综述：新兴技术能否加速适应性销售行为的发展？一项综述与未来展望

《INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT》：Do emergent technologies turbocharge adaptive selling behavior? A review and futuristic outlook

　　贾纳基拉曼·莫里蒂|雷努卡·卡马特|R.V.沙比尔·侯赛因|拉吉·阿格尼霍特里印度孟买400058，S.P.杰恩管理与研究学院摘要在过去的四十年中，适应性销售行为研究不断发展，为销售领域做出了重要贡献。然而，鉴于人工智能、机器学习以及生成式人工智能等新兴技术正逐渐成为推动销售职能及其成果变革的关键力量，有必要进一步开展研究以拓展相关知识。面对日益严峻的市场环境以及数字和分析技术带来的影响，管理者们正在推动整个组织进行适应变革。因此，本研究综合现有关于适应性销售行为及销售赋能的文献，从宏观（整个组织）、中观（组织内部）、微观（销售人员）以及纳米级（销售活动/互动层面）四个维度重新定义了适应性销售行为的类型，有助于揭示这一现象的层次结构差异，进而提升销售效率的衡量与实施水平。此外，我们将适应性销售行为置于销售赋能理论框架之下，该理论旨在整合数据、工具、内容及培训资源，从而在技术驱动的环境中实现四个层面的适应性销售行为。本研究为组织领导者及销售管理人员提供了系统评估四个层面机遇与挑战的明确路径，帮助他们判断何时适合引入这些新兴技术。最后，基于四个层面上的技术影响机制，我们提出了未来关于新兴销售技术的研究议程，并针对重新定义后的适应性销售行为类型中的每个层面列出了相应的研究问题。

