《INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT》：Inbound sales management: Exploring the substitutability of autonomous AI sales agents in advancing B2B relationships
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研究探讨生成式AI在B2B买方关系建立中的效能，通过对比人类销售代理与AI销售代理在市场知识共享和解决方案整合中的表现，发现人类在缩短心理距离方面更具优势，但高技术效力的买方更倾向AI。研究揭示了人机协作的边界条件，为销售管理提供理论指导。
克里斯托弗·A·纳尔逊（Christopher A. Nelson）| 兰娜·瓦施卡（Lana Waschka）| 加里·K·亨特（Gary K. Hunter）
埃隆大学（Elon University）马莎与斯宾塞·洛夫商学院（Martha & Spencer Love School of Business）市场营销副教授兼钱德勒家族专业销售中心（Chandler Family Professional Sales Center）主任
美国北卡罗来纳州埃隆市校区邮编27244，2075 Campus Box
摘要
生成式人工智能（Generative AI）正在从根本上重塑企业对企业（B2B）买卖关系建立和发展的方式，引发了关于数字化中介交流中关系构建本质的新理论问题。特别是当潜在买家通过数字渠道主动联系——产生潜在客户（inbound leads）时，销售经理必须决定是将建立关系的关键任务分配给人工智能代理还是人类。本研究探讨了这些选择如何影响买家关系和销售结果。我们利用传统的关系发展阶段理论（Dwyer, Schurr, & Oh, 1987），来概念化并测试人工智能在探索和扩展阶段的有效性，这两个阶段中分享市场专业知识和提出综合解决方案至关重要。研究结果表明，人类销售人员在关键的关系构建任务中更为有效，并揭示了心理距离（psychological distance）作为解释这种差异的中介机制。另一方面，技术能力更强的买家倾向于更喜欢人工智能代理，这表明使用机器人可以改善这部分买家的销售效果。因此，这些发现为在潜在客户培育过程中何时使用人类销售人员与人工智能代理提供了见解，例如在分享市场专业知识和提出综合解决方案时。
引言
人工智能（AI）正在迅速改变销售领域，影响着销售过程的每一个阶段，从潜在客户生成到实时谈判（McClure, Epler, Schmitt, & Rangarajan, 2024）。在销售中实施AI具有挑战性，失败的技术举措会对组织结果造成风险（Alavi & Habel, 2021; Bauer et al., 2023）。例如，在不同阶段，AI可以提供预测分析（Habel, Alavi, & Heinitz, 2024）并适应客户反应，从而促进与买家的实时谈判（Huang & Rust, 2021）。潜在利益与固有风险之间的矛盾凸显了销售经理理解如何最好地将AI整合到销售流程中的重要性。随着销售领导者越来越多地面临是在销售和其他前线角色中部署AI还是人类的问题，我们的发现通过展示关键结果（买家信任和承诺）取决于代理类型（人类或AI）以及买家的重要特征（如技术效能）提供了及时的实证指导。
我们将AI视为销售技术（Sales Technology, ST）领域内的一个子集，采用Hunter & Perreault Jr.（2007, p. 15）对ST的定义，即“能够促进或实现销售任务执行的信息技术”。AI在销售领域具有双重能力：通常作为自动化或增强人类销售努力的工具（Hunter, 2019），或者作为能够独立管理客户互动的自主代理（Bauer et al., 2023）。其次，AI可以作为独立的“最先进”ST工具来完成销售任务，例如使用生成式AI模型直接与买家沟通和互动（Huang & Rust, 2024）。本研究的重点就是这种第二种应用，即AI作为自主代理在销售过程中的作用。鉴于实践者部署和学术出版物关于代理AI的快速发展（例如Gonzalez, Habel, & Hunter, 2026），像我们这样的及时实证贡献对于塑造这一新兴话题至关重要。因此，我们将自主AI代理定义为“能够在没有外部控制的情况下感知、推理并根据环境中的信息采取行动的技术实体”（Gonzalez et al., 2026）。
