伊犁哈萨克自治州网站建设_网站建设公司_云服务器_seo优化

Workus AI是一款Agent驱动的B2B商业网络，通过AI技术重构传统获客流程，解决传统B2B获客渠道失效、技术门槛高和商业模式畸形三大痛点。其核心价值在于让AI自主学习业务定义客户画像，实现多渠道个性化触达，并自动筛选交付精准商机。采用"按结果付费"模式，商机有效率可达1%-10%，远高于行业平均水平。未来计划构建全球B2B商业交易网络，让供需连接像刷抖音一样简单。

B2B获客融合AI后，找客户就像“刷抖音”一样简单了。

在B2B商业世界里，获客始终是悬在所有企业头顶的“达摩克利斯之剑”。

尤其是外贸行业，传统获客模式早已陷入“高成本、低效率、低转化”的死循环——广告点击费水涨船高，有效询盘却不足1%；

海外展会动辄几十万美金成本，却只能收获几十个潜在客户；外贸业务员一天最多撰写30封个性化邮件，其余全是模板群发，回复率不足万分之五。

而这一切，正在被一个名为Workus AI的产品颠覆。

作为一个Agent驱动的B2B商业网络，Workus AI的核心逻辑简单粗暴：用AI完全替代SDR/BDR的重复性工作，自动完成“找客户、做背调、个性化沟通、筛选商机”全流程，并且采用“按结果付费”模式——没有有效商机，分文不取。

本次，数科星球DigitalPlanet找到了这家神秘公司创始人Leon，并通过数小时的深度访谈还原了这家公司高速增长的奥秘。

从高中时期的网络安全黑客，到360安全研究员，再到连续创业的SaaS创始人，Leon的经历让Workus AI天生带着“技术破局”的基因。

目前Workus AI已经完成天使轮融资，由由探奇资本 TechX 担任独家财务顾问。

今天，我们就来深度拆解WorkusAI的产品逻辑、行业洞察与商业野心，看它如何用AI重构B2B获客的底层规则。

01

传统B2B获客的三大死结

在创办WorkusAI之前，Leon的前一个创业项目已经服务了数百家头部B2B客户，涵盖中大型互联网公司、国央企和银行。

彼时，他既要负责产品研发，也要管理市场和销售团队，而搭建BDR团队处理线索的经历，让他深刻体会到了B2B获客的低效与痛苦。

**“当时客户线索越来越多，但靠人工筛选、跟进的效率极低，大量重复性工作消耗着团队精力。”Leon对数科星球DigitalPlanet回忆道，“客户咨询的问题大多相似，但我们只能通过关键词匹配或简单语义分析回复，精准度差，客户体验不佳。”**而当他深入外贸行业调研后发现，这里的获客痛点比他想象的更严重，集中体现在三个核心死结上：

• 首先是传统获客渠道正在失效。

高成本换不来高价值外贸企业的传统获客渠道主要分为三类，但每一类都存在难以解决的硬伤：

**第一类是平台渠道：**这类平台本质是“流量二道贩子”——先在谷歌等搜索引擎购买潜在买家流量，再在站内分发给卖家。

但如今平台已进入“存量竞争”阶段：大型平台海外买家增长见顶，200万卖家争夺有限客户资源，导致广告竞价白热化，点击成本持续攀升。

更致命的是，平台对买家缺乏严格身份验证，一个卖家一天可能收到七八十个询盘，但真正有效的只有一两个，其余多是C端买家或无效询价，不仅浪费人力接待成本，还容易造成“虚假繁荣”。

更讽刺的是，平台的收费模式与客户需求完全相悖。

平台按点击收费，无论是否产生有效商机，卖家都要付费。很多中小卖家一年投入几十万广告费，连平台费和广告费都赚不回来，最终发现这个游戏变成了“氪金游戏”——头部卖家或付费多的卖家能拿到优质流量，中小卖家只能在夹缝中生存。

**第二类是线下展会：**国内参展一次成本3万-15万元，海外展会更是高达几万甚至几十万美元，但效果难以持续。展会通常只有两三天，最多能接触几十个客户，展会结束后获客就陷入停滞。

对于中小企业来说，这种“一锤子买卖”的获客方式，投入产出比极低。

**第三类是线上主动开发：**这是目前很多外贸企业的选择——通过社交媒体、采购数据、搜索引擎等渠道寻找潜在客户，再主动联系。

但这种方式同样效率低下：业务员需要在多个工具中检索客户信息，手动筛选决策人，还要针对每个客户做“背调”，定制沟通内容。

一个业务员一天最多能完成30封个性化邮件，超过这个数量就只能复制粘贴，导致沟通缺乏诚意，回复率极低。

更关键的是，客户跟进周期长，少则几个月，多则一年以上，人工跟进很容易遗漏或跟丢客户。

• 其次是，传统外贸获客存在技术门槛和鸿沟。

Leon对数科星球DigitalPlanet讲到，比如做独立站或社交媒体获客，需要专业的SEO优化、内容运营、海外市场洞察能力，还得懂外语、懂外贸知识。

但现实是，大部分制造业企业都是传统工厂，老板们缺乏互联网思维，也招不到月薪几万的专业marketing人才——一个工厂能有几千、几万粉丝就已经很“顶尖”，想要达到一天上千询盘的规模，更是难如登天。

