告別手動搜名單！五分鐘掌握全通路潛客

來源頁標題：就享知 | AI 正在改寫 B2B 業務開發模式
發布日期：2026-08-10
來源平台：就享知 DigiKnow
擷取說明：由主題策展頁導向的公開知識文章；保留文章正文與頁面標示，未將平台推薦頻道、留言區等附加內容視為文章正文。

2026-08-10

作者

AI在這編

1.7k

業務還在手動找名單？競爭對手已經用 AI 同時開發數百家客戶。愛肯客Growise的TAM AI 可以進行全通路潛客開發，自動搜尋B2B潛在客戶、決策者與聯絡資訊，讓新客開發從數週縮短至幾分鐘。

馬上到

愛肯特

留言「AI頭家嚴選」，兌換「9月限時獨家優惠」！

在 B2B 業務開發現場，找新客戶這件事幾乎每一家企業都在做—但每一家企業都做得很辛苦。

業務主管早上打開既有系統，看到的是現有客戶清單；想找新客戶，只能靠展覽收名片、買名單、或業務憑感覺掃 LinkedIn。一個業務一個月能接觸到的潛在新客，用十隻手指就數得完。

這樣的困境在製造業、貿易商、B2B 服務業尤為普遍。業務主管真正想知道的，其實就是這三個問題：

理想客戶長什麼樣？

全球有多少家符合條件的公司？

決策者是誰？要怎麼聯絡到他？

詢價很多但沒轉換，業績成長永遠靠擴編人手—問題不在市場不夠，而在找客戶的方法沒有升級。

開發遲緩，正在侵蝕你的競爭力

開發新客的效率問題，對企業造成的影響遠不止「慢幾天」，而是全面性的競爭力衰退。以下是四個最常見的實際衝擊：

▌開發效率低落

大量時間花在整理名單、確認聯絡方式，真正用於客戶溝通與策略的時間嚴重不足。業務的精力被行政工作消耗殆盡，高價值的判斷與關係建立反而無暇顧及。

▌命中率差，資源錯置

沒有數據依據的開發行動，靠感覺撒網，成交率低、行銷費用浪費，找來的客戶也未必是理想客群。每一次的錯誤投入都是真實的成本消耗。

▌業務知識無法傳承

老業務的客戶人脈、開發判斷全在腦子裡，人員離職即帶走，新人從零起步、重複犯錯。企業的市場經驗無法沉澱為組織資產。

▌業績成長靠擴編，難以規模化

B2B 業務開發高度依賴人力，沒有 AI 輔助，業績成長的唯一解法永遠是招人——成本高、週期長，且複製性極差。

業務開發的三道結構性障礙

問題不在業務不夠努力，而是整個開發流程存在結構性障礙，讓每一次找客戶都如同重頭開始：

1.市場情報分散，無結構

理想客戶在哪裡？有多少家？主要聯絡人是誰？這些答案散落在 Google、LinkedIn、公協會網站、名片盒中，整合靠人工，效率極低。沒有系統，就沒有規模。

2.判斷依據活在人腦，未規格化、數位化

「這個市場值不值得進？」「這家公司規模夠嗎？」全靠老業務的直覺判斷，沒有系統化的意圖審計機制，決策品質參差不齊，難以複製成功經驗。

3.客戶資料零散，沒有系統整合，管理難

訂單成立之前的潛客開發、決策者搜尋、個人化外展完全都只依賴業務手工，資料也無法存在資料庫，造成開發與管理兩端徹底斷裂。

TAM AI的4核心功能，找新客戶變3 分鐘搞定

愛肯客Growise的

TAM AI

為全通路潛客開發AI Agent，是一套專為 B2B 業務團隊設計的 AI-native 開發系統，從根本上解決上述結構性問題。

TAM AI

不只是搜尋引擎，更像一位有完整市場記憶的資深業務助理—業務主管用中文口語描述目標客群，AI 自動比對全球多元 B2B 企業情報來源，3 分鐘內回傳數十家符合意圖的潛在客戶，每一筆都經過多個 AI Worker 並行意圖審計，確保對齊業務真正的目標。

▌潛客探勘

導入前：靠展覽人脈加上手動搜尋，以週為單位計算。

導入後：自然語言下指令，3 分鐘完成 TAM 市場盤點。

結合全球多元 B2B 企業情報資料庫，加上動態爬蟲補長尾市場，不漏掉任何潛在機會。

▌決策者清單

導入前：找到對的決策者平均需耗費 3 天以上。

導入後：5 分鐘內取得姓名、職稱、Email、LinkedIn。

透過 AI 對話設定篩選條件，去重後輸出完整聯絡人卡片。

▌個人化外展

導入前：業務手工撰寫，一個月能發出約 50 封信。

導入後：AI 自動生成，同時維運 500 條開發線。

結合對方公司近況與決策者言論，個人化程度大幅高於傳統群發，顯著提升回覆率。

▌ERP 雙向整合

導入前：業務 Excel 名單與 ERP 兩本帳，互不同步。

導入後：潛客及互動行為直接寫回鼎新 ERP CRM 模組。

既有成交客戶自動成為 Lookalike 種子，持續優化 AI 模型，越用越準。

知識不再只活在老業務腦子裡，而是變成企業可以傳承、可以呼叫的競爭資產。

導入效益：已在 B2B 現場驗證

Growise愛肯特的

TAM AI

在 B2B 業務開發已有實際應用結果：

3 分鐘

完成 ICP 比對，輸出完整潛在公司名單

3 分鐘

找到決策者（導入前需耗費 1 週）

500+

每月可維運的個人化開發線數量（業務手動約 50 封）

多組 ICP

系統自動比對，找出數百家符合條件的相似目標企業

透過與鼎新 ERP 的雙向同步整合資料，既有客戶主檔轉化為 AI 搜尋的目標客戶輪廓，新客和潛在客戶直接進入 CRM 流程，業務開發從「找人」到「下訂單」在 ERP 生態系內全程閉環—不再需要兩個獨立的資料庫。

