嘉驰Jacky

2026-09-02

导读：真正的差距, 不是谁用了更多AI工具，而是谁把AI真正放进了业务流程！

两周后，我会在深圳 SEO Conference 做一场英文分享。这次的主题是：From AI Tools to B2B Growth Systems: Building Workflows That Actually Run.从 AI 工具，到真正可以运行的 B2B 增长系统。

过去几年，我们看到太多 AI 工具出现了。ChatGPT、Gemini、Grok、Codex、n8n…… 但我自己做了越来越多 B2B 销售、内容、SEO 和 AI 自动化项目以后，反而越来越确定一件事情，如今的竞争优势，已经不只是“我用了哪个 AI 工具”。而是能不能把：Data → Process → AI → Human Judgment → Execution → Improvement，真正连起来。由于这次演讲是英文，所以我也想提前用中文分享里面一个我认为非常重要的思维变化：从“工具思维”，转向“工作流思维”。

一、很多企业其实不缺客户，缺的是“筛选”

最近我经常遇到一种情况。有朋友跟我说：“我们公司 CRM 里面已经有 1 万个询盘客户。”还有企业告诉我：“我们展会参加这么多年，办公室里面有一大堆客户名片。”

看起来有很多个潜在客户，但我接着问：这 1 万个客户里面，哪些是真正匹配的？哪些是 S 级？哪些是 A 级？哪些客户值得老板/Top Sales 亲自跟？哪些公司最近有新的产品、新的市场或者新的采购机会？

很多时候，答案是：不知道。因为这些客户从来没有真正被系统地背调、筛选和重新分类过。所以我一直觉得：更多 Leads，并不等于更多 Sales。

一个企业可能已经拥有 1 万个潜在客户，但如果所有客户都躺在 Excel、CRM 或者名片盒里面，它们并没有真正变成销售机会。瓶颈已经不是“有没有客户”。而是：谁匹配？谁重要？我们应该先联系谁？

二、为什么大家还是不断追 AI 工具？

这也是我最近看到一个很有意思的现象。很多人一聊 AI，第一句话还是：哪个模型更好？ChatGPT 还是 Claude? Deepseek 怎么样？Codex 是不是更强？最近又有什么新的 AI 工具？这就是典型的“工具思维”。

工具思维关注的是：这个工具能做什么？哪个模型更聪明？AI 能不能直接生成这个？”

但工作流思维关注的是：这件事情每周必须运行什么？AI 执行之前需要什么数据和上下文？”哪些步骤 AI 来做？哪些环节必须人工判断？最后的结果怎么进入下一步？这两种思维看起来差别不大，但真正落到企业里面，结果会完全不同。

三、工具解决一个动作，工作流解决一件事情

比如客户开发。工具思维可能是：找一个 AI 工具，生成客户名单。再找一个工具，做客户背调。再找一个工具，写开发信。再找一个 CRM，把客户放进去。每一个工具都很好。但最后还是需要一个人不断复制、粘贴、整理、判断、转移数据。整个流程并没有真正改变。

工作流思维则完全不同。比如公司已经有 1 万个潜在客户。第一步不是继续找更多客户。而是把现有数据放进流程：客户数据 > AI 补充公开背景信息 > 根据我们的 ICP 做匹配判断 > 客户评分 S / A / B / C > 识别高价值客户 > 生成 Sales Insight 和 Next Action > 人工审核 > 进入开发、Sales Pitch 和 Follow-up > 记录结果 > 继续优化评分和开发方式

这时候 ChatGPT、Codex、n8n、CRM 都只是整个工作流里面的一部分。真正重要的是：整套系统能不能每周持续跑起来。

四、工作流思维，可以先从一个客户开始

比如我们现在做客户开发，已经不再只是问 Codex：“帮我分析一下这个客户。”

而是把整个客户开发逻辑先设计清楚：客户资料 → 官网背调 → 判断客户类型 → 产品/渠道匹配 → S/A/B/C 评分 → Sales Insight → 下一步开发动作 → 人工审核。

我把它总结成一个比较简单的"AI 客户开发工作流公式”：Input → Research → Classify → Match → Score → Insight → Action → Human Review

Input：我们现在有什么客户资料？
Research：AI 还需要补充哪些公开信息？
Classify：这个客户到底是什么类型？
Match：和我们的产品、渠道、目标市场是否匹配？
Score：应该放在 S/A/B/C 哪个优先级？
Insight：最值得从什么角度切入？
Action：下一步到底应该找决策人、写开发信、准备 Sales Pitch，还是继续补充信息？
Human Review：哪些判断最后必须由业务员确认？

当上面这些问题开始被解决以后，ChatGPT 也好，Codex 也好，n8n 也好。未来出现新的 Agent 也好。工具变了，整个公司的 AI 系统依然可以继续迭代。这也是我两周后在深圳 SEO Conference 想分享的核心：真正的竞争优势已经不只是拥有更好的 AI 工具。而是有没有能力把数据、流程、AI、人的判断和执行真正连起来。工具可以帮你完成一次任务。但真正能够持续产生结果的，是工作流。