个复杂的关系网络中，找到切入点，建立联盟，影响关键节点，推动决策流程。

这需要你具备：

第一，洞察人性的能力。你需要理解每个人真正在乎什么——不仅仅是他们说出来的，还有他们没说出来的。

那个极力主张"技术先进性"的IT总监，他真正在乎的可能不是技术本身，而是证明自己的专业判断力。那个一直强调"性价比"的财务总监，她真正担心的可能不是预算，而是如果项目失败她会不会被追责。

第二，构建叙事的能力。你需要为这个采购决策构建一个"故事"——一个能够说服不同利益相关方的故事。

对使用部门，这是一个"提升效率、减少重复劳动"的故事。对IT部门，这是一个"技术领先、架构合理"的故事。对财务部门，这是一个"投资回报率高、风险可控"的故事。对高层领导，这是一个"战略转型、行业标杆"的故事。

而这些故事，需要在同一个方案框架内保持一致，不能自相矛盾。

第三，操作政治的能力。你需要识别真正的权力节点，找到内部支持者（champion），中和反对者的影响，在关键时刻给决策者一个"合理的理由"来推动项目前进。

这听起来很复杂，因为它本来就很复杂。

更关键的是，这个过程充满了微妙的人际互动、策略性的妥协、即兴的应变——这些都不是算法能处理的。

AI可以给你数据，但它不能告诉你：在一个关键会议上，当你的竞争对手抛出一个尖锐的质疑时，你应该立即反驳还是暂时认同然后转换话题？当客户内部的两派人发生激烈争执时，你应该保持中立还是选边站队？当项目陷入僵局时，你应该坚持还是让步？

这些决策，需要实时的情境判断、对人性的深刻理解、对后果的准确预判——而这些，恰恰是人类智慧最闪光的时刻。

七、AI的正确位置：工具还是拐杖？

说到这里，你可能会问：那AI在复杂销售中就完全没用了吗？

当然不是。

但我们需要重新定位AI的角色——它不是要取代销售人员，而是要增强销售人员的能力。

关键是要清楚：在哪些环节AI是工具，在哪些环节如果依赖AI反而会成为拐杖。

AI可以发挥价值的地方：

1. 信息整理与分析

在准备客户拜访前，AI可以帮你快速整理客户的公司信息、行业动态、竞争格局、关键人物背景。这些原本需要花费大量时间的基础工作，AI可以在几分钟内完成。

但要记住：信息不等于洞察。AI给你的是原材料，你需要把它们加工成有价值的理解。

2. 内容生成与优化

AI可以帮你起草邮件、准备提案、制作演示文稿。它可以提供基础框架，你在此基础上添加个性化的洞察和针对性的建议。

但要记住：个性化不等于模板化。如果你的提案看起来和竞争对手一样"专业且千篇一律"，你就输了。

3. 流程管理与提醒

AI可以帮你管理复杂的销售流程，提醒你重要的跟进时间，追踪项目进展，分析销售漏斗的健康度。

但要记住：流程是死的，人是活的。不要让"符合流程"成为你拒绝灵活应变的借口。

而AI不应该深度介入的地方（当然可以辅助你）：

1. 关键对话

永远不要让AI代替你和客户进行重要的沟通。尤其是那些涉及信任建立、需求挖掘、异议处理、关系升级的对话。

客户能感觉出来你是在用真心交流还是在套用话术。一旦他们感觉到"这个人在用套路对付我"，信任就会破裂。

2. 价值判断

当客户面临艰难选择时，当项目方向需要调整时，当利益冲突需要平衡时——这些需要价值判断的时刻，AI给不出答案。

因为价值判断本质上是主体性的、情境依赖的、需要承担后果的。而AI没有主体性，不能真正理解情境，也不会承担后果。

3. 创造性解决方案

当常规方案都不奏效时，当你需要"跳出框框"思考时，当你需要为客户定制独特的解决方案时——不要指望AI。

AI擅长的是在已知空间中优化，而创造力需要的是突破已知空间的边界。

最危险的是什么？

是当你开始依赖AI来做那些本应由人来做的决策时。

当你面对客户的质疑，第一反应不是思考他背后的真实顾虑，而是在心里搜索"如何应对客户质疑的话术"——这时候，AI已经从工具变成了拐杖，而你已经在失去最宝贵的能力：独立思考和真实连接。

八、未来的销售人：不是被替代，而是被分化

让我们把视野拉到更远的未来。

十年后，销售这个职业会是什么样？

我的判断是：不会消失，但会被严重分化。

第一类：被淘汰的销售人

那些把销售当作"信息传递"的人，那些只会背产品参数和念推销话术的人，那些依赖公司品牌而自己没有任何独特价值的人——他们会被AI无情淘汰。

不是因为他们不够努力，而是因为他们做的事情，AI能做得更好、更快、更便宜。

这部分人，在简单销售领域会大量消失。电商客服、电话销售、门店导购——这些岗位会大幅减少。剩下的要么转型，要么转行。

第二类:被增强的销售人

那些学会使用AI工具的人,那些懂得用技术提升效率的人,那些把自己从重复性劳动中解放出来从而有更多时间进行深度思考和关系建立的人——他们会变得更强大。
他们会把AI当作自己的"外挂"——让AI处理那些机械性的、可程序化的工作，自己专注于那些真正创造价值的环节。
一个善用AI的销售人员，可能在同样的时间内，服务的客户数量增加50%，但每个客户获得的深度服务质量不降反升。

