有一个岗位很少有人关注，却是AI商业化落地进程中最为敏感的一根神经：“AI售前”。
酒后真言
在层出不穷的AI行业报道中，人们对一些岗位耳熟能详：“数据科学家”、“算法工程师”、“架构师”、“产品经理”等等，而“售前”一岗却鲜被提及。
为什么我们有必要花时间去讲这个事情呢？
因为“售前”岗位是AI商业化落地进程中，最为敏感的那一根神经。
先看一个故事：
Q君是一家AI视觉公司的CEO，也是公司最大的“售前”。我们的采访约在他出差杭州的一个饭局后，深夜12点，一斤白酒下肚，电话那头的他情绪有些激动——售前这个选题撞到了他的枪口上。
他这次来杭州出差，正是去给手下一个售前小朋友“擦屁股”的。杭州一家企业准备购买Q君公司的图像识别技术，研发人员带着售前小朋友飞过去面谈，但谈了好几天都没有进展。
“售前小朋友才刚来，他还说不明白呢就叫研发上，研发说的客户又听不懂，还觉得我们是在忽悠他——这明明是个很真实的需求，再拖下去很可能就黄掉了！”于是Q君亲自来到杭州。
和客户交流之后，Q君找到了问题。“他们讲一大堆技术原理，还要采集数据、清洗数据，拿着相机这里拍那里拍。客户一听，这么复杂？自然打退堂鼓。”
但Q君一来就“把鬼话翻译成人话”，“我直接讲采集方案，使用市面上的众包平台，比如一个样本5毛钱，一天能采3000多个，总共需要5万个样本，最终半个月花2万5就能搞定。”
Q君说：你把客户关心的东西用人话讲出来，客户一听，技术能实现，成本能接受，那单子不就成了吗？技术不就落地了吗？钱不就到手了吗？
像Q君这样“义愤填膺”的CEO不止一位。
另一位AI行业的CEO S君告诉我，很久以来他把全部精力都放在产品上，但他一直不明白的是，明明官网上有成百上千个试用申请，为什么最终转化的客户只有个位数？直到他开始监听公司售前的电话。
“沟通不是这么来的啊！”S君深感意识到这个问题的时间，太晚了。
何为“售前”？
“关于AI售前，我的观点就仨：一，这是个专业化岗位，必须专职专岗，培养模式和技能要求跟销售、工程师通通不一样；二，要在‘人话和鬼话’之间灵活自如做翻译，客户和工程师两种话语体系；三，一定要分辨清谁是客户，谁是用户，为两者创造价值完全是两码事，但掏钱的一定是客户。”Q君这样概括。
“售前”，顾名思义，位于销售之前。售前在客户采购产品前要开展一系列服务：刺激客户购买欲望、做好客户需求分析、对内沟通实现可行性、最终使产品最大限度地满足客户所需。售前职责简单概括即——凭借对客户需求的理解，将方案或产品包装出来，让客户买单。
目前大部分AI公司都to B，本质是给客户提供某种解决方案——销售之前，必须先摸清楚：客户有什么痛点？这些痛点可否厘清为某种具体需求？这个需求是否在公司技术能力范围之内？如何定义产品形态？
在这个过程中，售前是一个桥梁，一端连着客户，提炼其需求；一端连着产品经理和工程师，给其清晰明确的指令——于是，既要懂业务，又要有产品思维，还要知晓技术的边界。
这个议题往大了讲，想了解当下AI公司商业化落地之现状、难点、突破口，售前是你必须不能绕开的一环。
“售前们”每天的工作就是在客户与团队间沟通协调。到底有多少需求不能被解决？解决的代价是什么？——他们心里最有数。甚至有人说，就现阶段来看，售前对于AI公司生存发展的重要性，丝毫不亚于科学家。
真需求，假需求
“怎么谈客户都是后话，”上文中的Q君告诉我，“鉴别真假需求、筛选客户，才是售前第一关。”
据「甲子光年」调研发现，这两年，AI技术走红，市场鱼龙混杂，混进来的不仅有“伪创业者”，还有“伪客户”。很多企业蠢蠢欲动，纷纷找AI公司“寻求合作”，但有的真心实意，有的却只是好奇撩一撩。
企业寻找AI技术，目的无非是提高效率、增加营收、降低成本、控制风险几个维度。但企业挣的也是辛苦钱，试用后发现投入产出比不好时，肯定会叫停——但AI公司前期投入的人力、时间就打水漂了。
“真需求”、“假需求”，这一对儿词在行业报道中时常出现。
云知声CEO黄伟告诉我：“‘假需求’通常来自甲方市场‘拍脑门’，如果售前当了真，很可能回到公司‘拿着鸡毛当令箭’。”
在Q君眼中，“假需求”分两类：一类如黄伟所讲，客户根本不清楚自己想要什么；另一类是，可能需求的确真真切切，但目前技术无法实现。
