B2B 模式的 CRM 系統導入 AI 後，效果常被認為不明顯，主因並非技術無效，而是 業務流程特性、資料品質、與導入策略的限制。以下是幾個核心原因：
銷售樣本數太少，難以訓練有效模型
- B2B 客戶數量有限，單位交易金額大，但每月商機量體小（不像 B2C 有成千上萬筆資料可訓練 AI）
- AI 需要大量資料訓練才會準，但 B2B 的商機、聯絡紀錄、成交樣本數少，模型準確率難提升
2. 資料品質與紀錄習慣差
- 業務常不完整紀錄電話內容、拜訪紀要或商機細節
- 沒有結構化欄位（例如：痛點、決策者、競品、時程）
- Garbage in, garbage out：AI 再強也無法從雜亂或缺漏的資料得出有價值建議
3. B2B 業務流程高度客製、決策複雜
- 每個客戶需求、採購流程、評估標準都不同
- AI 難以一體適用，例如：「預測成交機率」在標案或多階段談判下會失準
4. AI 功能未對應實際業務需求
- 很多 CRM 提供的 AI 僅限預測成交率、建議下一步行動，這些功能對資深業務沒有太大幫助
- AI 通常偏重流程效率優化，而非 B2B 更重要的人際互動、策略判斷與信任建立
5. 業務人員對 AI 缺乏信任或不使用
- AI 建議的商機排序或預測結果若出錯一次，就可能被業務人員棄用
- 若業務本身抗拒系統紀錄，就更難配合 AI 提供的輔助建議
該怎麼讓 AI 在 B2B CRM 更有效？
面向建議資料面設計標準商機紀錄欄位，提升資料結構化程度業務面將 AI 應用在銷售教練、潛在客戶排序、客服自動回覆等輔助工作技術面導入專屬的微模型或 fine-tuning，根據特定產業/業務邏輯調整培訓面教育業務人員了解 AI 背後邏輯，建立信任與使用意願。