懂行的都知道，ToB的效率差，往往卡在流程上——要么产品做慢了，要么运营跟不上，要么销售接不住。Proaction最近的两个数字就实在：销量涨了60%，团队还省出75个多小时。不是靠压缩工时，是靠Codex、GPT-Live-1、GPT-6 Astra这仨工具，把他们做现代车队管理的活，干得顺多了。
这仨工具管了哪几步？
之前Proaction做车队管理，得拆成三段硬活：先搭产品——从底层代码到功能模块，全是人力堆出来的；再做运营——给客户调配置、出适配方案，重复劳动多；最后是销售——对接需求、做演示，得反复套模板。这三步各占一个团队，哪步卡壳都拖节奏。现在用了这仨工具，没说具体分工，但从结果看，完全覆盖了从构建到运营再到销售的全流程：不用猜具体对应哪个工具，反正把之前三拨人干的事，拧成了更顺的线，没了各环节的衔接内耗。
为啥能同时涨销量又省时间？
75+小时不是小数目，按每周40小时算，相当于一个人快两个月的工作量。60%的销量涨幅也够扎眼——ToB客户决策周期长，这么猛的增长，要么是能接更多单，要么是产品迭代快了能覆盖更多需求。按他们用工具的逻辑，应该是俩都沾：省了重复劳动的时间，产品做的快，能满足更多客户的定制需求；销售跟进也快，不用等产品改完再对接，客户下单的周期缩短，自然愿意掏钱。而且AI处理了大量重复的活，比如写代码模板、整理运营方案、生成销售话术，人就能腾出来干更核心的事——比如跟客户聊深层需求，而不是套标准化的壳子。
这给ToB公司提了啥醒？
很多ToB公司聊AI，总扯些虚的，比如“赋能全链路”“升级底层逻辑”，但Proaction的案例是真落地：用具体的工具，补具体的环节，拿到具体的数字。不用搞花里胡哨的概念，就盯着自己的核心流程，找能补短板的AI工具，效率和销量自然会上来。尤其是垂直领域的ToB，比如车队管理、设备管理这类，需求没那么泛，AI能针对性处理的地方更多，省的时间、涨的销量，都是实打实的。毕竟没人会为虚头巴脑的AI概念买单，但会为更快拿到、更贴合需求的服务买单。
当然，这个案例有没有特殊性？比如他们的团队刚好踩中了工具的最优解？或者75+小时的节省里，有没有包含无效劳动的虚数？现在不少公司都在吹AI的效果，Proaction的数字是真的落地，还是有水分的操作空间？
素材来源：OpenAI News · AI情报、大模型、AI应用落地
查看报道原文
发表第一条评论吧