引言麦肯锡公司指出，在销售预算和盈利压力日益加大的市场环境下，提升销售效率已成为当务之急（Cencioni Paolo, Ketola Lia, and Sarvari Siamak, 2023）。为了应对日益激烈的竞争以及消费者意识、期望和选择权的提升，企业不断优化价值创造、交付或协同创造流程（Rapp, Agnihotri, & Baker, 2015; Singh & Venugopal, 2015）。尽管如此，销售效率依然是管理者和高层决策者关注的核心问题。Kim和McFarland（2024）发现，采用适应性销售行为策略可使每位客户的平均销售额提升105%，转化率也比随意的销售方式高出50%。所谓适应性销售行为，是指“根据对销售情境的了解，在与客户互动过程中或多次互动中调整销售行为”（Weitz, Sujan, & Sujan, 1986, p. 175）。由于客户面临前所未有的挑战，从业者们认识到需要不断提升适应性，这也是销售环境发生变化的结果（Salesforce, 2023）。他们还意识到，销售赋能是支持以客户为中心的有效销售活动的重要组织支撑，约有48%的高绩效企业会创建数字化场景来吸引现代买家（Santucci, 2010; Gartner, 2025a, Gartner, 2025c）。在B2B市场中，由于购买群体成员的多样性（Ehret, Johnston, & Ritter, 2024），销售人员更需要调整销售策略，以便更好地与客户建立联系和长期关系（Román & Iacobucci, 2010）。值得注意的是，销售赋能的成功离不开CRM、销售技术以及分析工具（如机器学习、人工智能、生成式人工智能）等适当销售技术的应用（Agnihotri, Chaker, Dugan, Galvan, and Nowlin, 2023; Kothandaraman, Agnihotri, & Anderson, 2011; Singh et al., 2019）。在以往定义的基础上（Kaptein, McFarland, & Parvinen, 2018; Spiro & Weitz, 1990; Weitz et al., 1986），现代研究将适应性销售行为扩展到包括算法等数字工具，以及McFarland（2019）提出的微观和宏观层面的重新定义。后者强调了将个体层面的销售行为与组织层面的销售行为相整合的必要性，同时指出当前研究缺乏两者之间的理论区分与测量方法。在适应性销售行为的全过程中，考虑更广泛的利益相关者视角至关重要，而McFarland（2019）、Kwak, Anderson, Leigh, and Bonifield（2019）以及Malshe和Krush（2021）的概念化模型中并未体现这一点。我们还发现了在定义适应性销售行为时的矛盾与不一致之处，因此提出了一种多层级定义，承认以往研究往往使用相同的术语来指代不同的分析单元。McFarland（2019）将宏观层面置于销售人员层面，微观层面则对应销售活动子系统；Kwak等人（2019）将宏观适应性定义为销售人员在不同客户、产品及市场条件下的战略取向，与特定销售通话中的微观策略形成对比；Malshe和Krush（2021）则将中观层面视为组织内部的销售经理角色，这与McFarland（2019）提出的宏观-微观层面框架并不完全契合。这些术语上的不一致导致了适应性销售行为研究中的概念模糊，因而亟需建立一个统一的多层级框架。我们所提出的多层级框架借鉴了系统论思想（Mingers, 1997），即复杂现象往往可以通过分析相互嵌套的层级来理解。例如，Dopfer、Foster和Potts（2004）提出了微观-中观-宏观架构，用于解析经济系统中的动态变化。基于这一逻辑，我们的适应性销售行为框架涵盖了从整个组织范围到细致流程层级的四个层级，并新增了纳米级层面，用以描述销售活动及互动层面的适应性行为。我们的目标是明确适应性销售行为的概念内涵，尤其是将其清晰地呈现于不同层级之上，同时回应Chaker等人（2025）提出的未来研究方向，尤其是在概念一致性及新兴技术应用方面的研究需求。新技术通过提供数据采集、分析及实时个性化功能，正在重塑销售行为。如今的B2B市场处于一个互联互通的生态系统之中，合作伙伴、平台以及数据流在跨职能环境中相互交织（Saura, Ribeiro-Soriano, & Palacios-Marqués, 2021）。因此，战略制定与执行都依赖于整个销售周期中的数据驱动决策（Saura et al., 2021），这也促使销售行为发生转变。销售人员利用数字平台及人工智能生成的洞察力，能够实时针对虚拟和混合渠道调整沟通内容、节奏及销售方案。诸如个性化之类的销售活动不再依赖直觉，而是以数据分析为依据，使适应性销售行为与对客户数据的持续分析相结合（Itani, Agnihotri, & Dingus, 2017; Singh et al., 2019）。在企业层面，要让销售人员有效运用数字资源，就需要在整个企业范围内对客户关系、销售流程及价值主张进行改革（Mullins & Agnihotri, 2022）。所有这些因素共同推动了适应性销售行为研究的快速发展，其背后的动力正是CRM、社交媒体、人工智能、机器学习、大型语言模型、生成式人工智能及相关工具等新兴技术的广泛应用（Agnihotri et al., 2023; Singh et al., 2019）。通过行业调研，我们发现技术已从传统的CRM、销售自动化系统等工具发展到由人工智能驱动的辅助型工具（如聊天机器人、对话分析、情感分析），以及生成型人工智能工具（如Copilot、Einstein）。这些工具的应用可以是实时的、异步的，也可以是预测性的。