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90%高級主管出身業務,B2B聖經: 從跑客戶到利用AI問對問題,這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑!【人機合作高效成交版】

  • 分類:
    中文書財經企管行銷/業務業務高手
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  • 作者: 吳育宏 追蹤 ? 追蹤作者後,您會在第一時間收到作者新書通知。
  • 出版社: 大是 追蹤 ? 追蹤出版社後,您會在第一時間收到出版社新書通知。
  • 出版日:2026/07/28

活動訊息

2026年7月選書
讀懂全球首富極限思維

內容簡介

為什麼要志在B2B業務?
相較於B2C(企業對個人的銷售,如賣汽車、賣保險、專櫃小姐),
B2B(企業對企業的銷售)客戶規模大、單筆成交金額高(獎金多)、
買賣雙方關係久、不用天天找新案源。

作者吳育宏,是臺灣最具代表性的B2B業務專家,
深耕產業超過20年,橫跨科技、製造、化工、電子及專業服務等領域。包含
長春石化集團、神通電腦、歐姆龍、上銀科技、復盛集團、阿自倍爾、明緯企業、
台灣村田、町洋企業等多家企業,都曾邀請他傳授實務課程或顧問服務。

他說:過去的B2B業務,強調產品知識、客戶關係與成交技巧。
但在AI時代,80%的重複性質工作都被「一鍵」取代。

在強大的演算法與龐大的數據算力面前,業務的價值已從介紹產品,
轉向理解產業變化、先洞察問題,並協助客戶做決策。
唯有與AI人機協作,才能在B2B市場脫穎而出。

◎為什麼要做B2B的業務?這可不是一般業務

.懂這些基本功,高薪、管理職等著你:
很多人以為B2B業務靠「會說」,其實關鍵是「會問」。
因為客戶的專業比你強,你要用問題引導顧客說出需求。

拜訪前,利用AI模擬客戶情境,讓AI扮演採購主管、生產經理等角色,
預先模擬他們可能最在意的問題:是否可能缺料、不良率會不會提高……。

.怎麼做到價格比同業貴,業績更好?
許多業務一聽到客戶比價,第一反應就是:是不是要降價?
但頂尖業務不只賣產品,更賣風險控管。他們談的是總持有成本、停機損失……。

透過AI,能幫你分析競品弱點、發掘客戶隱性需求,並量化隱藏的成本。
具體的提示詞怎麼下?書中告訴你。

◎從客戶管理到團隊領導,讓你當上老闆順理成章

.這年頭客戶懂得比你多,你能憑恃的就是軟實力。
別從你產品服務的優點、好處切入,要從對方的問題、解決方案著手。
記得:當面溝通,永遠比線上溝通有效。
最後問問自己:你的服務是照規定來,還是照溫度來?

.拒當耗材、變身頂尖人才,身為業務怎麼成長?
B2B業務的工作日常充斥著大量的行政庶務(如會議紀錄、追交期),
現在,只要把內容丟給AI,簡單一句:

「請幫我整理成標準會議紀錄,包含:客戶關心的重點、待解決的疑慮……。」
幾分鐘內就能完成整理,把時間還給真正重要的溝通與成交。

◎你還在靠經驗盲跑?AI正在改寫B2B競爭規則

.大海撈針已過去,精準打擊才是關鍵。
AI時代,表達力不再僅限於口才,而是「人機協作」的成果。
「請以客戶的角度,告訴我這三個功能的商業價值是什麼?」
幫你把產品語言翻譯成客戶聽得懂的價值語言,
提供你未曾想過的視角。

.預判需求,以策略精準表達。
請AI當目標客戶,針對提出的方案發動最尖銳的質疑:
「為什麼我們不選市占第一的,要選你公司?」、
「你們的價格憑什麼貴20%?」
真正上場時,你會發現客戶說的,多半都在你預料中。

從跑客戶到問對問題駕馭AI,
這是你薪水翻倍、卡位晉升、認識大老闆的最快成功捷徑!

