AI 功能上线了,客户为什么没用起来?
从尝鲜到持续使用,AI 才能跑出新收入。从海外路径到国内样本,我们走进EC找答案。
文 | 崔牛会
ToB软件公司做AI,经常会遇到一个尴尬时刻:功能上线了,客户也觉得不错,用量却没有真正起来。
Demo时愿意看,试用时觉得新鲜。回到每天的工作,员工仍然按照原来的方式打电话、跟客户、写记录。AI功能藏在系统里,想起来才用一次。
到了Token计费阶段,这个问题会直接反映在收入上。
以前,License按账号、模块或使用期限收费。客户签下合同,收入基本确定。现在,Token跟实际调用挂钩,客户不用,消耗就不会发生。
所以,从License走向Token,先要回答:如何让 AI 进入客户每天的工作,让一次尝试变成持续使用?
全球企业软件公司都在寻找答案。有的让Agent直接承担任务,有的按动作或结果收费,还有通过硬件,把AI放进工作发生的地方。
01 国外企业软件,怎么卖AI
Salesforce推出Agentforce后,在License(用户许可)之外增加了Flex Credits。Agent更新客户记录、处理服务请求、推进工作流,都会消耗Credits。客户可以通过Digital Wallet查看不同Agent的用量和成本。
企业以前按照使用软件的人数购买License。Agent开始承担工作后,执行动作也可以成为新的计量单位。
HubSpot选择把计费进一步靠近结果。
Customer Agent成功解决一次客户对话,收费0.50美元;Prospecting Agent推荐一条符合外联条件的线索,收费1美元。客户购买的已经不是生成了多少文字,而是一次解决和一条可以继续推进的线索。
Intercom的Fin AI Agent也采用结果计费。成功解决问题、完成设定流程或筛选线索,才会产生相应费用。AI尝试过却没有完成任务,不计入这笔Outcome费用。
还有些公司从使用入口入手。
Samsara通过车载摄像头、传感器等硬件持续获得车辆和作业现场的数据,再由云端AI识别风险、提醒驾驶员并触发工作流。AI被放进工作发生的地方,用户不必每次主动打开一个功能。
这些实践提供了几种不同的可能:
- Agent执行动作,可以按Credits计费;
- 完成一项任务,可以按结果收费;
- 硬件进入现场,可以带来持续的数据和调用。
License也没有因此消失。更常见的变化是License与用量、动作、结果计费同时存在。
企业软件的收入结构,正在从“多少人获得使用权”,逐步增加按AI使用量和工作结果收费。
02 客户用起来,要过三关
新的收费方式成立之前,产品要先解决使用问题。
第一道门槛,是找到高频任务。
在原有页面里增加一个AI按钮,客户可能会尝试几次。新鲜感过去以后,使用很容易停下来。
能够持续调用的AI,通常进入了一项反复发生的工作。它可能负责整理客户信息、准备销售线索、回答服务问题,也可能帮助员工完成分析和跟进。
任务越具体,客户越容易判断AI有没有价值。
第二道门槛,是建立稳定入口。
企业软件经常面临一个现实问题:产品能力已经具备,员工却想不起来使用。
AI的入口可以在CRM、客服系统和协作工具中,也可以进入电话、语音和硬件设备。入口离工作越近,用户额外付出的操作越少,持续使用越容易发生。
第三道门槛,是让消耗与价值建立联系。
Token是技术计量单位,客户最终关心的仍然是结果。
一次调用完成了什么任务?节省了多少时间?有没有减少遗漏?是否带来了可以继续推进的商机?
如果Token消耗不断增加,客户却感受不到工作变化,新的计费方式很难长期维持。
因此,从License到Token,需要同时具备三个条件:
- 有明确任务,AI才有稳定工作;
- 有低门槛入口,使用才能持续发生;
- 有可感知结果,客户才愿意继续付费。
03 看国内,EC把AI放进销售现场
国内ToB市场有自己的客户结构、销售方式和付费习惯。国外已经出现的几条路径,到了中国会怎样落地,还需要更多真实样本。
EC正在沿着一条具体路径推进。
在产品上,它从CRM走向Sales Agent,希望AI进入销售工作;在使用入口上,它开始探索软件与智能硬件的结合;在商业化上,它尝试从License走向Token。
这几件事需要放在一起看。
Sales Agent能否进入真实销售任务,决定客户会不会使用;智能硬件能否带来稳定数据,影响AI工作的连续性;Token能否与客户价值建立联系,则决定新的收入方式能不能持续。
这条路径也会反过来影响公司内部。产品要重新选择场景,研发要调整生产方式,市场团队需要重新理解商机、内容和投放。
EC目前走到了哪一步?客户愿意为什么样的AI能力付费?软硬结合怎样进入销售现场?License与Token如何并行?过程中哪些判断得到了验证,又踩过哪些坑?
这些具体答案,9月18日,崔牛会深度学习将走进六度人和(EC),去现场展开。EC创始人及产品、研发、市场负责人将围绕从CRM到Sales Agent、从纯软件到软硬结合、从License到Token的实践,打开产品选择、产研调整、商业化和市场增长中的真实过程。
我们先看见企业软件AI商业化的不同可能,再走进一家国内ToB公司,看看它怎样把这些可能一步步放进客户现场。
深度学习之六度人和(EC)站⬇️⬇️

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