那么，如何甄别“真需求”？
Q君认为：第一，必须保证应用场景是真实的，技术只有在真实场景下才能发挥价值，这是能收到钱的根本；第二，必须判断客户的需求是不是在公司技术实现范围之内。
此外，Q君还提出了一个更粗暴直接的判断标准——看客户有没有钱。“有钱我才愿意花时间去引导他，没钱理他干嘛？其实是一回事，如果场景没价值，他百分之百没有钱！总之，不要浪费时间在对AI抱有不切实际的幻想、没有数据、没有技术条件、又出不起钱的客户身上。”
仔细想想，Q君话糙理不糙，毕竟AI企业不是在实验室做研究，生存是底线，也是推动AI真正发展壮大的必经之路。
带客户飞
售前们在找到“真客户”之后，如何从竞争者中脱颖而出，又是更深一层的问题了。
首先，“鬼话变人话”的基本业务能力是前提；接着，引导客户把“真需求”变为白纸黑字的订单合同才是更大的考验。
在接触客户之前，售前需要问问自己，这些准备工作到位了没有：
第一，是否深刻理解客户的行业和场景？第二，客户在行业中所处的位置和业务水平如何？第二，要跟谁谈？这个人的背景是什么？最后，将以上内容在头脑中形成一个清晰的链条，才能在客户沟通中游刃有余。
在我的采访中，有一些AI初创公司并没有明确界定“售前”、“销售”二者的区别。
我们可以打个比方，“售前是一把刀，而销售是握刀的人。”销售通常负责提供客源渠道、管理客服流程，而售前则是用以赢得客户信任的“专家”，负责建立客户对技术和产品的印象评价。
要做到“比客户更懂自己”，包含着行业、技术、产品等方面的繁复功课。
Q举例说，有一些算法只能在室内用，但客户的使用场景在室外，他们就会请客户搭一个岗亭；进一步发现岗亭里摄像头的光照不行，就会安补光灯；客户又担心设备安全，就会建议他协调后勤、保安部门来配合。“总之，为了保证客户能更好地使用我们的技术，就必须想在客户更前面。”
对此，第四范式的互联网业务负责人周开拓总结得更为直白：
“售前有两种境界：第一种境界叫‘客户服务’，客户要什么，我实打实地给什么；第二种境界叫‘客户成功’，我给的比他原本要的还多，最终目的就是让客户的相关业务甚至整个企业走向成功。”
周开拓补充说，虽然想要达到“客户成功”的境界，需要比客户想得更多、更细、更长远，但也要把握好度，要是想得过于长远，可能会超出客户当前阶段的实际需要，起到反作用。
作为第四范式的核心成员，四年来，周开拓接触过近百家客户，过程中他不断调整着自己的售前策略，“刚开始经验不足嘛，去了就跟客户讲我们产品这里好那里也好，后来悟出一个道理：听比说更重要，要学会在听的过程中揣摩真实的、具体的客户需求。”
售前做不好，甚至还有副作用——可能会让客户产生自己搭团队也能做的想法。对此周开拓说，现在他出去谈客户，总是抱着一种开放坦诚的态度，他甚至会告诉客户第四范式之前踩过的坑——即使客户自己马上搭团队来做，也许一年以后也能达到相同水平，但时间是买不来的。
“有些公司的售前团队直接就叫做‘客户成功团队’，出去谈合作特别有逼格：我不仅是来服务您的，更是来帮助您成功的！您买我们的产品无非是花钱换时间，花一笔钱换两年，两年之后我还在这儿，您在哪啊？您在纳斯达克啊！”周开拓笑着举例。
总之，对于大部分企业来讲，AI是个新东西，很多客户虽有痛点，但自己也无法厘清需求，如何引导客户需求明确化，转化为可实现的方案是售前的目标；如何进一步拿出让客户惊喜的产品，是优秀售前的目标。
建售前团队，宜早不宜迟
C君是另一位AI视觉公司的CEO。两年前，C君公司规模尚小，不足50人。他们与某地政府合作一个数据项目，100多万，对于当时的他们来讲，是个大单子。
C君带着公司售前与该机构副局长签下了合同，后续合作由售前和分管业务的处长、科长继续推进。
这位售前在跟处长、科长对接的过程中发现产品方向需要调整，由于跟C君沟通不畅，又够不着副局长，便按照处长思路传递给了开发人员——导致最终交付的产品与当时同副局签下的合同有较大出入，扣了四分之一的尾款。
“钱都是小事，但问题是人家不愿意再合作了。”C君无奈。
虽然这位售前人员被扣了一个月工资，但他造成的损失远不止几万块。如果说局级领导是客户，处级、科级是用户的话，那这位售前便犯了前文Q君一开始讲的“没正确区分客户和用户”这一大原则问题。面对体制内客户，揣摩解读客户需求显得尤为重要，面子、政绩等因素都需要考虑进去。
