在 B2B 一线理解“客户真正缺什么”
在非洲从事 B2B 建材销售,形成一项长期判断:客户购买的不是产品本身,而是业务中最缺的那一环。此后持续深耕一线销售与销售管理。
贯灵的方法来自 B2B 一线销售、海内外市场与真实 AI 交付,不从工具清单或抽象的“全员 AI 化”开始。
许多团队已经在使用 AI,但方法散落在员工个人手里:同一个任务有不同提示词、不同输入习惯和不同质量标准。企业购买了工具,却没有形成组织能力。
贯灵要解决的,是把经验变成标准,把标准写进流程,再让 AI 在明确边界内执行。项目的价值不是“上线了一个机器人”,而是业务是否更稳定、经验是否能被复用、结果是否能被验收。
从销售与投标实践,到完整改造自身工作流,再把经过验证的方法对外交付。
在非洲从事 B2B 建材销售,形成一项长期判断:客户购买的不是产品本身,而是业务中最缺的那一环。此后持续深耕一线销售与销售管理。
结构化案头工作适合交给 AI;客户洞察、风险权衡和关键决策必须由人完成。这成为后续 AI 改造的基础原则。
用知识库与自动化重构自身工作方式,并通过公众号“AI跑街逸夫说”持续记录企业 AI 落地方法。同年创立贯灵。
完成首笔企业 AI 智能化改造项目并全额回款,同时把国内与海外 GEO、知识库和 Agent 方法整理为可重复验证的项目体系。
这些原则决定我们会做什么,也决定我们会拒绝什么。
先看岗位、流程、标准和投入,再选择模型与工具。
不以“大平台”作为默认答案,用单场景降低试错成本。
AI 处理结构化执行,人保留风险、例外与最终责任。
项目开始前固定基线,用业务数据而非演示效果判断。
AI 模型、平台引用策略与企业内部数据都会变化。成熟的交付不是回避这些变化,而是提前写清可控项与不可控项。
识别场景、提取标准、确定验收口径。
知识库、智能体、自动化和存量系统连接。
真实业务测试、纠偏、培训和文档。
不承诺固定排名、必然营收或精确节省人数。
AI 官网和 Agent 数字员工是交付组件;Facebook 是跨境主动获客模块,不再把组件并列成多条业务线。
用品牌知识、AI 友好型官网、内容信源和持续监测,让品牌进入国内外 AI 答案。
查看 GEO 方案把业务经验、企业知识、Agent 数字员工与系统动作变成可运行、可验收的工作流。
查看改造方案按阶段组合海外 GEO、AI 官网、Facebook 获客和多语客服/销售 Agent。
查看整合方案AI 影像与培训按主项目需要提供,用于品牌内容、内部采用和能力移交,不单列主营。
沟通项目需要介绍现有流程、团队角色和当前目标,我们先完成适用性判断。