销售过程包括多个任务，如潜在客户开发、沟通、销售、服务、信息收集和关系管理（Moncrief, Marshall, & Lassk, 2006）。与其他ST工具一样，管理者必须决定如何在人类销售人员和AI之间分配这些任务，考虑AI工具是应该增强人类努力还是自主完成特定任务（Hunter, 2019）。例如，AI可以利用机器学习、神经网络、自然语言处理和机器人技术来增强或自动化销售任务的完成（Turban et al., 2015; Huang & Rust, 2024）。预计到2033年，对自主AI代理的需求将从2025年的76亿美元增长到超过1390亿美元（Market.us, 2025）。自主AI代理代表了交易伙伴之间合作的重大飞跃（Gonzalez et al., 2026）。AI代理可以利用复杂的推理能力为顾客提供个性化解决方案（NVIDIA, 2024）。销售高管的首要任务是确定部署自主AI代理将如何影响销售绩效，因为销售领域的学术研究落后于实践创新（Gonzalez et al., 2026）。学者们观察到，追求盈利的驱动力促使许多销售领导者在不具备充分准备的情况下快速采用数字销售技术，导致了一些失败的尝试（Mullins & Agnihotri, 2022）。最近的销售从业者估计表明，AI销售代理的部署成本大约只有人类销售团队成员的15%，而AI销售代理能够处理更大的销售量并提高转化率（Duz, 2025）。不出所料，由于缺乏关于相关条件的更好理解，一些销售经理可能会过早地急于实施AI销售代理来进行早期关系建立任务。更好地理解这种使用人类与AI销售代理之间的结构性紧张关系（Rapp & Habel, 2024）有助于推动这项研究的必要性。
B2B交易中的关系建立正处于一个十字路口，对于在交易过程中哪些步骤可以在没有人类销售人员的参与下执行，以及何时人类销售人员通过个性化联系带来独特价值，存在不同的观点（Arli, Bauer, & Palmatier, 2018）。虽然曾经认为用机器人建立有意义的买卖关系是不可行的，但技术的最新进展为这种可能性打开了大门。生成式AI（GenAI）现在可以在关系层面上与买家互动（即“有情感的GenAI”），因为它“被设计成具有同理心并能即时个性化服务；它不仅能识别人类情感，还能模仿并回应模拟情感（例如，基于识别客户的情感和语气，包括悲伤、快乐或兴奋等状态）（Mende et al., 2024, p. 38）。凭借其情感连接能力，有情感的GenAI有可能促进买卖关系的个人和商业方面的发展（Huang & Rust, 2024）。然而，即使有了人工智能的进步，许多销售任务仍需要“人类触觉”，这是无法自动化的（Baumgartner, Hatami, & Valdivieso, 2016; Hunter, 2019）。因此，这项研究旨在为销售经理提供关于如何有效分配人类销售人员和AI代理资源的实用指导（Ramos, Claro, & Germiniano, 2023）。这引出了指导我们研究的两个主要问题：
R1：销售经理能否使用AI销售代理来复制一些与人际互动相关的高级关系建立活动，比如培养买家的信任、承诺和购买意愿？
R2：鉴于买家在与卖家互动时在技术偏好上存在差异（Steward, Narus, Roehm, & Ritz, 2019），买家在与AI代理建立关系时的偏好是什么？这种关系建立策略在多大程度上取决于买家对技术的一般心理倾向？
这些见解强调了理解影响买家对人类和AI销售代理反应的心理和情境因素的重要性。为此，我们借鉴了社会心理学中的两个成熟理论——构念层次理论（Construal Level Theory, CLT）和社会认知理论（Social Cognition Theory, SCT）——来开发一个理论框架，解释买家如何感知和与不同的销售代理互动。