名人推薦

長春石化集團董事/廖柏愷
大綜電腦第五事業群負責人/陳君豪(Howard)
科進栢誠工程顧問(股)公司(WSP)代表人/歐文松
奧丁丁集團商務長/王剛和
台灣三豐儀器股份有限公司董事長兼總經理/村上裕二
連續創業家暨兩岸三地上市公司指名度最高的頂尖財報職業講師/林明樟(MJ)
亞瑞仕國際驗證股份有限公司總經理/陳建璋
恩良企業股份有限公司董事長/鄭棟樑

作者

吳育宏
臺灣B2B權威、業務行銷專家,專精於營運管理、行銷策略、業務管理、專業銷售技巧。現為威煦軟體總經理,曾任國際知名顧問公司企業諮詢部門高級顧問,以及全球四大會計師事務所業務拓展部經理。
經常受邀接受TVBS、民視、三立等媒體專訪,解析行銷趨勢與策略,專欄文章亦見於《經濟日報》、《商業周刊》等媒體。
著有《讓90%大客戶都點頭的B2B簡報聖經》、《B2B業務關鍵客戶經營地圖》(皆由大是文化出版)。

目錄

推薦序一 人機協作時代的B2B業務新思維/廖柏愷
推薦序二 AI 提升效率,理解決定成交/陳君豪(Howard)
推薦序三 AI來了,揭開B2B業務變與不變的祕密/歐文松
作者序 AI時代,做一位更有溫度的專業顧問
前言 想成為管理者的必修學分

第一部 志在B2B業務?這可不是一般業務

第1章 懂這些基本功,高薪、管理職等著你
01 這行進入門檻比較高,但這是優勢
02 B2B業務要讓客戶說話,你得懂發問
03 經營關鍵人物,比拜見大人物重要
04 客戶不會自動上門,請審視你的客戶組合
05 不能光賣產品,得提供解決方案
06 「做了」不等於做完,「做好」才算做完
07 服務要到位,該有的利潤也不能放
08 別做產品專家,要當問題顧問
從產品知識到問題洞察,業務角色正在轉變

第2章 當購買決策從一個人變一群人,我該怎麼辦?
01 客戶要的不是產品,搞清楚他要什麼
02 陌生開發,如何不吃閉門羹?
03 客戶不要複雜,一頁簡報就得打動他
04 產品優點,用事實、由別人的嘴巴說
05 聽出來的銷售力
06 交出發言權,留住主導權──問問題
07 用開放式問題暖場,用封閉式問題結案
08 滿足比較心理,就不用擔心比價問題
會問問題的人,才是AI時代的頂尖業務

第3章 怎麼做到價格比同業貴,業績卻更好?
01 放大你的競爭對手,市場就變大
02 畫出你的業務開發地圖
03 高業績不等於高績效
04 讓客戶比價但我賺很大
05 折扣有時是妙方,有時是毒藥
06 當客戶比你懂,你怎麼說服他?
07 你的價值:交叉與向上媒合商機
08 計程車算哪一行?別把自己看窄看扁了
資訊透明時代,價格不再是唯一競爭力

第二部 從客戶管理到團隊領導,當上老闆順理成章

第4章 這年頭客戶懂得比你多,你能憑恃的就是軟實力
01 經營社群,但注意:流量不等於品質
02 當客戶能查到一堆資訊,你就賣他知識
03 貴公司的客服,得罪的人比服務的多嗎?
04 讓客戶離不開你的軟實力
05 外圓內方,不降價、不屈從拿下訂單
06 上網、筆戰能力太強,別來這一行
07 你的服務是照規定來,還是用溫度來?
08 完成交易的最後一哩路,這樣「建檔」
越裝懂,越失去信任

第5章 人才?耗材?身為業務怎麼成長?
01 客戶參觀的是非銷售人員的銷售力
02 業務,別把幫手當對手
03 把工作當成換了情境的遊戲
04 目標要情緒化,計畫得視覺化
05 人才?耗材?業務員怎麼成長?
06 怎麼設定業績目標?
07 當業務目標無法達成……
忙碌不再是價值,產出才是關鍵

第6章 成功者為何總是津津樂道那扎實受苦的日子?
01 做足準備,不意謂一切順利
02 推銷太用力,反作用力越大
03 一笑置之,表示你成熟了
04 不能太用力,也不能一切一笑置之
05 謙卑加請教,菜鳥勝老鳥
06 繫上領帶、彎腰洗地──向成本源致敬
07 被拒絕一千次之後,他終於和顏悅色了
不硬推,順著客戶節奏走

