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When AI Resurrects “Dead” Leads: A SaaStr Case Study on What Sales Teams Miss, But AI Can Catch Our sales AI reactivated 4 leads in past 48 hours that our human sales team said were dead / not-interested All took a meeting asap Something to reflect on — Jason ✨👾SaaStr.Ai✨ Lemkin (@jasonlk) June 25, 2025...
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进一步信息揣测

• 销售团队存在隐性偏见和惰性：人类销售员常因情绪压力（如拒绝疲劳、配额焦虑）过早放弃潜在客户，而AI没有情感干扰，能更客观地持续跟进。
• “死线索”中隐藏高价值机会：行业内部普遍存在因主观判断或跟进不足导致的误判，实际有大量被标记为“无兴趣”的线索仍可转化（如案例中4个5万美元订单）。
• AI的隐蔽优势：
• 能捕捉人类忽略的行为模式（如邮件打开时间、微小互动信号）；
• 自动测试不同话术和触达时机，优化转化率；
• 不受“经验主义”束缚，挑战销售团队的固有假设。
• 销售流程的潜规则：
• 真正有效的线索管理需要设定硬性触达阈值（如多渠道、多时间段尝试），而非依赖人工直觉；
• 定期（如每90天）自动化复活“死线索”是行业高效团队的常见做法，但很少公开讨论。
• 激励机制的反作用：销售员的KPI结构（如短期配额）可能促使他们放弃需要长期培育的线索，而AI无此限制。
• 数据与经验的冲突：即使像SaaStr这样的专业团队，其销售方法论也可能因人类偏见存在漏洞，需通过AI数据验证修正。
• 行业内的沉默共识：许多销售团队私下承认“懒于跟进”是线索流失的主因，但极少在公开场合讨论这一管理缺陷。