即便是使用一些获客工具，也面临“水土不服”的问题。很多工具只是简单提供数据或群发功能，无法解决“找得准、聊得透、跟进及时”的核心需求。

业务员需要在多个工具之间切换，手动整合数据，不仅效率低，还容易出错。

• 第三，传统平台型获客商业模式正在走向畸形。

事实上，这一直是传统SaaS不能言说的“割韭菜”逻辑。

以往，在B2B SaaS行业，一个普遍痛点是：很多产品按席位、按功能收费，但客户最终能不能拿到结果，却没有保障。

比如有些获客工具，收了年费却只能提供一堆数据，客户还需要自己筛选、跟进，最后效果不佳，只能认栽。

02

Agent驱动的获客全流程自动化

正是看到了这些行业痛点，Leon决定用AI技术重构B2B获客流程。

Workus AI的本质，是一个Agent驱动的B2B商业网络。

它的核心逻辑是：让AI Agent代替人工，完成从客户筛选、个性化沟通到商机交付的全流程，最终给客户一个“拿来就能用”的精准商机。

（Workus AI产品界面）

可从网站、店铺、产品文档中学习和理解公司业务

具体来说，这个流程分为三个核心步骤：

• 第一步：该平台可以让AI自主学习业务，定义精准客户画像，用户不需要手动整理复杂的销售话术或市场分析，只需要上传官网、产品文档、店铺链接等资料，Workus AI就能自动学习和理解企业的业务模式、产品卖点、竞争优势。

结构化提炼定位、卖点与竞争优势

在此基础上，AI会结合行业数据，帮助用户定义并细化理想客户画像（ICP），包括行业、公司规模、地区、职位、业务阶段等维度。

对于制造业B2B出口客户，Workus AI还做了针对性优化——比如结合海关数据、海外采购趋势，精准匹配目标市场的潜在买家。

以一家生产汽车配件的客户为例，Workus AI会自动提取产品的核心参数（如适配车型、材质标准、认证资质等），并匹配对这些参数有需求的海外分销商或工厂。

可自动匹配并筛选更有成交可能性的潜在客户

• 第二步：这个平台可以保证多渠道触达，以实现高度个性化沟通。

传统获客工具的群发模式，最大问题是缺乏诚意，很容易被客户忽略。

而Workus AI的Agent，会像专业销售一样，在沟通前做足“功课”：研究客户公司的最新动态、采购记录、社交媒体内容，甚至是所在行业的趋势和痛点。

然后根据这些信息，生成完全个性化的沟通内容。

比如，若客户最近发布了新产品，Agent会围绕产品相关的供应链需求切入；若客户所在行业面临原材料涨价难题，Agent会针对性介绍成本更低的替代方案。

这种“千人千面”的沟通方式，回复率比传统群发高出数十倍。

在触达渠道上，Workus AI支持Email、Linkedin、WhatsAPP等多个海外主流沟通渠道，AI会根据客户所在地区和时区，自动选择最佳触达时间和渠道。

比如对北美客户，优先使用Email和Linkedin；对东南亚客户，重点通过WhatsAPP沟通。

设置发件身份与触达规则

更关键的是，基于Leon多年的网络安全经验，Workus AI解决了数据触达的“最后一公里”问题——通过邮箱养号、IP轮换、内容优化等技术，确保沟通信息能精准送达客户的收件箱，而不是被拦截或归入垃圾箱。

要知道，国内很多EDM工具号称一天能发100万封邮件，但99%以上都会被直接拦截，根本无法触达客户。

在正确时间把消息送到正确的人

• 第三步：该平台可以实现客户的自动跟进筛选，交付精准商机客户回复后，AI会继续进行多轮沟通，判断客户的意向程度——比如是否询问产品参数、是否要求报价、是否愿意预约会议。

只有当客户明确表达意向（如要求发送报价单、预约演示、参观工厂等），且符合客户画像时，Workus AI才会将这个商机推送给用户。

用户不需要处理任何无效沟通，只需要聚焦于后续的谈判和转化即可。

在内测中，一个AI Agent的工作效率相当于10个以上的初级销售——它能7x24小时不间断工作，一天处理数千条沟通，而成本却只有人工的几十分之一。

“我们交付的不是询盘，而是‘可成交的商机’。”Leon对数科星球DigitalPlanet强调，“区别在于，询盘可能是无效的、模糊的，而商机是客户明确表达意向、符合客户画像、可以直接进入转化流程的。”