第7章 從負面跡象看見正向未來,你怎麼能不愛做業務!
01 來自海平面下的供應鏈啟示
02 難怪九成以上老闆是業務出身
03 從消費者的不便,看市場
04 需要你賣命的公司,別待
05 別讓細節成為你的破窗
06 找不到機會財就賺不到管理財
07 把職業當事業來經營
不只懂產品,更要懂客戶在撐什麼

第三部 AI正在改寫B2B競爭規則

第8章 大海撈針已過去,精準打擊才是關鍵
第9章 預判需求,以策略精準表達
第10章 成交不靠運氣,用動態管理鎖定真商機

結語 贏得訂單的方法,正在改變

序/導讀

推薦序一
人機協作時代的B2B業務新思維
長春石化集團董事/廖柏愷

  我本身主修經濟,過去對「商業模式」其實一竅不通。以前總以為,B2B業務的核心不外乎產品、價格與人脈,但真正進入產業現場後才發現,企業之間的交易遠比想像中複雜。它牽涉的不只是產品本身,還包含供應鏈、決策流程與長期合作關係。因此,我閱讀這本書時,不是以「專家評論專家」的角度,而是以一位實務工作者的身分,分享自己如何把這些觀念真正用在工作現場。
  2021年,公司啟動了一個從市場分析、產業研究,到客戶開發與進度追蹤的專案,我有幸參與其中。當時我們對「如何系統化推進市場」,其實還停留在模糊階段。大家都知道要做市場研究與客戶開發,但真正落地執行時,常會陷入資訊零散、方向不清的問題。幸好在這個過程中,我接觸到吳育宏老師的書。它不像一般只談理論的商管書籍,而是能真正轉化成行動的方法論,讓原本抽象的概念,逐步變成可執行的「關鍵客戶經營地圖」。
  我們公司的產品線橫跨大宗原料、特用化學品(編按:Specialty Chemicals,指應用於高科技產業的精密化學材料,主要供應給半導體、面板、太陽能等光電產業)與加工型產品,每種產品又對應不同產業與區域,資訊量非常龐大。書中的方法幫助我們從上下游價值鏈中找到真正的決策源頭,理解產業競爭格局如何影響採購判斷,甚至進一步估算市場需求規模與辨識關鍵決策者。
  這本書也讓我重新理解B2B業務真正的競爭力。許多供應商表面上都在比規格、品質與價格,但如果所有人都只停留在這些關鍵績效指標(編按:Key Performance Indicators,簡稱KPI)上競爭,最後很容易陷入價格戰。
真正厲害的業務,反而是能找到影響客戶績效的「關鍵成功因素」。有些產業在意交期穩定、有些重視技術支援、有些則更在意異常處理速度與供貨安全。當業務能在這些關鍵點上創造差異,角色就會從「被比價」變成「被需要」。
  此外,B2B採購從來不是一個人的決定。一張訂單背後,往往牽涉採購、研發、生產、品保與高層主管,每個角色都有不同立場與壓力。如果只跟採購談價格,很容易忽略真正的決策阻力。書中對「決策中心」的分析,讓我第一次真正理解:業務不只是賣產品,更是在協調不同利害關係人的需求。
  此外,在新版的《90%高級主管出身業務,B2B聖經》中,更進一步加入AI(編按:Artificial Intelligence,人工智慧)應用案例,這也是我認為最有價值的地方。它不是把AI當成流行口號,而是真正思考AI如何成為B2B業務的放大器。例如透過AI建立客戶的「數位畫像」,快速理解客戶的經營壓力與轉型方向;或利用AI把產品功能翻譯成客戶真正關心的商業成果,例如降低報廢率、提升庫存週轉率與改善供應穩定性。
  我特別有感的是,作者把許多過去只能靠經驗累積的能力,逐步轉化成可以透過AI練習與強化的系統。例如透過情境模擬,讓AI扮演挑剔的採購主管或保守的合規人員,幫助業務提前練習應對不同利害關係人的質疑;再透過互動頻率與會議角色分析,看出真正的決策中心與商機品質。
  在我看來,這本書真正重要的地方,不只是教人如何做業務,而是建立一套「人機協作的B2B業務作業系統」。AI時代來臨後,不再只有資深業務才能看懂市場與客戶。任何人只要善用AI,都能把分散的資訊,整理成清晰的客戶價值鏈與策略地圖。這也是我認為這本書最值得推薦的原因。它不只是一本談銷售技巧的書,而是一套真正能幫助企業與業務升級思維的方法論。