很多时候，客户需要的并不是“炫技”。
例如，C君公司和某地公安系统合作一个项目，公司技术可以实现毫秒级响应，但需要投入很大的工程成本。沟通之后，该公安系统表示分钟级响应速度就足以满足需求，他们更愿意拿手上的1000万预算做点别的事情。
再比如，在无人零售领域，通过AI图像识别技术结算已开始落地。有公司对外称自己的结算速度能达到0.03秒，但在现实操作中，0.5秒以内人的感受并没有区别——在服务客户这条路上，一位追求“炫技”，满足的可能只是你的虚荣心。
纵观目前AI创业公司，几乎所有CEO都兼着售前一职。大一点的公司设有专岗，小一点的公司可能技术、销售、产品经理都得上。无论谁来承担售前岗位，要求的素质绝非一日之功，花费精力也非同小可。如前文Q君所言，“售前是个专业化岗位，必须专职专岗。”
回顾过去吃过的亏，C君反思，售前团队还是建晚了。他认为，如果自己能在公司二三十人的时候就开始找专职售前，而不是自己一个人干，在市场竞争力上会更早得到突破。
“举个通俗的例子啊，谈客户，就跟斗地主一样，你不能上来就出一对王。售前相当于4个Q，CEO是一对王，售前失败了还有一次机会，但一对王出去了还不行，那这局牌基本就输了。”
怎样成为一名好售前？
由于AI行业处于商用早期，标准尚未形成，售前要面对的复杂性和变化性很高，所以目前AI行业售前人员缺口巨大。
图灵机器人产品经理黄钊告诉我：“目前AI技术人才稀缺已是行业常识，但相比技术人才，高质量AI产品经理和售前人才数量要低1到2个数量级，国内绝对数量均不足200人。而由于AI行业众多商业化领域还处于探索阶段，且没有沉淀出可复制的模式，所以AI售前甚至比AI产品经理更为匮乏。”
那么，优秀的AI售前需要具备哪些素质呢？
“AI售前要从五个维度去考量：懂行业、懂客户、懂业务、懂产品、懂技术边界。”云脑科技联合创始人兼售前负责人龙志勇这样概括。
龙志勇表示，任何一个新技术的出现，都会带来人才的“真空”，在市场中不可能招到达到上面“五个维度”都具备的售前人员，只能靠自己慢慢培养、摸索。
目前，AI行业售前大致可分为三类背景：一，从传统IT行业售前转岗；二，从AI技术人员转岗；三，从IT销售人员转岗。三种背景均不是现成人选，依靠的都是主观能动性和在实际中快速成长的能力。
就个人知识结构而言，售前人员的综合能力评估来自销售和技术两端，需要不断学习提升，在两端之间找到一个平衡点。
就个人认知深度而言，售前人员必须深入了解行业。一个行业会有很多垂直领域，例如仅AI视觉就有视频、图像、人脸、深度图像、车辆行人等诸多细分领域。谁啃得多、啃得深，就会有更多的机会和更足的底气。
就薪资结构而言，售前薪资区间很广，月薪少则1-2万，多则几十上百万。在我采访的数十家企业中，大部分售前的薪水以“底薪+提成”的方式构成；少数公司发死工资，但并不低；而在有的公司，售前月均工资甚至高过技术人员。
长远来看，售前是一个天花板很高的工种：3年可以入门，5-10年后可以发展为行业顾问，10-20年后可以成为行业专家。想要达到行业专家高度，必须持续浸泡于特定领域，历经技术、产品、售前、销售、咨询等岗位的尝试和探索。而行业专家的年薪，通常以百万为起步，三五百万都有可能。
不可否认的是，目前AI售前的人才缺口同行业发展阶段有很大关系。当AI市场规模比现在扩大10倍、20倍甚至100倍时，必然会产生大量的售前，也许到了那个时候，AI售前只是一个常见的工种。
在目前行业普遍case by case的服务模式下，需求与技术之间的鸿沟需要一段一段被填补，代码填不了，就要人来填，而售前正是这座桥梁。
反观目前AI行业，售前在市场认知中所受到的重视远低于他们应有的位置。在很多人眼中，售前无非是陪客户吃吃饭、喝喝酒、写写方案，但事实上，售前岗位的价值在于真真正正让技术服务落地生根——这个价值往小了说，是客户的价值，往大了说，便是AI技术的价值。
此时此刻，无法大规模商业化落地是AI行业目前的痛中之痛。AI企业想要迎来“潮平两岸阔”的那一天，必须从一个又一个“真客户”身上积累经验、活下去、不断提升技术、保持行业头部位置、守在风口、等待爆发。