有关销售环境中所使用技术的示例，请参阅在线补充资料A，至于这些技术的具体应用方式，则见在线补充资料B，这些内容均基于作者们的行业调研结果。如今，企业的高层管理者、中层管理者以及销售人员越来越看重新兴技术，认为它们是提升沟通效率、建立并维护客户关系的有效手段，同时也有助于提高工作效率（Agnihotri, Bakeshloo, & Mani, 2023）。Hunter和Perreault Jr（2007）发现，利用销售技术分析或传递信息有助于开展客户关系建立工作，进而提升关系构建的效果。新兴技术能够为销售人员提供大量信息、有价值的见解、创意和建议，帮助他们调整产品和服务内容，使其更符合客户需求（Singh et al., 2019）。除了帮助销售人员获取信息外，新兴技术还为客户与销售人员之间建立更良好的互动关系提供了可能（Itani et al., 2017）。例如，销售人员可以利用生成式人工智能技术快速识别客户需求、回答客户问题并高效解决问题（Syam & Sharma, 2018）。因此，可以说这类创新技术能够帮助销售人员以更具变革性的方式适应不同的销售情境。与此同时，销售赋能则为企业提供了框架，有助于“整合各类内容、流程和技术，从而使企业能更高效地协助客户完成整个购买过程”（Peterson & Dover, 2020, p. 49）。这些技术发展正在改变销售人员在与客户互动时的行为表现。由于销售人员可用的响应时间有限，人工智能和生成式人工智能技术则提供了情境化的解决方案，帮助他们迅速做出调整。有些变化较为微妙且渐进，比如根据实时CRM分析结果对销售话术或时机进行微调；而有些变化则更为深远，比如采用人工智能辅助的虚拟咨询或自动个性化消息发送等新销售方式，这些在传统的面对面销售中是无法实现的（Singh & Bridge, 2023; Syam & Sharma, 2018）。无论哪种情况，技术不仅仅是提供更多信息，它还在销售过程中通过赋能新的适应方式和决策机制，从而塑造着销售行为。要有效展现并实践适应性销售行为，就必须获取、分析并运用客户信息。数字技术和社交技术通过追踪客户的购买习惯并识别潜在合适客户，为销售人员提供了有力支持。借助增强现实/虚拟现实技术，销售人员能够精心规划或模拟有效的销售场景（Agnihotri et al., 2023）。CRM工具则能持续为销售人员提供信息，让他们有机会深入研究客户需求，并据此设计出符合客户期望的销售方案（Hunter & Perreault Jr, 2007; Rapp, Agnihotri, & Forbes, 2008）。Singh和Bridge（2023）认为，企业的基层员工可以整合集体智慧与本地化智能技术，以实现个性化服务。新兴技术的发展也给销售领域的学者带来了挑战，因为这些工具的效用必须与现有的销售概念，如适应性销售行为，保持一致。目前，适应性销售行为被视为一种复杂的现象，主要存在于微观层面的一系列概念网络之中（McFarland, 2019）。Franke和Park（2006）对适应性销售行为进行的元分析为理解这一现象及后续研究奠定了重要基础。在他们发表元分析约二十年之后，又有不少研究者进一步发展了适应性销售行为的概念与理论。然而，据我们所知以及经过广泛文献检索，尚未见到将销售赋能与新兴技术对适应性销售行为的影响结合起来研究的成果。在此背景下，生成式人工智能代表了技术领域的重大突破，为组织各个层面的适应性销售行为带来了众多机遇。不过，仍需整合以往的研究成果，为学术界奠定基础，以便明确技术在当今技术驱动的市场环境中的实际作用（Chaker et al., 2025）。在探讨我们的研究问题之前，我们需要指出，在对适应性销售行为研究的回顾中，研究人员经常将“适应性销售”与“适应性销售行为”（Park & Holloway, 2003）混用。在本文中，我们统一使用“适应性销售行为”这一术语。这种混用并非随意为之，而是反映了行为在适应性销售概念中的核心地位。为弥补上述不足，我们提出了以下研究问题：研究问题1：如何解决现有文献中适应性销售行为各层级概念定义之间的矛盾？研究问题2a：作为销售赋能策略的新兴技术（如销售自动化系统、CRM、人工智能、机器学习、生成式人工智能）对适应性销售行为有何影响？还存在哪些需要进一步研究的空白？研究问题2b：基于对适应性销售行为及新兴技术的重新定义，未来还有哪些重要的研究问题需要探讨？我们的主要贡献如下。首先，我们结合组织的不同层级结构，并在以往研究的基础上，将适应性销售行为重新定义为四个层面：宏观层面（整个组织的调整）、中观层面（组织内部的集体行为）、微观层面（销售人员的行为及个人因素），以及纳米级层面（销售活动及互动层面）。这一划分非常重要，因为任何销售过程都涉及到销售人员跨职能的角色、高层的战略规划，以及组织内部及不同主体之间的互动。我们的重新定义明确了各个层级的特点，为未来在这四个层面的研究指明了方向。其次，我们认为销售技术是推动适应性销售行为发展的基础设施与资源，通过整合现有研究，我们阐明了新兴技术对组织各个层面以及重新定义后的适应性销售行为的影响。基于Singh、Kumar和Puri（2017）的观点，我们认为技术的主要影响体现在一线业务流程层面，同时我们运用ISTEA（印象、策略、信息传递、评估与调整）框架，具体分析了纳米级层面上的技术影响，为未来适应性销售行为的研究指明了方向。我们阐述了人工智能、机器学习、生成式人工智能等新一代复杂技术在销售人员工作及销售赋能中的作用。同时，我们将销售赋能视为一项综合能力，它通过整合组织流程，在技术驱动的环境中提升销售绩效。首先，我们探讨了销售赋能的理论基础，并提出了一个层次化的分类体系。接着，我们借鉴销售赋能领域的文献，将销售赋能置于该框架之中。随后，我们分析了销售技术领域研究的进展。最后，基于新兴技术，我们讨论了未来销售赋能研究的方向。