推薦序二
AI提升效率,理解決定成交
大綜電腦第五事業群負責人/陳君豪(Howard)

  很榮幸有這個機會,為吳育宏老師的新作《90%高級主管出身業務,B2B聖經》寫下推薦序。
  我長期在企業資訊服務與顧問領域工作,這幾年最大的感受是:市場正在快速改變,但真正困難的,從來不是工具,而是人如何在變化中重新理解「價值」。
  過去的B2B業務,強調產品知識、客戶關係與成交技巧;而AI時代來臨後,資訊取得的門檻降低,產品差異也被快速拉近。真正能被客戶長期信任的,不再只是會介紹產品的人,而是能理解產業、洞察問題、協助客戶做決策的人。這也是我閱讀這本書時,非常有感的地方。
  吳育宏老師並不是只談理論,而是把多年B2B市場實戰經驗,整理成一套能真正落地的方法。尤其在AI快速進入企業營運的今天,很多人以為AI會取代業務,但實際上,AI更像是一個放大器──它會放大一個人的專業能力,也會放大組織的差距。因此,未來的B2B競爭,不只是銷售能力的競爭,而是「系統能力」的競爭。
  目前我所帶領的大綜電腦第五事業群,也正聚焦三個重要方向:

第一,是智慧代理(編按:AI Agent,以人工智慧為基礎的應用,可在最少的人類監督下,獨立制定決策並執行工作)與企業AI應用落地。我們相信AI不只是聊天工具,而是能真正進入企業流程,協助決策、提升效率與優化營運的核心能力。
第二,是企業資源規畫(Enterprise Resource Planning,簡稱ERP)與客戶關係管理(Customer Relationship Management,簡稱CRM)整合的顧問價值。很多企業導入系統後仍然無法真正發揮效益,原因並不是缺少工具,而是缺少從管理流程、數據邏輯到組織協作的整體思維。
第三,是企業長期經營中的「陪跑能力」。現在企業面對的不只是數位轉型,而是經營模式與組織文化的同步轉變。我們越來越重視的,不只是交付專案,而是陪伴企業一起走過轉型過程。

  而這三件事情的核心,其實都與B2B業務的本質有關──真正理解客戶,並且持續創造價值。
  在我看來,這本書最重要的,不只是教人怎麼成交,而是提醒所有業務工作者:未來的競爭,將從「賣產品」,走向「經營信任」;從「個人能力」,走向「整體系統能力」。
  AI時代改變了工具,但沒有改變一件事:企業最終仍然會選擇,真正理解它的人。因此,我誠摯推薦這本書給所有企業經營者、業務主管,以及正在思考如何在AI時代建立長期競爭力的夥伴。相信你會在這本書裡,看見業務工作的未來,也能重新理解B2B真正的價值。


推薦序三
AI來了,揭開B2B業務變與不變的祕密
科進栢誠工程顧問(股)公司(WSP)代表人/歐文松

  WSP已連續5年獲評為國際設計工程顧問第一名。臺灣子公司在全球跨領域分工體系中,專注於環境永續與基礎工程的整合解決方案,結合全球知識與在地經驗,提供一站式整合方案,協助客戶打造具備韌性、永續且長期價值的環境與基礎建設。
  我與作者吳育宏共同推出「WSP顧問觀點」,累積近百篇文章。WSP也因此在AI對工程顧問於永續、環境、能源與減碳等主題的發表評比中名列第一,成為定義工程顧問角色的領先者。
  這種「內容複利模式」進一步形成「市場慣性」與「標準語言」,為WSP帶來更高的專業信任、更短的業務週期、更高單價的顧問服務與產品,並創造被政策與產業自然納入核心圈的機會。
  AI最容易讓顧問陷入一個陷阱:同樣的報告可以更快完成,客戶隨之就會質疑「既然更快,為什麼不能更便宜?」
  因此我們將其轉化為顧問語言:AI負責更快速產出選項,而顧問的價值在於將選項轉化為可被採信的判斷。
  我們做了一個看似微小但有效的調整:在提案與交付成果中加上一句話──「本成果使用AI協助資料彙整與初稿編排,所有判斷、結論與建議,均由具名專業人員審核並負責。」
  這樣的做法符合人本導向的協作式智慧精神:由AI提供能力,人類負責裁量與監督,同時也符合工程顧問導入AI時的風險治理要求。

