AI kończy sprzedaż na chybił trafił
Ekspert: Cezary Reszel, CEO & co-founder Zynt
W sprzedaży B2B łatwo pomylić dotarcie do właściwego klienta z samą sprzedażą. Tymczasem skuteczna sprzedaż zaczyna się na długo przed pierwszą rozmową. Trzeba wiedzieć, które firmy obserwować, do kogo w nich dotrzeć i przede wszystkim kiedy to zrobić. To właśnie ten etap procesu sprzedażowego najmocniej zmienia dziś sztuczna inteligencja. Nie dlatego, że potrafi lepiej rozmawiać z klientem, lecz dlatego, że może jednocześnie obserwować setki firm i wychwytywać sygnały, których człowiek nie byłby w stanie śledzić ręcznie. To istotna zmiana, ponieważ w prospectingu coraz mniej chodzi o tworzenie kolejnych list potencjalnych klientów. Znacznie ważniejsze staje się rozpoznanie momentu, w którym po stronie konkretnej firmy pojawia się realny powód do rozmowy.
Tysiące wiadomości nie gwarantują jednej dobrej rozmowy
Przez lata prospecting opierał się przede wszystkim na budowaniu baz kontaktów. Handlowiec wybierał branżę, wielkość firmy i stanowisko, a następnie przygotowywał listę osób, do których warto wysłać wiadomość. Później dochodziły personalizacja i kolejne follow-upy. Automatyzacja sprawiła, że dziś cały ten proces można prowadzić na ogromną skalę. Problem polega na tym, że równie łatwo można zautomatyzować proces, który od początku był źle zaprojektowany. Jeżeli firma kieruje ofertę do niewłaściwych osób, AI pozwoli jej jedynie popełniać ten sam błąd szybciej i na większą skalę.
Handlowcy każdego tygodnia poświęcają na prospecting równowartość całego dnia pracy. Mimo to blisko połowa z nich deklaruje, że nie ma wystarczająco dużo czasu, aby prowadzić cold outreach na odpowiednią skalę. Dane Salesforce pokazują również, że zespoły osiągające najlepsze wyniki sprzedażowe korzystają z agentów AI w prospectingu 1,7 razy częściej niż zespoły pozostające w stagnacji. Sama korelacja nie dowodzi oczywiście, że to AI napędza ich wzrost. Pokazuje jednak, które zadania liderzy sprzedaży już dziś przekazują sztucznej inteligencji.
Skala działa dobrze, gdy produkt jest potrzebny szerokiej grupie odbiorców, oferty poszczególnych dostawców są do siebie zbliżone, a decyzja zakupowa nie wymaga długiego namysłu. Wtedy zwiększenie liczby kontaktów rzeczywiście może przełożyć się na większą sprzedaż. W B2B często jest jednak odwrotnie. Jeżeli oferta ma trafić do konkretnej firmy i konkretnej osoby, a potrzeba pojawia się dopiero w określonym momencie, sama liczba kontaktów niewiele zmienia. Można wysłać tysiące wiadomości i ani razu nie trafić na moment, w którym klient jest gotowy do rozmowy. Dlatego największa wartość AI w prospectingu nie leży w liczbie wysłanych wiadomości, lecz w trafniejszej selekcji. Handlowiec nie potrzebuje kolejnych stu nazwisk na liście. Znacznie cenniejsza jest dla niego informacja, które trzy osoby właśnie teraz mają powód, żeby z nim porozmawiać.
Handlowcy nie chcą więcej automatyzacji. Chcą lepszych informacji
Zanim razem z Wojciechem Ozimkiem zaczęliśmy budować Zynt, pojechaliśmy do Nowego Jorku. Chcieliśmy sprawdzić, jak z prospectingiem radzą sobie handlowcy działający na jednym z najbardziej konkurencyjnych rynków B2B. Przeprowadziliśmy tam blisko 1200 rozmów. Początkowo wychodziliśmy z dość oczywistego założenia, że skoro tworzymy produkt wykorzystujący AI, handlowcy będą oczekiwali jak najdalej idącej automatyzacji. System, który mieliśmy już w głowach, miał samodzielnie znaleźć potencjalnego klienta, napisać do niego, umówić spotkanie i przekazać handlowcowi gotowy kontakt. Rozmowy pokazały jednak coś zupełnie innego, oni wcale nie chcieli oddawać maszynie relacji z klientem. Potrzebowali przede wszystkim narzędzia, które ułatwi im wyszukiwanie i analizowanie informacji o tym, z kim warto rozmawiać oraz dlaczego właśnie teraz. To rozróżnienie okazało się kluczowe.
Za oceanem zrozumieliśmy również, że sama informacja o tym, że dana firma pasuje do grupy docelowej, to dla handlowca zdecydowanie za mało. Znacznie więcej mówi zmiana osoby na stanowisku decyzyjnym, wejście firmy na nowy rynek, rozpoczęcie inwestycji, rekrutacja pracowników do konkretnego projektu czy zmiana strategii. Kilka takich zdarzeń w krótkim czasie może istotnie zwiększyć priorytet danego konta. I właśnie tutaj zaczyna się najbardziej wartościowa rola AI. Człowiek może regularnie obserwować kilka, kilkanaście, a może nawet kilkadziesiąt firm. Trudno jednak oczekiwać, że każdego dnia będzie analizował informacje dotyczące setek potencjalnych klientów i na bieżąco wychwytywał zachodzące w nich zmiany.