第三类：不可替代的销售人

那些真正理解人性的人，那些能够创造独特价值的人，那些把销售做成咨询的人,那些建立起个人品牌和信任资产的人——他们会变得越来越稀缺，越来越珍贵。

这些人,在复杂销售领域会成为"关键少数"。他们的价值不在于销售本身，而在于判断力、洞察力、创造力——那些最人性化的东西。

而他们的收入，不是按"销售额"计算，而是按"创造的价值"计算。他们可能一年只做几单，但每一单都是大单，每一单都创造了独特的、不可复制的价值。

这种分化，不是新的现象，而是已经在发生。

你身边一定有这样两种销售：

一种是"勤奋的订单接收者"——他们很努力，很敬业，但他们的工作本质上是被动的、响应式的。客户需要什么，他们提供什么。他们的价值在于"让交易变得便捷"。

另一种是"主动的价值创造者"——他们不仅仅响应需求，更能塑造需求。他们能看到客户自己都没意识到的问题，能提出客户想不到的解决方案。他们的价值在于"让客户变得更成功"。

AI时代，第一种人会越来越难，第二种人会越来越贵。

九、重新定义"懂客户"：从数据画像到共情理解

让我们回到一个最基本的问题：什么叫"懂客户"？

在简单销售的语境里，"懂客户"意味着掌握客户的购买历史、浏览行为、偏好设置、价格敏感度——这些可以被数据化的信息。

AI在这个维度上确实比人强。它可以记住几百万用户的每一次点击，分析每个人的行为模式,预测每个人的下一步需求。

但在复杂销售的语境里，"懂客户"的含义完全不同。

它意味着：

理解客户的处境。不仅仅是他面临什么业务问题，还包括他面临什么组织压力、什么职业困境、什么心理负担。

理解客户的困惑。不仅仅是他说了什么，还包括他没说什么、不知道该怎么说什么、不好意思说什么。

理解客户的恐惧。不仅仅是他担心什么风险，还包括他为什么会有这些担心、这些担心背后是什么经历、如何才能让他放心。

理解客户的野心。不仅仅是他想达成什么目标，还包括这个目标对他意味着什么、为什么重要、他愿意为此付出什么代价。

这种理解，不是来自数据分析，而是来自共情能力。

什么是共情？

不是"我知道你的感受"（这是信息），而是"我能感受到你的感受"（这是体验）。

一个真正懂客户的销售人员，能够在对话中捕捉到那些微妙的信号——

客户说话时的迟疑，透露出他内心的犹豫。

客户讨论问题时的情绪波动，显示出这个问题对他的重要性。

客户突然转移话题，可能意味着你触碰到了某个敏感点。

客户使用的词汇选择，反映出他的思维方式和价值观。

这些信号，AI能识别吗？

技术上可以。AI可以分析语音的语调变化，可以识别面部微表情，可以捕捉用词的情感色彩。

但识别不等于理解，更不等于回应。

当客户在描述一个业务问题时突然停顿，一个好的销售人员能够判断：这是他在思考如何表达一个复杂概念，还是他在犹豫是否要说出某个敏感信息，还是他在等待你的反馈以判断是否继续深入？

不同的判断，需要不同的回应。如果是第一种，你应该等待。如果是第二种，你应该创造安全感。如果是第三种，你应该给出积极反馈。

而这种判断，需要的不是数据处理速度，而是人生阅历、社会经验、心理洞察——那些只能通过"活过"而不能通过"学习"获得的东西。

这就是为什么最好的销售人员，往往不是那些最年轻、最有冲劲的，而是那些经历过足够多挫折、见过足够多人性、理解人心复杂性的中年人。

他们的价值，不在于知道更多信息，而在于理解更深的真相。

十、销售的哲学转向：从说服到共创

在AI时代，销售的本质需要一次哲学转向。

在《AI销冠》一书中，我有讲到：

传统销售的底层逻辑是"说服"——我有一个好东西，我要让你相信它,让你购买它。这是一个单向的、推动式的、以成交为目标的过程。

但在复杂销售领域，这个逻辑已经越来越失效。

现代的买家不需要被"说服"——他们有足够的信息渠道，有足够的专业知识，有足够的决策经验。你很难用一份精美的PPT或一通激情的演讲让他们做出千万级的采购决策。
真正有效的销售，是"共创"——销售人员和客户一起,探索问题的本质，设计解决方案，创造新的可能性。
这是一个双向的、协作式的、以价值创造为目标的过程。

在这个过程中，销售人员的角色是什么？

不是"推销员"，而是"思想伙伴"（thought partner）。

你不是在卖东西给客户，而是在和客户一起思考：我们面临什么问题？有哪些可能的解决路径？每种路径有什么利弊？我们如何做出最优选择？

这个过程，本身就是价值创造。

很多时候，客户购买你的产品/服务，不是因为它本身多么优秀（市场上可能有很多类似的替代品），而是因为在这个共创过程中，你帮助他看清了问题，理清了思路，做出了决策——这个过程本身的价值，可能比产品本身还大。