有了AI,業務與客戶的變與不變
  最先要承認的是:AI會改變工作流程,但不會改變「誰要負責」。在臺灣《人工智慧基本法》中把關鍵原則寫得很清楚:人類監督、透明、可解釋與問責,這代表任何高風險或對外決策,終究要回到「誰負責」。
  AI會讓專案經理(Project Manager,簡稱PM)從行政工作中抽身,並更聚焦於協調、利害關係人管理與共識推動。換句話說,AI不是讓PM消失,而是讓PM回到本職:把人聚集在一起,專案依然是人跟人的工作。
  到這裡,我想說一句比較狠、但很真實的話:AI越強,「不變」的東西越值錢。

未來的業務競爭不只比產品與價格
  「這份業務提案我大概懂了,不過我剛剛也請AI幫我看了一下。」這句話,最近一年,你是不是聽過不只一次?
  這不是威脅,也不是挑釁。很多時候,客戶說這句話時,語氣其實很平靜,甚至帶點不好意思。真正值得思考的,不在於客戶是否使用AI,而在於當你的業務提案被交由AI分析時,它是以何種角度、依據什麼標準來評價你?
  在這本書中,作者將AI納入B2B業務的新脈絡,串聯過去、現在與未來的發展,並重新定義新的業務機會。這不僅是AI帶來的速度挑戰,更是一場B2B價值思維的轉變。這本書將會教你如何在AI評分的世界中,讓自己不被淘汰。


作者序
AI時代,做一位更有溫度的專業顧問

  在本書的初版,我曾寫下:「越往困難的地方走,一個人的道路就會越寬廣。」多年過去,這句話依然是我職涯的座右銘。然而,當我重新審視這本曾經陪伴無數業務員成長的書時,我們正處於一個人類歷史上從未有過的巨大轉捩點──AI時代。
  如果說過去的B2B銷售是一場「資訊與勤奮」的肉搏戰,那麼在AI時代,這場戰爭的遊戲規則已被徹底改寫。過去我們引以為傲的某些經驗,在強大的演算法與龐大的數據算力面前,已經變得不合時宜;但同時,這本書裡反覆強調的某些「核心底層邏輯」,在AI的浪潮中,卻顯得比以往任何時刻都更加珍貴。
  這正是促成此次改版最重要的契機。我希望透過這篇文章,與各位業務老將和新銳們分享:在AI時代,B2B業務工作究竟面臨了哪些翻天覆地的轉變與挑戰,而我們又該如何重新定位自己,才能在這場技術革命中脫穎而出。

挑戰一:資訊紅利的消失──從訊息傳遞者到價值轉譯者

  在傳統的B2B銷售賽道上,「資訊不對稱」曾是業務人員最堅實的護城河。過去,業務人員掌握了產品規格、價格區間以及市場成功案例的解釋權;客戶若想了解解決方案,必須依賴業務人員的傳遞。
然而,隨著生成式AI(編按:Generative AI,一種深度學習模型,它可以根據提示產生文字、影像和電腦程式碼等內容)與大型語言模型(編按:Large Language Model,簡稱LLM,利用大量資料進行訓練而成的超大型深度學習模型)的普及,這道護城河已蕩然無存。
  現在的轉變點在於,客戶掌握公眾資訊的速度與廣度已超乎想像。當採購方只須輸入幾個關鍵指令,AI就能在幾秒鐘內,彙整出市面上主流產品的規格對照表、優劣評估,甚至從網路論壇中萃取出使用者的負面評價。這意味著,當業務人員踏入客戶辦公室時,對方往往已經完成了70%的決策評估。如果此時業務人員仍停留於「照本宣科」式的產品功能介紹,本質上是在浪費客戶的決策成本,這類傳遞訊息的低階勞動將變得毫無價值。
  面對這種挑戰,業務人員的因應之道在於強化「場景化」的顧問能力。業務人員必須「說什麼」(What),轉化為解析「為什麼」(Why)。AI雖然擅長處理通用的知識(General Knowledge),但它無法完全理解特定企業內部的複雜動態。
  首先,業務人員必須深耕產業洞察。你必須具備處理特例的能力,告訴客戶:儘管這套軟體在通識評價中表現優異,但在「貴公司特有的老舊設備、特定的數位轉型階段,以及強調穩定勝過創新的企業文化」下,可能會遇到哪些潛在的執行坑洞。
  其次,「問題定義」的能力將比「提供答案」更重要。在AI時代,答案是廉價的,但精準的提問是昂貴的。優秀的業務要學會利用AI協助蒐集產業大數據,將精力集中於挖掘連客戶自己都尚未覺察的「隱性痛點」,透過策略性的提問,引導客戶重新思考經營瓶頸,從而建立無可取代的專業權威。

