企业官网建设流程全解析

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DeWitt Grosser坦言“误报率太高。”但今天Jeanne在Vercel做了几乎同样的事情却成功了——因为他们有了AI更重要的是有了GTM工程师。这位曾在Google、Stripe打造顶尖GTM团队现任Vercel COO的女性领导者正在见证一场销售行业的静默革命当工程师开始写销售代码传统的推销术正在变成可复制的算法。01 重新定义GTM不是销售是一套系统大多数人听到GTM想到的是“产品做完了怎么卖出去”。但在Jeanne看来这个理解已经过时。真正的GTM涵盖所有接触客户和创造收入的职能市场、销售、客户成功、技术支持、收入运营、售前工程。为什么要打包看因为在实际工作中这些部门的目标常常重叠又矛盾市场部想搞品牌销售部只关心这个月能签几单销售部想快速成交技术支持想彻底解决问题——他们关心的从来不是同一件事。在AI时代更深刻的变化正在发生这些角色正在融合与坍缩。据统计当前GTM领域有17种不同角色但Jeanne预测这个数字会大幅减少。你需要从客户全生命周期的角度思考GTM——从他们第一次听说你到成为忠实用户整个过程需要像设计产品一样精细编排。这不再是“如何更努力地卖”而是“如何把增长本身做成一套可复制的系统”。02 静默革命当销售开始写代码过去几年GTM领域最大的变化是什么Jeanne的回答很明确咨询化和工程化。随着“基于用量”的商业模式的兴起销售必须变成顾问。在AI时代尤其如此——客户知道自己需要改变但不知道具体怎么改。销售要帮客户设计工作流而不仅仅是推销产品。但更颠覆性的是GTM工程师这个角色的崛起。这不是会配置CRM软件的人而是能用代码和AI重构整个销售流程的人。Vercel的实践堪称教科书级别。他们的GTM工程师用公司自己的工作流产品构建AI Agent完整模拟了顶尖销售代表的工作流程拆解最佳实践分析明星SDR如何工作——打开7个标签页查信息、看LinkedIn、分析官网、用ChatGPT总结……编码成Agent把这一整套流程变成可执行的代码人机协同Agent判断线索质量并起草回复人类销售只负责最终审核结果令人震撼原本需要10个SDR处理的入站线索现在只需要1个人审核AI的产出。另外9个人全部转向附加值更高的外呼岗位。数据更有说服力转化率持平AI的“线索转商机”转化率与人类销售相当速度翻倍AI秒级回复线索不再在队列中过夜成本骤降那个替代9人工作的AI Agent年运行成本约1000美元而10个SDR的年薪超过100万美元担心AI写出来的邮件像垃圾信息“这就是人机协同的价值。”Jeanne解释。在Vercel有20年经验的销售老兵会审核每一封AI邮件不断微调提示词。“早期我们模仿的是一位两年经验的‘最佳SDR’但我会看着某些回复想‘不我绝不会这么写。’”03 角色重塑从电话销售到流程架构师传统的销售组织有清晰的分工SDR负责“造血”寻找和筛选线索AE负责“收割”演示、谈判、关单。AI正在重写这个剧本。“在简单、重复的线索处理上AI会取代大部分SDR工作。”Jeanne直言不讳“没人读大学是为了做SDR这通常是职业生涯的跳板。通过AI我们可以让这些人直接去做更高价值的销售工作。”那么什么时候该引入GTM工程师Jeanne的建议是越早越好。“当你大约有10个人或者当你试图将创始人的销售经验转化为可复制流程时就是最佳时机。”因为技术会倒逼你规范流程——你无法对一个不存在的流程进行“工程化”。GTM工程师的理想画像是什么“效果最好的是有GTM经验的人。”Vercel的前三位GTM工程师都是销售工程师转型——他们曾是前端开发者后来转做销售技术支持。“你需要懂‘什么是好的销售回复’才能训练出好的AI。纯粹的工程师可能写不出有同理心和商业嗅觉的邮件。”04 产品思维最好的销售体验是看不见的销售Jeanne有个核心理念把GTM当作产品来打造。“2004年Gmail发布时1GB存储和JavaScript界面是技术优势。但十年后云计算的普及让技术壁垒变薄了。”Jeanne分析“如果在功能上差异不大那么‘被推销的体验’本身就成为了核心差异化因素。”在Stripe他们彻底改造了传统的“需求发现”环节。通常销售的第一个电话像审讯“预算多少谁是决策人痛点是什么”——客户讨厌这样。他们将其重新设计为“白板会议”和客户一起画出当前的支付架构图。这不仅让Stripe了解客户的技术栈和痛点更重要的是客户得到了一份从未有过的资产——自己支付架构的完整视图。“即便他们最后没买Stripe也带着价值离开了。这让我们更像是协作型顾问而不是只想掏空他们钱包的销售。”05 残酷真相人们为“不痛苦”买单不为“更美好”付费所有创业者都应该知道这个数据80%的企业客户买单是为了“规避痛苦”或“降低风险”只有20%是为了“获得收益”。