为什么最重要的销售能力最容易被忽视？基于 74 名 B2B 销售主管研究的深层竞争优势发现
- 2025-08-26
- AI 力论文解读
在当今的 B2B 企业中，销售投资决策往往面临一个核心困境：企业倾向于将大量资源投入到最容易观察和量化的领域 —— 销售团队规模扩张、产品线拓展、市场地理覆盖。这些显性因素确实重要，但一个关键问题随之而来：它们是否真的是决定销售成功的核心要素？
近年来，许多 B2B 企业发现，尽管在这些传统领域进行了大量投资，销售业绩的提升却往往不尽如人意。投资回报率的不确定性让管理者开始质疑：我们是否遗漏了什么更重要的因素？
为了回答这个问题，来自瑞士的研究团队开展了一项深度研究，通过对 74 名 B2B 公司高级销售主管的认知分析，揭示了销售战略领域一个令人意外的发现。这项研究的结论可能会颠覆我们对销售投资优先级的传统认知：
真正决定销售成功的核心能力，恰恰是在日常管理讨论中最容易被忽视的深层要素。
现代 B2B 销售的成功已经远远超出了传统销售部门的职能边界。将销售视为一个以客户价值创造为中心的跨功能协作生态系统，而非单一部门的独立活动。
资源投入与绩效产出之间并非简单的线性关系，销售队伍资源（如人数、预算等）本身并不直接产生销售绩效，这些资源必须通过与特定销售能力结合，才能转化为实际的竞争优势。
1. 重要性与可见性的反向关系
来自瑞士的研究团队采用了两种严格的心理学研究方法：个人构念理论（Personal Construct Theory）和库存网格技术（Repertory Grid Technique）。个人构念理论探索的是人们如何构建对世界的理解框架，而库存网格技术则是一种结构化的访谈方法，能够揭示个体在决策时真正依赖的认知要素。
研究样本包括 74 名来自不同 B2B 公司的高级销售主管，平均年龄 47 岁，在当前职位工作至少 6 年，在当前公司任职至少 8 年。他们的共同特点是具备丰富的销售战略制定和执行经验，能够代表 B2B 行业的主流管理思维。
研究团队通过深度访谈，识别出 37 个影响销售队伍绩效的战略构念。”绩效驱动因素”指的是能够直接或间接影响销售团队整体表现的各种组织能力、资源配置和环境因素。研究要求高管对这些构念按照对销售成功的重要性进行排序。
当研究结果出炉时，即便是经验丰富的管理学者也感到意外：
被评为最重要的 5 个销售绩效驱动因素：
- 新客户获取能力（重要性排名第 1，但仅 9% 的高管主动提及）：销售组织识别潜在客户、建立初步接触并成功转化为正式客户的系统性能力。
- 创新产品开发能力（重要性排名第 2，仅 15% 主动提及）：组织持续开发满足客户需求的新产品或服务的能力，这直接关系到销售团队能否向客户提供有竞争力的解决方案。
- 客户关系发展能力（重要性排名第 3，仅 20% 主动提及）：建立初步接触后，深化客户关系、增加客户粘性的长期能力建设。
- 客户信任建立能力（重要性排名第 4，仅 30% 主动提及）：指通过专业能力、服务质量和诚信表现赢得客户信任的组织能力。
- 公司/品牌知名度（重要性排名第 5，仅 19% 主动提及）：指企业在目标市场中的认知度和声誉水平。
令人意外的是，与这些关键能力形成鲜明对比的是那些最容易观察和讨论的因素：
最常被高管主动提及的因素：
- 公司产品范围（81% 高管主动提及，但重要性排名相对较低）：企业提供的产品线广度和深度。
- 地理覆盖范围（76% 高管主动提及，重要性排名中等）：指销售网络的地理分布和市场覆盖程度。
- 销售队伍规模（70% 高管主动提及，重要性排名较低）：指销售团队的人员数量和组织规模。
反直觉发现的深层含义
这一对比揭示了一个反直觉的商业规律：真正决定销售成功的核心能力，恰恰是在日常管理讨论中最容易被忽视的深层要素。