挑戰二:標準化作業的取代——從勞力密集到數據驅動

  過去,B2B業務的工作日常充斥著大量的行政與庶務,這被視為一種「必要的惡」。從手動更新客戶關係管理(CRM)系統的進度、整理雜亂的會議筆記、撰寫初步的開發郵件,到製作重複性極高的產品提案簡報。這些工作雖然耗時,卻被許多人誤以為是努力工作的象徵。但在AI的視角下,這些重複性、邏輯明確的任務,正是最容易被自動化取代的勞力密集活動。
  轉變點在於:平庸的業務將被演算法徹底取代。如果一名業務員的核心工作內容,有超過一半是屬於資料填報或制式回覆,那麼其存在的邊際貢獻(編按:營收扣除變動成本後,可支應固定成本與利潤的部分)將低於AI工具的訂閱費用。當AI能以24小時不間斷、且具備極高精準度的方式執行這些任務時,傳統依賴體力與繁瑣作業的銷售模式,將面臨結構性的崩潰。
  針對此一現狀,業務人員應展現人機協作下的數據敏銳度,將AI視為最強的「數位副官」。具體而言,業務人員應學會利用AI進行預測性銷售。透過AI模組分析現有客戶的採購週期、市場波動,以及競爭對手的動態。業務人員不再是亂槍打鳥式的拜訪,而是在數據預測客戶即將產生需求的前夕,精準的帶著解決方案出現。這將業務模式從被動響應升級為主動布局。
  此外,業務人員應積極解放時間用於「高價值互動」,將80%的例行公事──如整理會議逐字稿、草擬跟進郵件或市場調查研究──委託給AI處理。省下來的黃金時間,應用於經營高層關係與處理高度複雜的商務談判。
  在這些需要直覺、策略博弈,以及跨組織協調的場景中,人類的決策價值才能被極大化。數據驅動並非要業務變成工程師,而是要學會用數據縮短無效路徑,將人性溫暖留在最重要的關鍵時刻。

挑戰三:信任建立的難度提升——從商務交情到信任架構

  在AI內容生成技術(Artificial Intelligence Generated Content,簡稱AIGC)爆發的今日,我們進入了一個真假難辨的時代。精美的行銷文案、擬真的開發語音,甚至連視訊會議都可能透過深偽技術(Deepfake)偽造。這種技術環境導致B2B市場中「信任成本」的激增。客戶的防禦心變得更強,對於網路資訊與陌生郵件的專業度產生懷疑,這讓傳統建立信任的方式面臨嚴峻考驗。
  關鍵的轉變在於人際關係的本質正在質變。過去B2B領域強調的搏感情、吃飯喝酒等私人交情,雖然在臺灣市場仍具一定影響力,但已不足以支撐動輒數百萬、數千萬元的採購決策。當代的B2B決策圈(Buying Center)變得更加龐大且複雜,牽涉到IT、採購、財務及終端使用者等多方利益。單靠一個人的私交已無法打動整個決策鏈,客戶更需要的是一個系統化的、可驗證的信任架構。
  因此,業務人員的因應之道是建立以「人本」為核心的信任堡壘。儘管AI可以模擬知識,但它無法取代人類的同理心與道德責任感。
  首先,業務人員應致力於強化個人品牌與思想領導力(Thought Leadership)。在AI資訊氾濫的洪流中,業務人員應透過具備深度的原創觀點(如LinkedIn專欄、專業白皮書或線下研討會)來建立真實性。當你展現出對產業趨勢的獨到見解,而非只轉發AI生成的文案時,你在客戶心中就建立起專業信用。
  更關鍵的是,業務人員必須提供情緒價值與決策擔當。B2B採購往往伴隨著極大的轉型風險,當項目推動不順或出現突發危機時,AI無法為錯誤負責,也無法感知客戶內心的焦慮。客戶在這種時刻,最需要的是一個能扛起責任、展現同理心,並願意與其並肩作戰的夥伴。
  AI不會道歉,也不會陪客戶在深夜討論對策,這種基於「共同利益」與「共同風險」而建立的心理契約,正是AI時代下業務人員最難被超越的護城河。
  總結來說,AI的崛起並非要終結B2B業務這個職業,而是要逼我們進化。我們正處於一個適者生存的轉折點:拒絕改變者將在演算法的浪潮中沒頂,而願意擁抱工具、深化顧問價值的人,將獲得前所未有的賦能。
  未來的頂尖業務人員,必然是具備「AI的大腦」與「人類的心臟」。我們利用AI來武裝大腦,讓數據與效率成為我們的利刃;同時,我們保留人類的心臟,用同理心與洞察力去連結人心。請記住,在科技越冰冷的時代,客戶對於真實與溫暖的專業服務需求反而越迫切。