适应性销售行为分类体系
在销售过程中，有很多机会需要调整沟通方式、说服策略以及个性化推荐内容，以适应客户的特定需求。ISTEA模型（Weitz, 1978）强调了这种适应性，该模型描述了一个收集客户信息（I）、据此制定销售策略（S）、传递信息（T）、评估沟通效果（E），そして至关重要的是进行相应调整（A）的流程。

销售人员设计并调整策略的能力
销售技术与发展与销售赋能融合的研究进展
随着对提升生产力和业绩的重视，企业在销售技术方面的投资持续增加。这些投资得益于数字化转型（Singh et al., 2019）、人工智能技术的出现（Kshetri, Dwivedi, Davenport, & Panteli, 2023），以及新冠疫情后消费者对技术的更多应用（Rangarajan, Sharma, Lyngdoh, & Paesbrugghe, 2021）。所谓的“第五次工业革命”或5IR也正在发生（Noble, Mende, Grewal, & Parasuraman, 2022）。

基于新兴技术的销售赋能研究方向
关于销售赋能的文献十分丰富。然而，考虑到新冠疫情带来的消费者行为变化（Rangarajan et al., 2021）、近期在人工智能及相关应用方面的技术进步，以及宏观环境中的各种冲击（Hartmann et al., 2024），下一阶段的销售赋能研究必须更加深入地与销售赋能技术及策略相关研究相结合。尽管目前销售技术研究与销售赋能研究之间已存在一定程度的融合，但仍有明显的改进空间。

理论贡献
本研究为适应性销售行为研究做出了四项重要的理论贡献。每一项贡献都针对现有研究中的概念和实证缺陷，进一步拓展了在技术驱动的销售环境中，如何对销售赋能进行理论构建、融入实践及实现支持的思路。

销售赋能分类体系的重新构想：我们的第一项贡献是提出了一种层次化的销售赋能分类体系。以往的研究在分析单元和层次划分上存在不一致之处，而我们的分类体系解决了这些问题。

结论
尤其是在新兴技术发展的背景下，我们研究销售赋能的重点在于提升销售人员及销售组织的效率。通过更智能的方式开展工作而非单纯增加工作量，才能提高销售效率（Cencioni et al. 2023），而技术正是推动这一目标的催化剂。我们对以往的销售赋能概念进行了批判性审视，并通过提出一个包含四个相互关联层面的框架，重新定义了销售赋能的概念。这一概念体系能够更好地体现……

作者贡献说明
Janakiraman Moorthy：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、项目管理、正式分析、数据整理、概念构建。Renuka Kamath：监督、项目管理、概念构建。R.V. Shabbir Husain：撰写——初稿、方法论、概念构建。Raj Agnihotri：撰写——审稿与编辑、概念构建。