要讨论这个问题，首先我们要搞明白，为什么B2B企业需要SDR？

SDR，是一个在许多B2B企业中都不可或缺的岗位，它承担着将市场部获取到的海量线索，转化为销售可直接高效沟通的重要职能。

作为连接市场与销售的中间核心环节，SDR拨打电话的效率以及转出的成功率，既决定着上游市场部的业绩，也影响着下游销售所接收的线索数量。

因此很多时候，市场部的症结并非在前端的内容、活动，而是线索运转的环节出现了问题。只有提升SDR的效率，才能让整个营销环节运转得更为顺畅。

（点击上图获取《AI SDR智能工作台实战指南》）

一、SDR面临的三重压力

1.来自用户和运营商的压力

如今，越来越多的用户开始逐渐反感“座机号”所打来的各种营销电话，此外在手机上显示的各类号码标记，更是进一步压低了SDR拨打电话的接通率。

再加上运营商对于营销电话的管控力度也在逐年加强，一旦被投诉，这一个号可能就无法找回。很多时候，电话拨出去无法接通才是现在SDR的常态。

但是即便面临如此的大环境，SDR为了确保电话接通后能够最快获取用户的信任，仍然需要在拨打每一通电话之前，去查询该用户的公司信息、联系人职位、历史行为记录等，前期的准备工作极大延缓了SDR每日的工作进展。

并且，过低的接通率和日益降低的有效电话时长，就导致SDR在拨通电话前所做的工作，有很大一部分是不得不做的无用功。

2.来自市场与销售的压力

可以说，SDR同时承载着来自市场与销售这两方的压力。而带来压力的根源，就在于 SDR 无法将大部分的精力都放在与高价值线索的高效沟通上。

在来自 Salesforce 的一份报告中提到，SDR平均每天仅会将33%的时间用于客户沟通，其余时间都耗费在用户调研以及跟进记录上，大量重复性工作占用了本应用于高价值沟通的时间。

3.来自业绩指标的压力

在SQL转出这类业绩指标之外，SDR团队往往也背负着“拨打量、接通量、有效电话时长”等非常严格的过程指标。

然而这类指标的统计相对困难，市场总监等管理层也难以实时掌握SDR团队中每一名成员的情况。

二、AI SDR解决方案

面对上述这三个问题，在现有的SDR流程中显然是难以解决的。因此，我们需要将AI能力引入到SDR的工作流程之中。然而一提到AI SDR，很多人下意识地就将其理解为一款“AI打电话”的工具。

但在致趣百川看来，AI SDR的目标，是要改善并进一步提升当前SDR团队的工作效率以及转出效率。

AI SDR与传统SDR模式的对比，具体可参照下表：

（传统SDR与AI SDR的效果对比）

这种期望的背后，是一种将GEO简单等同于传统数字营销工具的惯性思维。认为投入即可量化产出线索。然而，这并非当前阶段GEO所能做到的。将GEO视为短期获客工具，是踏入误区的第一步。

1.AI用户画像，深入分析用户行为

AI SDR工作台整合内外部数据源（如CRM、CDP、企查查、网站浏览行为等），在用户线索界面实时生成动态客户画像侧边栏，并围绕商业意图、用户画像、行为活跃度等维度对该线索进行打分。

通过AI用户画像，SDR只需扫视侧边栏，即可在几秒内掌握客户关键信息，省去繁琐的调研时间，将宝贵精力投入到理解客户当前需求和进行有深度的对话上。

另一方面，对于客户而言，案例永远是最具参考价值的。AI SDR工作台基于实时分析的客户画像（公司行业、规模、痛点关键词、联系人角色）和当前对话语境，可利用AI算法智能匹配并推荐最相关的客户成功案例。

这就意味着，做好GEO的前提是，企业本身已经打好了坚实的内容基础。然而对于大部分B2B企业而言，内容的基础相对薄弱。因此，期望通过短期“优化”就让AI为你“带货”，无异于缘木求鱼。这种急功近利的思想，恰恰是导致后续一系列战略失误和资源错配的根源。