行業應用案例

案例一：台灣工具機製造商　開發美國芝加哥代理商

某台灣精密工具機製造商，產品以 CNC 車床為主，在台灣與東南亞已有穩定客戶，目標進軍美國中西部市場。過去只能靠參加芝加哥工具機展尋找代理商，每次展覽花費龐大、成效難以追蹤。

做法：

輸入理想代理商輪廓（ICP）：代理 CNC 工具機、金屬加工設備、具備技術服務與售後維修能力、地區鎖定芝加哥與大芝加哥地區。TAM AI 自動比對符合條件的工業設備經銷商，並針對每家公司展開決策者聯絡清單，Workflow 自動生成帶入對方公司名稱、代理品類與切入話術的個人化開發信。

成果：

3 分鐘內取得 25–35 家符合條件的潛在代理商名單，含決策者聯絡資料 30 位以上，並同步產出個人化開發信。原本要花一整趟展覽才能收到的名片，現在一個下午就完成。

案例二：Amafans 工業風扇　開拓美國德州 HVAC 市場

Amafans 是台灣工業風扇品牌，產品涵蓋商業與工業通風系統，目標進入美國德州市場。德州倉儲、物流中心與製造廠密集，是高潛力市場，但 Amafans 在當地沒有任何業務資源，不知道從哪裡找到合適的安裝與代理夥伴。

做法：

輸入 ICP：德州 HVAC 機械承包商、專門在倉儲、物流中心或製造廠安裝商業與工業通風系統。TAM AI 自動掃描符合條件的目標公司，找出各公司業務主管或負責人聯絡資料，Workflow 針對每家公司的應用場景生成個人化開發信。

成果：

取得 30–40 家符合條件的 HVAC 承包商名單，決策者聯絡資料 35 位以上。德州這個對 Amafans 完全陌生的市場，從「不知道找誰談」到「手上有名單、信件已發出」，不到半天完成。

三大AI Agent特色，讓業務只需關注策略

TAM AI

的設計哲學是「讓業務只做 AI 無法取代的事」——判斷、關係、成交。其他的，交給 AI：

自然語言即操作介面

業務不需要學 SQL 或設複雜篩選條件，用中文口語描述目標，AI 自動轉換為結構化查詢。資歷較淺的業務也能像老鳥一樣精準找客戶。

雙軌資料架構

多源 B2B 企業情報資料庫打底保底量，即時動態爬蟲補長尾市場。當資料庫覆蓋不足時，系統自動啟動爬蟲補強，確保使用者不會得到空白結果。

AI Agent系統整合協作

TAM AI

是

業務開發AI Agent

，可透過

鼎新AI Agent指揮官

調度與其他AI Agent協作，

開發鏈路全程自動化，業務只需專注在最關鍵的決策與成交。

→

TAM AI

找到潛客

→

行政助理

自動安排拜訪行程

→

生單助理

談成後 6 秒生成報價單

別讓業務還在手動找名單，讓 TAM AI 在 3 分鐘內幫你盤點市場、找到決策者、寫出第一封信！

AI × Agent 進行式 | 推薦頻道

598 Followers

以 AI 為核心，藉 Agent 串聯智慧工廠與企業營運各環節。透過MCP整合資訊、任務與決策，提升流程效能，實現企業與人才價值的雙重躍遷，打造具備高度韌性的智慧企業。

專題系列

AI Agent企業應用

18 / 29

老設備無法聯網？AI兩週打通

AI三分鐘找圖，報價速度快五倍

AI 正在改寫 B2B 業務開發模式

黃仁勳：AI Agent 時代正式來臨

簽核零時差，跑流程不再像黑洞

18/29・ AI 正在改寫 B2B 業務開發模式

下一則：黃仁勳：AI Agent 時代正式來臨

18/29・

AI 正在改寫 B2B 業務開發模式

老設備無法聯網？AI兩週打通

AI三分鐘找圖，報價速度快五倍

AI 正在改寫 B2B 業務開發模式

黃仁勳：AI Agent 時代正式來臨

簽核零時差，跑流程不再像黑洞

愛肯客

Growise TAM AI

幫助業務團隊有效率地進行陌生開發

前往

知識主題

數位技能

AI企業應用

數據分析&雲端

顧哥知識系統

探索

digiknow-a3278001b6e04

告別手動搜名單！五分鐘掌握全通路潛客

關係圖譜

顧哥知識系統

探索

digiknow-a3278001b6e04

告別手動搜名單！ 五分鐘掌握全通路潛客

關係圖譜

告別手動搜名單！五分鐘掌握全通路潛客