本文旨在提供理论指导，说明在销售过程早期阶段与B2B买家进行关系建立活动时何时使用AI销售代理或人类销售人员。具体来说，我们关注的是潜在买家通过访问公司的网站或其他沟通渠道来了解其产品的情况。销售实践和学术研究的许多努力都集中在将销售流程映射到买家的旅程上。研究 inbound 销售为销售经理提供了战略机会，通过及时便捷的方式帮助买家，从而改进业务买家之旅。据我们所知，这是第一篇发表的实证A/B测试，比较了AI与人类销售代理的效果，推动了理论和实践的发展。
我们提出了一个理论框架，该框架结合了CLT和SCT的知识，探讨了B2B买家对销售管理决策的反应，即使用人类销售人员还是自主AI代理与潜在买家互动以完成关系发展的关键销售任务（如分享市场专业知识和提出综合解决方案）。通过对B2B买家的两个基于场景的实验，我们的理论假设得到了实证支持，即使用人类销售人员进行关系建立任务可以提升关系和财务结果。这种效果可以通过买家与人类销售人员之间感知到的心理距离减少来解释，相对于与AI销售代理的互动而言。重要的是，这种关系受到买家技术效能水平的调节：当买家具备高技术效能时，AI销售代理在促进积极关系结果方面更为有效。
通过探讨销售经理如何部署人类销售人员或AI销售代理，本文旨在三个方面扩展以往的研究：首先，我们提供了初步证据，表明在某些条件下，AI销售代理能够在关系发展的更高级阶段发挥作用；其次，我们通过证明B2B买家可能更倾向于使用人类销售人员进行关系发展，但技术效能较高的买家倾向于使用自主代理完成整个交易过程，从而调和了理论与实践；最后，我们展示了买家与销售人员之间的心理距离调节了代理类型（人类或AI）与关系建立活动效果之间的关系，这最终影响了卖方的绩效结果。接下来，我们将介绍这项研究的理论背景，简要总结了与我们整合的相关社会心理学理论相关的关系发展过程。
理论背景
在本节中，我们回顾了关系发展过程对客户旅程的影响，特别关注inbound 销售的背景。然后，我们介绍了两个核心的社会心理学理论：构念层次理论（CLT）和社会认知理论（SCT）。这些理论被融入我们的概念模型中，以解释买家对销售代理（人类或AI）的感知如何影响他们的意图，包括购买意愿或承诺销售关系的意愿。
概念模型和假设发展
结合这些研究流，我们的概念模型探讨了选择销售代理（即使用AI销售代理或人类销售人员）与买家进行关系建立活动的影响，以及这一选择对卖方绩效的影响。具体来说，这项研究预测使用AI销售代理将导致销售公司的关系和财务绩效低于使用人类销售人员。
方法
我们进行了两个基于场景的实验（研究1和研究2），以测试提出的假设，这两个实验都评估了（a）销售代理（人类销售人员 vs. AI销售代理）对关系和财务绩效结果的影响，以及（b）将销售人员纳入自我（inclusion-of-the-salesperson-in-the-self）对该关系的调节作用。在研究1中，销售代理进行了相同的建立关系的活动，即分享市场知识。这样做的目的是为了确定
理论意义
这项研究回应了探讨使用自主AI销售代理与买家建立动态关系的影响的呼吁（Bauer et al., 2023）。研究1和2的结果为销售研究领域提供了几个理论启示，特别是在B2B销售中AI角色不断发展的背景下。
B2B关系建立中的人类与AI：研究强调了人类销售人员在B2B关系建立活动中的持续重要性。
CRediT作者贡献声明
克里斯托弗·A·纳尔逊（Christopher A. Nelson）：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、项目管理、方法论、形式分析、概念化。
兰娜·瓦施卡（Lana Waschka）：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、方法论、形式分析、数据整理。
加里·K·亨特（Gary K. Hunter）：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、概念化。
致谢
作者感谢钱德勒家族专业销售中心（Chandler Family Professional Sales Center）提供的支持。
