業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?
業務不只是賣東西!面對企業客戶,如何透過「業務升級」提升新創團隊高度?

最近與許多企業主討論到台灣人才的概況,發覺台灣除了軟體工程師正在被外商以及博弈產業瓜分之外,另外有一種人才,是台灣大多新創與企業非常缺乏的人才,那就是懂軟體思維又專精B2B的業務人員。為何這個角色如此重要呢?

因為在這個軟體的時代,許多產品變得相當「虛幻」,不如硬體產業或是零售產業賣的是實物,軟體產業賣的是Know how、專業工作者的時間,其實說穿了,跟會計、顧問產業逐漸變得類似,但唯獨最不一樣的特點,就是近幾年的軟體產業變化之快,開發或是管理的方法論改變之速,讓許多業務與企業根本追都追不上,而這也造成了為何這個產業這麼缺真正擁有Know How業務的原因。

B2B業務為何重要?

或許很多人腦袋出現問號,企業有B2B也有B2C的性質,為何不是缺做B2C的產品人,反而是缺B2B的業務?

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並非其他角色不重要,但銷售之於一家公司,就如同汽油與汽車的關係,電力與電腦的關係,零組件做得再好,沒有這些能源,一個機器就無法運作;而B2B正是許多企業真正的盈利核心。

或許你可能覺得如果我做電商,賣咖啡豆、賣牛奶,理論上應該跟B2B一點關係也沒有,但事實上,如果你仔細研究還沒有電子商務時代的銷售架構,為何有大中小盤商的存在,就是因為大盤商想要有些基本盤,所以去找中盤商來承攬貨物,而中盤商可以透過銷售技巧賺取差價,藉以得到一些利潤,所以中盤或小盤商成為分散風險的角色。

再回頭看看現在的電子商務,或許在過去5年的時間,由於社群與廣告的遊戲規則在網路產業還未成形,所以還有許多的流量紅利,透過網路廣告,可以達到相當不錯的成效,這時候大部分的電子商務或產品商會選擇直接接觸消費者。

然而,當網路廣告的費用逐漸提升,純網路的生意成本越來越高,電子商務不再是一條具有紅利的路時,生意終會回歸需要有些中盤商來做分銷的動作,而這時候,B2B的業務就會又回到企業的核心,但這回,分銷的廠商肯定不會像過去一樣,誰有錢就能做,相反的,許多做軟體產品,手上握有小眾流量的廠商,甚至是網紅,成為了中盤的角色,公司與公司的交流,在網路時代重新上演B2B的業務,將能為公司帶來獲利的基本盤,有的公司甚至是主力營收,可以想見的是,未來5年,在軟體產業逐漸再次成型的時代,這個角色將是很多公司成長的關鍵。

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小公司尋求「快速成長」

許多新創公司初期品牌知名度較低,難以讓許多企業看上眼,所以在小公司做B2B業務拓展,與在知名企業去談業務,其實很不同,之前我遇過很多從大公司出來的創業者,很容易在這邊卡關,原因很簡單,因為褪去了大企業的光環,新創公司的業務與執行,基本上是實際挽起袖子把手混進泥土裡去做事的,而這也成為許多新創企業之所以拓展業務不順暢的根本原因。

在新創公司談B2B業務,有個最大的困難點,就是大家容易陷入「功能比較」的迷思,基本上比較了解know how之後,會發覺真要找出自己到底有什麼獨特之處,恐怕還真的找不到,而進到企業中,卻又很容易被拿來做比較。

還記得之前看過Simon Sinek所提出的Golden Circle(黃金圈)理論裡面,提到凡事要從Why往外思考,說來容易做來卻十分難,因為進到許多企業內,大家只會從What看起,根據我過往談合作的經驗,大多只有老闆,才會對你的Why有所興趣,所以對新創來說,想辦法攻堅一個企業最好的方法,就是想辦法見到老闆,把你成立公司最核心的故事告訴他,再告訴他一個或許能用你的技能幫他開展新事業的方法,基本上成功的機率肯定多個20個百分點,肯定不為過。但最難的就是,大部分的新創,光要搞懂這樣的做事方法,恐怕都已經快沒時間了,畢竟對新創來說,時間與存活的可能性是一直在競爭的,更何況還要讓這業務的習性,變成一個大家都有的習慣,恐怕是難上加難。