Liczą się szczegóły
Wyobraźmy sobie firmę, która od miesięcy znajduje się na liście potencjalnych klientów. Ponieważ nic szczególnego się w niej nie dzieje, handlowiec odkłada ten lead na później. W pewnym momencie zmienia się jednak osoba odpowiedzialna za zakupy. Firma zaczyna budować zespół związany z nowym projektem, a chwilę później pojawia się informacja o planowanej inwestycji. Każdy z tych sygnałów osobno może nie wystarczyć, by uznać firmę za gotową do rozmowy. Razem mogą jednak świadczyć o istotnej zmianie i wskazywać, że właśnie pojawił się dobry moment, aby wrócić z ofertą.
Ręczne wyszukiwanie i łączenie takich informacji pochodzących z dziesiątek źródeł trudno prowadzić przy większej liczbie obserwowanych kont. System natomiast może śledzić nowe zdarzenia, zestawiać je z wcześniejszym kontekstem i zwracać uwagę handlowca, gdy kilka sygnałów zaczyna układać się w spójny obraz. W prospectingu taka funkcja może mieć znacznie większą wartość niż kolejna automatyzacja hurtowej wysyłki wiadomości.
To człowiek sprzedaje
Człowiek nadal musi prowadzić rozmowę, ale nie oznacza to, że AI nie ma miejsca w samej sprzedaży. Może przygotować handlowca do spotkania, zebrać najważniejsze informacje o firmie, przeanalizować wcześniejszą korespondencję i pomóc uporządkować argumentację. Odpowiedzialność za przebieg rozmowy i rozwój relacji pozostaje jednak po stronie handlowca. Każdy, kto choć raz próbował coś sprzedać, wie, że rozmowa handlowa nie jest listą zadań do odhaczenia. Wymaga reagowania na kontekst, rozpoznawania intencji rozmówcy i podejmowania decyzji bez dostępu do wszystkich informacji. AI może pomóc w przygotowaniu, ale nie przejmie odpowiedzialności za to, co zostanie powiedziane klientowi ani w jaki sposób będzie rozwijana relacja. Dlatego nie przekonuje mnie wizja przyszłości, w której agenci AI prowadzą za handlowców coraz więcej rozmów. Znacznie ciekawszy i bardziej użyteczny jest model, w którym maszyna obserwuje rynek i porządkuje informacje, a człowiek decyduje, gdzie skierować uwagę i jak wykorzystać właściwy moment.
W sprzedaży liczy się nie tylko wiadomość
Firmy wdrażające AI w sprzedaży często zaczynają od najbardziej widocznego obszaru, czyli automatyzacji wiadomości, gdyż jej efekty po prostu łatwo zmierzyć. Można policzyć wysłane maile i follow-upy, a także umówione spotkania. Znacznie trudniej ocenić, ile wartościowych sygnałów handlowiec wychwycił w odpowiednim momencie. Jeżeli potencjalny klient podejmuje decyzję zakupową w określonym czasie, kontakt nawiązany miesiąc wcześniej może okazać się przedwczesny, a miesiąc później – spóźniony. Nawet najlepiej napisana wiadomość nie naprawi złego timingu.
Dlatego wdrażanie AI w sprzedaży warto zacząć od dwóch pytań – ile czasu handlowcy poświęcają na ręczne wyszukiwanie informacji o potencjalnych klientach oraz ile mija od pojawienia się istotnego sygnału do pierwszej reakcji? Odpowiedzi mówią o jakości prospectingu więcej niż sama liczba wysłanych wiadomości. AI nie musi więc kończyć pracy handlowca. Może natomiast wyeliminować jej najmniej produktywną część: zgadywanie, komu i kiedy warto poświęcić uwagę.
Cezary Reszel
CEO i współzałożyciel Zynt. Od ponad 12 lat buduje i skaluje procesy sprzedaży B2B w firmach technologicznych, uczestnicząc m.in. w rozwoju Booksy. Jest także mentorem ponad 20 startupów. Zynt stworzył na bazie prostej obserwacji: w sprzedaży B2B przewagę zyskuje ten, kto jako pierwszy rozpocznie rozmowę z klientem we właściwym momencie.
Zynt
Narzędzie, które pomaga zespołom sprzedaży B2B wychwytywać sygnały zakupowe. Monitoruje ponad 3500 publicznych źródeł i każdego dnia wskazuje firmy wchodzące w okno zakupowe. Handlowcy otrzymują gotową listę potencjalnych klientów wraz z informacją o decydencie, danymi kontaktowymi i konkretnym powodem do rozpoczęcia rozmowy.
Firma powstała w 2025 roku i obsługuje klientów w Polsce oraz regionie CEE. W 2026 roku pozyskała 1,7 mln zł w rundzie pre-seed od 24Ventures. Jej założycielami są Cezary Reszel, CEO, oraz Wojciech Ozimek, CPTO.
Przeczytaj także: Handel sezonowy w 2026: jak pogoda i viralowe trendy zmieniają sprzedaż?
Last Updated on 12 sierpnia, 2026 by Anastazja Lach