“创始人喜欢谈论‘可能性的艺术’——我们如何颠覆世界。这种话术对VC有效对其他创始人也有效。”Jeanne说“但对于企业里的采购经理、CTO或财务总监他们更关心的是如果我不换系统下季度目标会不会完不成如果不改变会不会因合规问题被罚款如果我搞砸了这次迁移我会不会丢掉工作”虽然听起来很消极但你必须学会从“规避风险”的角度去销售。在Vercel他们不仅谈论“极速体验”更谈论“如果你的网站SEO表现不佳在Google搜索排名下降这对你业务的毁灭性打击”。恐惧比渴望更能驱动决策——这是商业世界不愿承认的真相。06 精准切分你的客户不是一种人如何细分市场Jeanne建议用简单的坐标轴思维Stripe的逻辑是三维的X轴公司规模小/中/大Y轴增长潜力基于用量收费高增长小公司价值更大Z轴商业模式B2B SaaS、B2C、平台型需求完全不同Vercel则加入了技术维度除了规模他们还看“推广价值”——OpenAI按员工数只是中型公司但按流量是全球Top 25网站工作负载类型电商客户关心页面加载速度SaaS客户关心开发效率“如果你是早期创始人找3个关键属性就够了。不要把表格搞太复杂。”但Jeanne强调细分不仅仅是销售部门的事它是全公司的事。在Vercel新员工入职培训有专门的KYC了解你的客户环节。“我会告诉所有产品经理和工程师我们的客户是这样细分的。这样当产品经理设计功能时他们会思考‘这是为Enterprise里的电商客户设计还是为SMB里的个人开发者设计’”07 尊重代码当销售能听懂工程师的笑话Jeanne有个著名的“10分钟测试”如果我把你销售代表扔进一屋子10个工程师中间他们应该需要至少10分钟才能发现你不是产品经理。这意味着销售人员必须有极高的产品深度。在Vercel销售工程师很多有计算机科学学位甚至本来就是前端开发者。为什么要这样两个原因赢得尊重工程师天生对不懂技术的销售有抵触。“如果你能用他们的语言对话你就赢得了入场券。”销售即研发最顶级的GTM组织不仅是收入驱动者更是研发部门的延伸。“用户研究团队一周能聊几个客户我的20人销售团队一周能聊几百个。如果销售人员有产品思维他们能从噪音中提炼出信号‘这不是一个异议而是连续3个客户提到的同一个需求这可能是一个巨大的市场机会。’”08 PLG幻象为什么产品再好也不能自己卖自己过去几年PLG产品驱动增长概念火爆。很多人认为“未来属于PLG销售团队会消失”。Jeanne认为这是典型的钟摆效应。“PLG对早期初创公司是极好策略。但问题在于人们误以为PLG可以无限扩展。”实际上PLG通常有“天花板”——即使产品再好大企业也不会通过自助服务直接支付100万美元。他们需要合规审查、安全评估、协议谈判这些都需要人处理。“很多公司‘撞墙’的原因是在PLG上停留太久。建立一个可预测的销售引擎需要时间。如果你等到PLG增长曲线开始变平才建销售团队就太晚了。”即便是以PLG著称的Atlassian最终也建立了庞大的企业销售团队。产品可以引导但大单需要人去拿——这是商业的基本现实。09 定价艺术免费是最贵的价格关于定价Jeanne的核心建议很直接把定价当作一个产品功能来设计而不是财务部门的一张表格。最大的陷阱是盲目的免费增值模式。“在Stripe我们推出计费产品时也搞了免费版。但后来发现集成计费系统很麻烦一旦客户集成了通常就会留存免费试用并没有降低门槛。”“我们砍掉免费版后对获客几乎没有负面影响反而筛选出了更严肃的客户。”在Vercel他们最近做了“解绑”定价实验。以前把很多功能都塞进“企业版”结果发现一半的购买者是初创公司——他们只想要企业版里的部分功能却被强行推销了整个套餐。解绑后将这些功能下放允许自助购买PLG渠道收入立即激增。“初创公司开心了——不用找销售就能买我们也开心了——不用浪费销售时间去处理小单子。”10 跳水哲学要么完美入水要么痛快失败Jeanne大学时是竞技跳水运动员她说这项运动教会她很多关于销售的道理“跳水要求极度的精确性和重复性。当你搞砸了——平拍在水面上背部被拍出红肿——你必须立刻游回岸边爬上跳台再做一次同样的动作。”“销售也是如此。你总会搞砸演示或错过目标。关键是你能否忍着痛立刻爬回‘跳台’。”她的导师有句名言“同意是好事拒绝也是好事只有‘也许’会杀了你。”拒绝意味着确定的数据你可以放下这一单继续前行。而“也许”会耗尽你的时间和精力。“跳水教会我要么完美入水要么痛快失败然后立刻重来。”这场由GTM工程师引领的变革才刚刚开始。未来的销售组织将不再是西装革履的电话大军而是懂得用工程思维解构增长逻辑的“代码销售员”。当一半的销售岗位被AI重构另一半的价值将被重新定义。不是销售被淘汰了而是传统销售的方式被淘汰了。真正的竞争现在才真正开始。而你站在哪一边学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】