为什么会出现这种现象？研究分析指出，最重要的能力（如新客户获取、关系发展、信任建立）具有以下特征：它们深度嵌入组织内部，难以直接观察和快速复制，需要长期投入才能建立。正是因为这种”隐蔽性”，它们往往被管理者忽略，但也正因如此，它们成为了可持续竞争优势的真正来源。
相反，那些最常被提及的因素（产品范围、地理覆盖、团队规模）虽然重要，但具有较强的可见性和可量化性。管理者容易将注意力集中在这些”显而易见”的要素上，却可能忽略了更根本的能力建设。
2. 销售成功的跨功能本质
当研究团队深入分析这 37 个销售绩效构念的来源时，发现了另一个更加颠覆性的规律：现代 B2B 销售的成功已经远远超出了传统销售部门的职能边界。
销售绩效的跨部门依赖
统计分析显示，在所有识别出的销售绩效驱动因素中，超过一半来自销售职能之外的其他组织领域。这些“非销售”因素包括：
产品与技术类因素：
- 创新产品开发能力（重要性排名第 2）：指组织持续推出符合市场需求产品的能力。
- IT 技术支持能力：指为销售过程提供技术支撑的信息系统和数字化工具。
服务与运营类因素：
- 客户服务质量：指售前售后服务的专业水准和响应效率。
- 物流配送效率：指产品交付的准确性、及时性和可靠性。
组织与财务类因素：
- 财务实力和信用状况：指企业的资金实力和市场信誉。
- 组织所有权结构：指企业的治理结构和决策机制。
跨功能协作的决定性作用
更为重要的是，研究深入分析了这些不同功能领域之间的相互作用。结果显示，销售队伍与产品开发、客户服务、营销、物流、IT 和运营等部门的协作质量，对最终的销售绩效具有决定性影响。
这一发现具有重要的管理学意义。它表明，传统的”销售部门负责销售业绩”观念已经不能适应现代商业环境的复杂性。在当今的 B2B 市场中，客户购买决策日益复杂，采购流程涉及技术评估、服务对比、财务分析等多个维度，单纯依靠销售团队的个人能力已经难以满足客户的综合需求。
从部门职能到生态系统思维
基于这些发现，研究提出了一个新的销售战略框架：将销售视为一个以客户价值创造为中心的跨功能协作生态系统，而非单一部门的独立活动。
在这个生态系统中，销售部门更像是一个协调中枢，负责：
- 收集和传递客户需求信息
- 协调内部资源配置
- 整合不同部门的专业能力
- 为客户提供统一的解决方案体验
这种转变要求企业重新思考组织架构、激励机制和资源配置方式。最成功的 B2B 企业，往往是那些能够打破部门界限、有效整合组织内外资源的企业。
3. 资源配置的复杂性法则
研究的第三个重要发现揭示了企业资源配置的一个基本规律：资源投入与绩效产出之间并非简单的线性关系。
资源与能力的互补逻辑
深入的统计分析显示，销售队伍资源（包括人力资源的知识结构、网络关系密度、工作态度等）本身并不直接产生销售绩效。相反，这些资源必须通过与特定销售能力的有机结合，才能转化为实际的竞争优势。
这一发现挑战了传统的资源配置思维。在许多企业中，管理者倾向于采用”投入更多资源 = 获得更好结果”的简单逻辑。然而，研究证据表明，这种线性思维往往导致资源浪费和投资回报率下降。
三个关键认知转变
基于这一发现，研究提出了企业资源配置需要实现的三个认知转变：
第一，从资源数量到资源组合： 企业不应该单纯追求资源投入的绝对数量（如培训预算的增加、销售团队的扩张、销售工具的采购），而应该关注不同资源之间的协同效应和组合方式。
第二，从单点优化到系统协调： 相同的资源在不同的能力组合下会产生截然不同的效果。这要求企业从系统角度设计资源-能力的匹配方案，而非孤立地优化某一个单一要素。
第三，从短期投入到长期能力建设： 真正有价值的销售能力需要时间积累和持续投入。企业应该建立长期的能力发展规划，而非依赖短期的资源注入来解决销售挑战。
理论支撑与实证验证
为了验证这一发现的科学性，研究团队采用了资源基础理论（Resource-Based Theory）的分析框架。这一理论认为，企业的竞争优势来源于其拥有的有价值、稀缺、难以模仿和无法替代的资源和能力组合。