2. 一键拨号+自动记录跟进详情，加速原有工作流

SDR 在日常工作中，需要频繁在多个系统（CRM、通讯录、拨号软件、营销系统）间切换来查找线索、拨打电话、记录通话结果，操作繁琐且易出错。

AI SDR 工作台深度集成电话功能，提供真正意义上的“一键拨号”。SDR在客户线索详情页或客户画像侧边栏上，直接点击集成拨号按钮即可发起呼叫，无需切换窗口或手动输入号码。

通话结束后，系统可自动弹出快速记录模板。这极大简化了操作流程，减少了重复性工作的时间浪费，让SDR能够更流畅地处理更多潜在客户。

自动提取通话录音，自动撰写跟进记录

另一方面，手工记录通话内容和转写跟进记录，可以说是SDR工作中最耗时的环节之一，且容易遗漏关键信息或记录主观化、不及时。

AI SDR工作台通过AI能力，可自动将通话录音转写为文字，并智能提取关键信息，如客户提及的核心需求、痛点、未来规划、异议点、关键决策角色等。基于预设规则和AI理解，自动生成结构化的、客观的跟进记录摘要，并填充到CRM对应的线索/联系人字段中。

通过AI，直接节省了SDR超过80%的繁琐手工录入时间，同时确保了记录的即时性、完整性和准确性。

3.数据看板，工作过程清晰可回溯

AI SDR工作台提供直观的仪表盘和可视化报告，整合SDR工作量（如每日/每周覆盖客户数、有效通话数）、互动质量（平均通话时长、关键信息提取量）等多维数据，让每周工作都能清晰展开。

三、围绕AI SDR打造线索闭环

在打造线索闭环方面，致趣百川与独到科技等生态合作伙伴实现了深度数据互通，共同构建可复制的AI SDR营销模式，形成了“三阶段”式的AI SDR线索闭环。

对于B2B企业而言，GEO绝非可以即插即用的“获客神器”。如果不能正确理解其本质、厘清其边界，它不仅难以成为企业获客增长的重要渠道，反而极有可能演变成一个无底洞，悄无声息地吞噬着企业的营销预算。

第一阶段

通过OneID能力打通展台、CRM、官网等系统，叠加独到科技一键授权功能，同步用户的官网浏览、直播参与、展会等行为标签，构建360°全景用户画像，系统智能评分筛选高价值用户。AI SDR工作台则会将线索按照优先级排序，通话后AI会自动生成摘要并同步至系统；

第二阶段

针对 “温”“冷” 线索启动自动培育流程，定期推送行业内容，同时独到AI销售通过对话产生的新标签反向传入致趣CDP，动态评分机制持续追踪用户行为，确保线索不流失；

第三阶段

线索流转时，系统同步完整用户画像、行为轨迹及AI通话摘要，助力销售快速把握需求，成单或失败结果反馈至系统优化模型，形成数据驱动的智能闭环。

四、让AI SDR成为每一家B2B企业的“必需品”

让专业的人干专业的事，这就是SDR在市场销售团队内存在的核心价值。对于B2B企业而言，AI SDR具有以下通用价值：

AI SDR缩短了ToB的销售周期

AI SDR可以通过提升SDR的人效，来大幅缩短销售周期。通过即时响应和持续跟进，确保潜在客户不会长时间处于等待状态，从而加快了从初次接触到销售机会确认的过程。

AI SDR提高了团队的人均产出

由于AI承担了大部分重复性的开拓工作，SDR得以将时间集中在高价值的客户互动和交易谈判上。这使得每个SDR能够覆盖和影响更多客户，将主要精力用于深入挖掘客户需求、定制解决方案和促成交易。

AI SDR带来了更高的线索转化

AI SDR通过在提供准确的用户画像，帮助SDR团队可精准筛选出高意向客户，进而能够有针对性地对个别线索进行运营和培育。

当然，我们也需要认识到，AI SDR的这种模式并非完美无缺，例如在处理复杂客户需求、建立深层次信任关系方面，人工的作用仍然不可替代。

因此，最佳的策略往往是人机协同，让AI负责高强度、标准化的前期开拓工作，让人类SDR专注于高难度、高价值的后期成交环节。这种结合有望发挥两者所长，实现营销获客效率和效果的最大化。