03

为什么现在的AI能做好B2B获客？

过去，数科星球DigitalPlanet发表了150余家优质AI的直接对谈，很多人曾问，为什么以前的AI做不好获客，现在却可以？

其实，这背后，是大模型技术的三大核心突破。

从技术角度来看，如今的语义理解能力实现了飞跃。对比以前的AI只能做简单的关键词匹配，无法理解复杂的客户需求和业务场景。

而现在的大模型，能够真正理解自然语言的语义，甚至能处理多模态数据——比如用户上传一张产品图片、一个PDF手册，AI就能自动提取关键信息，生成对应的销售话术和客户筛选条件。

这对于制造业客户来说尤为重要，因为他们的产品往往有复杂的技术参数，AI能精准理解并传递给潜在买家。

因为基座模型的进步，进而让AI应用的自主决策和执行能力得到了提升。

在本案例中，Workus AI的Agent不是一个被动执行指令的工具，而是一个能自主决策的“虚拟销售”。

它能根据客户的回复调整沟通策略，比如客户对价格敏感，就重点强调性价比；客户关注质量，就突出产品的认证和工艺。这种自主决策能力，让AI能够应对复杂的沟通场景，而不是只能执行固定流程。

第三，WorkusAI具备多模型混合运用与数据处理能力，另外它还可以在数据筛选和标签匹配上，使用轻量化模型保证效率；在客户需求理解、背调分析、沟通内容撰写上，采用了多Agent 架构，使用了业内最智能的模型组合，确保精准度。

同时，Workus AI整合了全球主流的B2B数据渠道，包括海外社交媒体、采购数据库、海关数据、搜索引擎等，能够快速筛选出符合客户画像的潜在买家。

大模型技术的进步，让AI Agent具备了替代人工完成基础销售工作的能力。”Leon表示，“以前需要10个人花一周时间完成的客户筛选和沟通工作，现在AI Agent一天就能完成，而且成本更低、精准度更高。”

（Workus AI团队）

04

商业模式革新：基于结果付费

如果说产品逻辑是Workus AI的骨架，那么“按结果付费”的商业模式就是它的灵魂。这也是Workus AI与其他获客工具最核心的差异。

它按照商机个数收费。

在长谈后，数科星球DigitalPlanet发现，WorkusAI的收费逻辑很简单：客户不需要为功能、流量、点击付费，只需要为“高质量的有效商机”付费。

什么是“有效商机”？

Workus AI有明确的定义：必须是符合客户画像、客户明确表达合作意向（如要求报价、预约会议、索要详细参数等）、且能正常跟进的潜在客户。

如果AI推送的商机是无效的（如客户不回复、不符合画像、意向不明确），Workus AI不会收取任何费用。

对于制造业B2B出口客户，Workus AI会根据客单价和行业特点，制定差异化定价：客单价较低的产品，单个有效商机的费用在300元左右；客单价较高的设备、汽车配件等产品，单个有效商机的费用最高不超过500美元。

对比某大厂国际站几千元一个的有效询盘成本，Workus AI的性价比优势非常明显。“这种模式让我们与客户的利益完全绑定。”Leon解释道，“客户赚不到钱，我们也赚不到钱；客户拿到更多精准商机，我们的收入才会增长。这与传统SaaS按席位收费的模式完全不同，从根源上解决了‘产品卖出去就不管效果’的行业痛点。”

通过前期的业务学习和客户画像定义，AI能快速排除无效客户，聚焦于高潜力买家。在测试中，Workus AI的商机有效率（有效商机数/总沟通数）达到了1%-3%，而行业平均水平只有万分之几。

对于产品有竞争力、客户画像清晰的客户，有效率甚至能达到10%以上。

在内测中，有客户反馈：“用Workus AI，相当于一夜之间雇佣了10个客户开发团队，而且不用付底薪”。这种“零风险、高回报”的模式，让Workus AI在短时间内积累了数百个内测客户。

05

全球B2B商业网络

如果只是做一个能交付商机的AI工具，Workus AI的价值还不够大。

在Leon的规划中，Workus AI的终极目标是构建一个全球范围内的B2B商业交易网络——让供需双方的连接变得像刷抖音一样简单。

传统的获客工具，本质上是“单点连接”——帮助一个企业找到几个潜在客户，完成一次交易后，关系就中断了。

而Workus AI要做的，是“网络连接”——让每个企业都成为网络中的一个节点，AI Agent作为节点之间的连接器，实现供需双方的自主匹配和持续互动。

比如一个中国的汽车配件工厂，通过Workus AI的Agent找到了美国的一个汽车经销商。

成交后，AI Agent会持续关注双方的需求变化——如果经销商需要扩大采购规模，AI会自动匹配更多中国的供应商；如果工厂推出了新产品，AI会推荐给经销商的上下游企业。

这种网络效应，会让每个节点都能持续受益。

更重要的是，这个网络没有边界。

它不仅连接中国的制造业企业和海外的买家，还会连接全球的供应商和需求方——包括越南、印度、东南亚等新兴制造业基地，让全球的优质供应链都能接入。

Leon认为，Workus AI的出现，就是要打破这种信息壁垒，让中国造的优势直接触达全球的每一个需求点——无论是发达国家的大型采购商，还是发展中国家的中小商家，都能以更低的成本、更高的效率，享受到中国制造业的红利。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传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】

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