試閱

B2B業務要讓客戶說話,你得懂發問

這是一個人人需要銷售力的時代,我想大部分人都會同意這句話。
在各大書店裡,行銷業務類的新書總是排滿書架。以銷售為主題的課程,也永遠是教育訓練市場上的熱門商品。
如果你在街上隨機找一位路人,告訴他銷售觀念的重要,無論是把產品賣給顧客、把點子傳達給主管,或把觀念分享給家人,進而打造更自信、美好的生活,多半都會讓對方頻頻點頭認同。
但是,如果你問剛離開校園的社會新鮮人,或是考慮轉換跑道的職場工作者,許多人對業務工作卻是敬而遠之。
對於沒有從事過第一線銷售工作,或是實務歷練不深,僅透過閱讀書籍、課程進修、自我想像,來獲得相關知識的人來說,可能對業務工作有許多誤解。我一直認為,這些誤解正是為什麼談到業務工作,人人都可以馬上化身為球評,說得一口好球,但有勇氣投入賽場的人卻是少數。
第一個關鍵是人脈。大家都強調人脈的重要,於是不管資淺或資深的業務人員,都努力研究培養人脈的方法。這也是許多新鮮人,對業務工作的第一道自我設限:「我沒有人脈,所以不適合從事業務工作。」
每次聽到這種讓人啼笑皆非的答案,我總是想:「每個人呱呱墜地時,到底有誰是帶著人脈來到這世界上的?」
人脈重要嗎?無庸置疑很重要。重要到許多人費心鑽研、全心投入,只希望自己多認識一些具有影響力的貴人,以等待一步登天的機會。這種思維最大的盲點在於,誤把過程當成了結果。
就如同一家商店的經營者,整天招攬加盟、擴大通路,但是鮮少關心貨架上到底有沒有好產品給顧客。結果通路布建得越廣、貨架越顯得空洞貧乏;在顧客面前的曝光頻率越高,負面宣傳效應也越強。
多年前有位年輕朋友想投入業務工作,跑來詢問我的意見,希望從我這邊得到一些協助。我發現他對透過關係、見到一流企業的高階主管很感興趣,於是我介紹不少業務主管給他認識。而他也很努力做功課,希望能在面試時給對方留下好印象。
但對於做好業務工作本身需要具備的條件,他卻大多敷衍了事、漠不關心。例如,他寧願把時間花在爭取更多的面試機會,卻不從根本思考,該如何提升自己的外語能力及商業知識。
多年過去,他的確認識更多大人物,但他並沒有用自己打造的人脈網絡,創造更高的個人價值。換言之,即使他繼續耕耘人脈,對他未來的發展也沒有多大的幫助。
再看另一項,所有人都認為是成為業務必備的能力:口才。有人甚至斷言,好口才是超級業務員的必備條件。真的是這樣嗎?試想以下的場景。
當我們走進一間鐘錶門市遇到兩種銷售人員,一位是將產品知識倒背如流、推銷展示能力爐火純青的說話高手,一位是產品介紹中肯樸實、溝通過程習慣傾聽的業務菜鳥,哪一位可以給顧客較高的信任感、成交機率也較高呢?
因為我要購買的是手錶,而不是在挑選演員或演講人才,所以我會選後者。
如果,身為消費者的感受是這麼直接,為什麼我們身為業務時,會誤以為非得用制式的銷售話術,才能獲得顧客的青睞呢?
實際上,需要不斷拓展人脈、不斷說話討好別人,這都是普遍大眾對業務工作的刻板印象。
不管這些誤解從何而來,它都不是成功業務工作的真實面貌。
那麼,具備何種特質的業務,才容易成功呢?