研究将高管识别的 37 个构念分类为三大类别：能力因素、资源因素和组织情境因素。分析结果显示，五大客户导向的核心销售能力（新客户获取、客户关系发展、客户信任建立、客户需求响应性、客户保留）在绩效影响排名中占据前 4 位中的 3 位，而单纯的资源类因素（如团队规模、产品线数量等）的影响相对有限。
这一结果进一步证实了能力建设相对于资源积累的重要性，为企业的投资决策提供了科学依据。
4. 从销售洞察到 AI 转型：相似模式的价值启发
当我们将这项销售战略研究的深层洞察应用到当前企业面临的 AI 转型挑战时，会发现两个领域之间存在着惊人的相似性。这种相似性不仅验证了研究发现的普适价值，更为企业的 AI 能力建设提供了科学的指导原则。
相似模式一：重要性与可见性的反向关系
正如销售领域中最重要的能力（如新客户获取、客户关系发展、信任建立）往往是高管讨论中最少被主动提及的要素，在 AI 转型过程中，企业也表现出了类似的认知偏差。
在 AI 领域的表现：
高可见性投资：AI 工具采购（如 ChatGPT 企业版订阅）、AI 技术平台部署、专门的 AI 团队建设。
低可见性但高重要性能力：员工的 AI 素养（AI Literacy）、组织的 AI 协作文化、科学的 AI 认知框架。
许多企业将 AI 转型的重点放在购买最新的 AI 工具和搭建技术平台上，这些投资确实重要且易于量化评估。然而，正如销售研究所揭示的规律，决定 AI 转型最终成功的往往是那些“看不见”的深层要素：员工是否具备科学的 AI 认知、是否掌握了有效的 AI 协作方法、组织是否建立了支持 AI 创新的文化环境。
相似模式二：成功要素的跨部门特征
销售研究发现，超过一半的销售绩效驱动因素来自销售部门之外。同样，AI 转型的成功也远远超出了 IT 部门或数据科学团队的职责范围。
传统的部门化思维误区：
- 将 AI 转型视为 IT 部门的专项技术工作。
- 认为数据科学团队应该承担 AI 应用的主要责任。
- 其他业务部门只需被动接受和使用 AI 工具。
实际的跨部门依赖现实：AI 价值的真正实现需要人力资源部门的人才培养支持、财务部门的投资规划配合、运营部门的流程优化协调，以及各业务部门的深度参与和反馈。这与销售研究中发现的跨功能协作模式完全一致。
相似模式三：资源与能力的复杂关系
销售研究揭示的“资源不直接产生绩效，需要通过与能力的正确组合才能转化为优势”这一规律，在 AI 应用中表现得更加明显。
许多企业存在这样的认知误区：认为投入了足够的资源（购买了先进的 AI 工具、聘请了 AI 专家、建立了数据基础设施）就能自动获得 AI 能力。然而，实际情况是，这些资源必须与组织的学习能力、协作文化、认知框架形成有机结合，才能转化为真正的竞争优势。
5. 基于科学洞察的 AI 能力建设路径
基于销售战略研究揭示的这些深层规律，我们可以为企业的 AI 转型提供更加科学的指导原则。
重视深层能力建设：从销售研究到 AI 素养的科学路径
销售研究揭示的这些规律为我们重新审视 AI 转型提供了科学依据。企业应该将更多注意力转向那些“重要但不显眼”的 AI 能力建设领域，这正是 UMU 全员 AI 素养培养体系的核心理念。
基于销售战略研究的这些深层规律，我们可以为企业的 AI 转型提供更加科学的指导原则。正如销售研究揭示的，真正的竞争优势来自于那些”重要但不显眼”的深层能力建设。
在 AI 转型领域，这一规律同样适用。企业往往将大量资源投入到显性的技术采购和平台搭建上，却忽视了真正决定成功的深层要素：员工的 AI 素养（AI Literacy）、组织的 AI 协作文化、科学的 AI 认知框架。
这种深层能力建设需要系统性的方法，包括从基础的提示词素养（Prompt Literacy）培养，到建立适当的信任与验证机制，再到推动全组织的跨功能 AI 协作。