大公司尋求「新業務開展」

對稍大一些的公司來說,B2B的業務不見得只是找新的客戶,有可能是造就一個新事業體,也有可能是找尋合作夥伴,總之B2B的業務基本上對大公司來說,就是一把利刃。而在我們觀察大部分大型企業的B2B業務之後,我們發覺,在既有的服務上,拓展B2B業務,是大部分公司還算擅長的,但如果要切換領域,基本上困境就會變得十分高,就如同很多硬體公司的業務,要開始轉往服務的時候,就容易因為習性的不同,用傳統的方法做新型態的業務,導致最後談判破局,也是常有的事。

現在大部分稍具規模的公司,都在思考怎麼讓服務變得更大,這也是為什麼前幾年CRM(客戶關係管理)的議題又開始變夯,近幾年談Marketing Technology(行銷科技)或是Customer Data Platform(客戶數據平台)也越來越多,說起來好像很複雜,但實際上概念很簡單。

簡單來說,就是用熟客來買不同的服務,創造新的收入。

舉個例子,假設有個客戶,定期會進貨買咖啡豆,代表他們可能每週都會有人固定喝咖啡,這時候公司推出新的甜點服務,就可以去問問這個客戶有沒有興趣在每週某天下午3點,訂購一些甜點,或許就有機會成功,這其實就是新業務開展的契機。

然而在大部分公司通常遇到兩個困境,其一是公司內部數據散落各地,要能收斂客戶名單,是困難的,其二則是許多業務都要等甜點的Menu做出來,甚至有一兩個成功案例成功後,才有辦法推動,大部分業務很難無中生有,但做出來後與實際想像可能有落差,就會陷入比較功能的迷思,其實單就這點,就跟前述的新創公司業務問題是很接近的,而這個問題,一樣是因為B2B業務不夠純熟的原因。

除了談判,業務更要想像力,甚至要懂信念

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好的業務不只是賣產品,還懂得讓人想像,並能說出信念,才能真正打動人心。
圖/ Dima Sidelnikov via shutterstock

講到這裡,或許很多人會覺得,B2B業務就好像是很會說,很會介紹東西,伶牙俐齒,還要跟人攀關係,然後一天到晚一直來騷擾你;各位朋友,如果你遇到上述狀況,那都只是最偏門的業務,基本上跟本篇講的概念,不是那麼有關聯性。

一個好的業務,應該是把你最需要的東西,在你需要的時候,整盤端到你的眼前,但講到軟體,妙的是大多人都是看著別人的服務,來思考自己該有什麼,所以以前最常遇到別人問我,做一個Uber要多少錢,做一個facebook要多少錢之類的問題,或許你會覺得這麼低等的問題,應該是很不入流的公司問出來的,但現實的答案是:其實甚至公司規模不小的老闆也問過類似的問題。

談軟體、談服務,最困難的是,我們賣的是虛的東西,所以讓人能「想像」變得相對重要,要讓別人能想像,自己就要先有想像力;再者,問到你跟別人有什麼差別,絕對不能講我們有什麼功能別人沒有,要講的是,我們相信跟你合作的互相信任,才是我們最重要的資產。

業務如果是公司的汽油,那油的品質便十分重要,談得好,與客戶建立起良好的關係,自然就會每年有固定的營收,而這些穩定收入,也才是一個企業得以成長的關鍵。

這一切絕對不會是因為你的公司比別人厲害,相對的,這世界或許有許多大公司技術能力很強,但這世界還是存在各種形形色色的公司,他們不是最厲害,但也在市場上賺不少錢,所以談業務時,絕對要想清楚「我們為何存在」。

信念,永遠比功能更重要。

業務之後,便是管理

當汽油加入,機器便開始運轉,業務帶進來,管理便發揮重要意義,關於管理,讓我暫且賣個關子,下回分曉。

責任編輯:陳建鈞

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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