我需要開發新業務，我想，但我被眼前的工作壓得喘不過氣，又一個月過去了，進度為零。
我該不該聘請業務員？我心想，但一想到每月數十萬的固定成本就害怕，於是又擱置了。
我相信很多人都對這個循環很熟悉。
我把這件事交給了 AI。
現在，只要早上給一個指令，從建立名單到提交表單，一切都自動執行。
有了這個系統，我執行了 10,000 次新的業務開發聯繫，甚至還從一家上市公司拿到了一筆訂單。
我將完整描述這創造了什麼樣的世界。
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早上一個指令，就能開發新業務
我的新業務開發，從早上打開電腦的那一刻就開始了。
我要做的只是告訴 AI：「為這個產業和這個地區建立一份銷售名單。」
從那裡開始：
- 它會自動建立符合條件的公司名單。
- 它會排除那些「拒絕銷售邀約」或沒有聯絡表單的公司。
- 它會自動依序向剩餘公司的詢問表單提交資料。
我只給出最初的指令。
當我在做其他工作時，提交作業會在背景持續累積。
任何做過手動表單開發的人都知道，每天即使只發送 10 則訊息，也是極其繁瑣的工作。
搜尋名單、查看公司簡介、尋找表單、複製貼上、修正公司名稱、在確認畫面上點擊發送按鈕。
這些都是簡單到讓人很難找到動力親自去做的工作。
在我的公司裡，已經沒有人在做這項工作了。
而且，這跟只是讓 ChatGPT 寫文案完全是不同層次；背景程式會處理實際的提交，所以你可以累積執行 100 次或 200 次。
「我今天累了，所以做到 20 次就停」這樣的世界已經不復存在。
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為什麼「大量發送」不等於「垃圾郵件」
「用 AI 大量發送不就是垃圾郵件嗎？」
我每次都會被問到這個問題。
這正是我最講究的地方：我會針對每個產業，改變名單建立方法和訊息切入角度。
名單不是隨便蒐集的；我會為每個產業個別設計「從哪裡獲取公司資訊」。
文案也會根據產業、規模和可能面臨的挑戰來量身打造，並傾向於該公司最有可能回應的切入角度。
例如，它可能會快速瀏覽目標公司的首頁，並加入一句話，像是：
「看了貴公司的業務，似乎這個領域有改善的空間。」
這不是千篇一律的轟炸；每次提交都會包含針對每家公司的個人化文案。
這是人類絕對無法達到的境界。
這就是為什麼回覆不是「請勿寄送銷售郵件」，而是「告訴我更多」。
事實上，在透過這個系統發送的 10,000 次開發聯繫的最後，我們與一家上市公司簽訂了合約。
我不認為如果只是用千篇一律的轟炸方式，這件事會發生。
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不要錯過無法寄送的公司
表單開發的一個常見問題是，有一定數量的公司「沒有表單」或「提交時發生錯誤」。
通常你會放棄並繼續前進，但我們的系統會在表單失敗時，切換到電子郵件來傳遞訊息。
這種方法會透過某種途徑，接觸到名單上的每一家公司。
只要不停留在「只寄送給容易寄送的公司」，觸及規模就會完全不同。
這聽起來可能只是一個小細節，但新業務開發終究是數字遊戲，所以這些錯失的機會最為關鍵。
表單開發的回覆率，最好也不過是幾百分之一。
這就是為什麼能否設計一個「將名單上 100% 的公司都送達」的系統，會完全改變當月的預約數量。
手動操作下，這種「完全送達」在物理上是不可能的。
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在「聘請」業務員之前，我希望你想清楚的事
這裡有一個關鍵點。
聘請一個人來做新業務開發，每個月要花費數十萬的固定成本。
而且令人驚訝的是，即使是業務員，他們工作的一大部分最終也變成了「任務」。
另一方面，正如經濟產業省所指出的，日本將持續面臨勞動力短缺。
用人力來確保「任務型人員」的策略，只會一年比一年糟。
所以我的結論很簡單：
把「任務」交給 AI，讓人類只處理收到回覆後的會議。
事實上，自從轉換到這個系統後，人類的時間只用於「與我們想見的人交談的時間」。
即使是一個人，也能作為一個新業務開發單位來運作。
順帶一提，這個想法也適用於銷售以外的事情。
在我的公司和客戶端，我們用同樣的心態，將人才搜尋訊息發送、職缺建立、發票開立和會議記錄整理都交給 AI。
幾乎任何「每個月只是重複固定流程」的任務，都可以交出去。
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從明天開始該怎麼做
在投入工具之前，先從這裡開始：
- 繪製出你公司的新業務開發流程。
- 估算花在「名單建立」、「提交作業」和「進度管理」上的時間。
- 計算每個月浪費了多少錢（時間 × 人事成本）。
- 質疑一次：「這件事真的需要人類來做嗎？」
你可能會看到一個超出預期的數字。
一旦那個數字出來了，你該做什麼就幾乎決定了。
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最後一項公告。
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本次介紹的銷售 AI，是以 30 萬日圓的一次性購買價格，作為一個完整系統交付。
之後的運作成本為零，您可以讓它永遠運作下去。
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