从工具思维到能力思维的转变
正如销售研究告诉我们的，真正的竞争优势来自于深层能力的系统性建设。在 AI 时代，这种深层能力就是组织的 AI 素养。
如同销售研究发现的“能力比资源更重要”，AI 转型的关键在于摒弃传统的“先学理论后用工具”模式，转向“在实践中学习”的方法。这正呼应了销售研究中的核心发现：简单的资源积累不能直接转化为绩效，需要与实际应用能力形成有机结合。
基于研究“销售成功的跨功能本质”发现，AI 应用也需要场景化的精准匹配，包括针对不同职位（销售、营销、管理等）和不同场景（内容创作、沟通协作、学习发展等）的专门解决方案。这种设计理念与销售研究的核心发现高度一致：不同的资源需要与特定的能力组合才能发挥最大价值。
企业需要认识到：拥有 AI 竞争优势的关键不是拥有更多或更先进的通用 AI 工具，而是拥有更科学的 AI 认知框架和更有效的场景化协作模式。这种转变要求企业重新审视 AI 投资的优先级，将更多资源投向人员能力建设和组织文化塑造。
6. 结论：从销售洞察到 AI 转型的科学实践
这项基于 74 名 B2B 高管认知研究的发现，为我们揭示了商业管理中的一个重要规律：在复杂的商业环境中，最重要的成功要素往往隐藏在我们的认知盲区中。当管理者将过多注意力集中在显而易见、容易量化的因素上时，真正决定长期竞争优势的深层能力建设可能被忽视。
在当前的 AI 转型浪潮中，这一洞察具有特殊的现实意义。正如销售领域存在“重要性与可见性反向关系”的现象，AI 转型中也普遍存在同样的认知误区。企业需要跳出单纯的工具采购和技术部署思维，将重点转向更加根本的组织能力建设。
科学洞察指导下的 AI 素养建设实践
基于这一科学洞察，全员 AI 素养培养成为企业 AI 转型的关键路径。这种方法将销售战略研究的发现与 AI 教育实践相结合，构建了一个既有理论支撑又有实践价值的完整框架：
通过颠覆传统的“先学后用”培训模式，转向“在实践中学习”的理念，确保学习资源能够真正转化为应用能力。同时，建立从个体能力到组织生态的全方位覆盖体系，包括场景化的精准匹配和科学的验证机制，确保 AI 转型的系统性和可持续性。
这种转变不仅仅是技术应用方式的改变，更是组织认知模式的根本升级。它要求企业领导者重新思考资源配置的优先级，重新设计跨部门协作的机制，重新定义成功的衡量标准。
UMU 正是基于这些科学洞察，致力于帮助企业识别和构建那些”重要但容易被忽视”的 AI 能力，在 AI 时代构建真正可持续的竞争优势。正如销售研究告诉我们的，最深层的能力建设往往决定着最长远的竞争优势。
UMU ALT 团队由来自清华大学、北京大学、中国人民大学、康奈尔大学、佛罗里达大学等全球知名高校的博士组成，专注于深入解析人工智能与组织管理、人力资源等领域的交叉研究。我们系统梳理大量相关学术论文，提炼其中的研究方法与核心洞见，并将其转化为企业可实际应用的知识资源。关注 AI 论文介绍合集。同时，我们结合学术成果、行业领袖建议及最佳实践案例访谈，推出了📖 发展大模型时代的 AI 力在线系列课程。该课程旨在帮助企业全面理解 AI 技术演进对组织架构、管理模式及员工能力所带来的深远影响，助力组织构建面向未来的 AI 竞争力。欢迎深入了解课程内容，或📖 联系 UMU 专属顾问，开启您的 AI 转型之旅。
参考文献：
Koponen, J., Julkunen, S., Laajalahti, A., Turunen, M., & Spitzberg, B. (2025). Sales managers’ perceptions of interpersonal communication competence in leading AI-integrated sales teams. Industrial Marketing Management, 124, 57-72.