用問題引導對話,讓客戶說更多

由於身兼B2B業務管理與專案管理的角色,我經常有機會在評選供應商的過程,對照觀察不同業務人員的風格。
在一次重要的採購專案,我們邀請三家供應商的業務團隊來做簡報。第一家的業務,一見面就不停噓寒問暖,交際能力實在令人佩服。
而第二家的業務,則是投影片開始播放後,就滔滔不絕的介紹他們的強項,我想他很確定自己要說什麼,只是不太關心客戶想要聽到什麼,整場簡報下來,我反而對他單向表達的能力印象深刻。
第三家廠商的業務,是三家中最「惜字如金」的。他總是用問題來引導一段對話,不斷詢問提案的方向和細節,漸漸把問題聚焦並做出總結,所以客戶說話的時間遠比業務員多。而且,因為他的問題總能直指關鍵核心,我很確定他事前做足充分準備。
我和幾位參與評選的主管一致同意,第一位是公關高手,而第二位則是說話高手。同時,我們也很確定這個專案,要找的是能解決問題、滿足需求的高手。最後,我們選定第三家廠商為合作對象,因為他們才是真正的B2B高手。

從產品知識到問題洞察,業務角色正在轉變
過去許多B2B業務員,習慣把大量時間花在熟背產品型錄、規格與功能差異,認為只要夠熟悉產品,就能展現專業、取得客戶信任。但在今天的市場環境裡,這樣的優勢正在快速消失。當客戶3分鐘就能透過ChatGPT查完競品規格、價格區間與市場評價時,「會背型錄」已不再是競爭力。資訊透明後,客戶真正期待的,不再是有人幫他介紹產品,而是有人能幫他看見問題。
但更現實的是,許多業務在客戶經營上,仍停留在人工整理Excel報表、憑經驗判斷客戶關係的階段。客戶快流失了,往往等到訂單消失才發現;想接觸關鍵人物,也只能靠送禮、勤跑客戶,或刻意裝熟建立關係。這些做法最大的問題,不只是效率低,而是業務角色很容易被市場邊緣化,最後淪為單純的資訊轉述者。
AI時代來臨後,真正高價值的業務角色,反而變得更像企業顧問。未來頂尖業務的價值,不在於知道產品,而在於看懂客戶還沒發現的問題。例如,一家電子製造業客戶,近半年訂單高度集中在單一終端品牌,表面上營收成長,但AI若結合公開財報、供應鏈新聞與產業數據分析,就可能提前看出訂單集中風險、海外政策變動、原物料波動,甚至庫存壓力升高。這時候,真正有價值的業務,不是繼續介紹產品,而是主動提醒客戶未來可能面臨的經營風險。
未來的業務工作,將越來越像數據判讀與商業顧問。AI可以協助企業快速分析營收集中度、預測客戶流失風險、找出交叉銷售機會,甚至自動整理競品情報。但真正能拉開差距的,仍然是人的判斷能力。因為AI可以快速整理資訊,但如何解讀數據背後的商業意義、如何協助客戶做出更好的決策,依然是人類最重要的價值。

【AI提示詞範例】

1. 產業風險預警:我是一名電子零組件業務,主要客戶為〔公司名稱〕。請分析該公司近一年的財報與供應鏈新聞,列出3個它們可能面臨的經營風險(如訂單過度集中、政策影響或原物料波動),並提供3個我能以「顧問身分」提出的對策建議。
2. 競品分析與破解:客戶目前正同時評估我們與〔競品A〕的〔產品類型〕。請整理〔競品A〕在市場評價中常見的痛點,以及我們的產品相較之下,能如何降低客戶的長期營運風險。
3. 數據洞察摘要:這是一份客戶〔輸入產業類別〕的市場趨勢報告。請幫我提取出3個會直接影響客戶「成本控制」或「競爭優勢」的關鍵數據,以便我能主動提醒客戶提早應對。

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    • 語言
    • 中文繁體
    • 裝訂
    • 紙本平裝
    • ISBN
    • 9786267908358
    • 分級
    • 普通級
    • 頁數
    • 320
    • 商品規格
    • 18開17*23cm
    • 出版地
    • 台灣
    • 適讀年齡
    • 全齡適讀
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