而这种共创，AI无法参与。

因为共创需要的是：

真实的对话——不是预设的脚本，而是开放的探索。话题可以漫无边际，可以偏离主题，可以深入细节,也可以上升到哲学层面。

平等的关系——不是销售者和购买者，而是两个平等的主体，在为同一个目标而努力。你不是在"搞定"客户，而是在和客户一起"搞定"问题。

真诚的投入——不是为了签单而演戏，而是真的关心这个项目的成败，真的愿意为客户的成功而努力——即便这可能意味着你要超出合同范围地付出，甚至要诚实地告诉客户"也许我们的产品不是最适合你的"。

这些东西，AI模拟不了。

因为它们不是行为，而是存在状态。不是可以被学习的技巧，而是来自内心的真实。

十一、当AI能识别套路：真诚成为唯一的策略

最后，让我说一个很多人不愿面对的真相。

AI的发展，正在让所有的"套路"失效。

过去，销售技巧的核心是掌握一套"话术"——

如何开场白才能吸引注意？

如何提问才能引导客户说出需求？

如何应对拒绝？

如何催单？

这些话术，本质上是一种"信息不对称"的利用——我知道这样说有效，而你不知道我在使用技巧。

但当AI能够分析所有销售对话的模式，能够识别出所有常见的销售技巧，能够提醒买家"这是一个常见的催单话术"——套路就不再有效了。

更进一步，当买家也开始使用AI助手来辅助采购决策，能够实时分析销售人员的话语模式，识别潜在的操纵行为——任何不真诚的沟通都会被立刻揭穿。

这意味着什么？

在AI时代，真诚不再是一种道德选择，而是唯一有效的策略。

当你无法用套路蒙骗客户时，当所有的技巧都可能被识破时，你只剩下一个选择：真实地表达你的想法，诚实地承认你的局限，真心地关心客户的利益。

这听起来很理想主义，但这是现实。

那些在AI时代依然成功的销售人员，不是那些最会用技巧的人，而是那些最真诚的人。

不是因为真诚是一种美德（虽然它是），而是因为真诚是唯一无法被AI复制、无法被套路替代、无法被竞争对手模仿的东西。

当所有人都能获得同样的数据，使用同样的工具，学习同样的技巧时，唯一的差异化，来自你这个人本身——你的价值观，你的经历，你的思考方式，你的人格魅力。

而这些东西的展现，需要真诚。

伪装的真诚很容易被识破，只有真正的真诚，才能建立真正的信任。

十二、给隔壁老张的建议：在AI时代做一个更好的人

让我们回到文章开头的老张。

凌晨两点，他还在修改方案。

如果老张问我："AI时代，我应该如何做销售？"

我会这样回答：

第一，用AI做你不擅长的，保留你擅长的。

让AI帮你整理资料、分析数据、管理流程——这些它比你做得好。但在需要判断、需要创造、需要建立信任的地方，永远不要让AI替你做决定。

第二，不要学AI，要学AI学不会的。

不要花时间去学习那些AI能轻易完成的技能——比如背产品参数、记销售话术、整理客户资料。而要花时间去培养那些AI无法掌握的能力——比如深度倾听、洞察人性、创造性思考。

第三，从"说服客户"转向"理解客户"。

不要把精力放在如何让客户接受你的方案上，而要放在如何理解客户的真实处境上。当你真正理解了客户，方案自然会浮现。

第四，从"卖产品"转向"创造价值"。

不要只想着推销你手里的东西，而要想着如何帮客户解决真正的问题——即便这个解决方案超出了你的产品范围，即便这意味着你要做很多"份外"的工作。

第五，建立你的个人品牌。

在AI时代，公司品牌的价值会稀释（因为每个公司都可以用AI来优化品牌呈现），而个人品牌的价值会上升（因为真实的人无法被复制）。让客户因为信任你这个人而选择你，而不仅仅是因为你代表的公司。

第六，永远保持真诚。

不要试图用套路和技巧来操纵客户。在AI能识别所有套路的时代，真诚是唯一的护城河。

但最重要的是第七条：

做一个更好的人。

这听起来不像是给销售的建议，但这是最关键的建议。

因为在AI时代，当技能可以被学习、知识可以被获取、经验可以被传承时，唯一真正属于你的，是你这个人本身。
你的价值观，决定了客户是否愿意信任你。
你的人生阅历，决定了你能否理解客户的处境。
你的思考深度，决定了你能否提供真正的洞察。
你的人格魅力,决定了客户是否愿意和你长期合作。

而这些东西，不是从销售培训课程里学来的，而是从生活中积累的，从阅读中获得的,从思考中沉淀的，从失败中磨练的。

所以，AI时代的销售人，最需要做的不是学习新的销售技巧，而是成为一个更有智慧、更有深度、更有温度的人。

当你成为一个更好的人时，你自然会成为一个更好的销售。