為什么Google Ventures砸5200萬賭這家AI-Native的CRM公司能干掉Salesforce？

你有沒有想過，我們還要在 CRM 系統里手動錄入客戶信息到什么時候？每天打開 Salesforce，看著那些密密麻麻的表格和菜單，點擊無數次才能完成一個簡單的客戶跟進任務。這種折磨已經持續了 25 年，直到現在終于有人站出來說"夠了"。Attio 剛剛完成了 5200 萬美元的 B 輪融資，由 Google Ventures 領投，他們的使命很簡單也很激進：徹底重新發明 CRM，讓它真正為 AI 時代而生。

過去兩年里，我一直在觀察 CRM 市場的變化。表面上看，各大廠商都在自己的產品上加入 AI 功能，但我發現這些所謂的"AI CRM"本質上還是在老架構上打補丁。就像給馬車裝上發動機，看起來有了新技術，但骨子里還是老一套。而 Attio 的做法截然不同，他們從零開始構建了一個真正為 AI 而生的 CRM 架構。這種差異不是表面功能的區別，而是思維方式的根本性轉變。

當我深入了解 Attio 的故事后，我發現他們不僅僅是在做一款新的 CRM 產品，而是在重新定義整個客戶關系管理的范式。5000 家付費客戶選擇了 Attio，包括 Lovable、Granola、Modal 和 Replicate 這些 AI 領域的領軍公司。更讓我震驚的是，他們今年的年度經常性收入增長了 4 倍。這些數字背后反映的不僅是產品的成功，更是市場對新一代 CRM 的渴求。

我之所以對 Attio 如此關注，是因為我意識到他們正在解決一個困擾企業多年的根本問題：為什么我們總是要適應軟件，而不是讓軟件適應我們的業務？為什么每次換一個 CRM 系統，團隊都要花幾個月時間重新學習工作流程？為什么明明是為了提高效率的工具，最終卻成了效率的障礙？Attio 的回答很直接：因為傳統 CRM 的架構從根本上就是錯誤的。

PS：我自己創業也正在打造新一代給AI-Native團隊用的軟件，垂直B端市場，又是我擅長的PLG增長模式，Day 1只做海外市場，我們目前正在招募Founding Engineer，希望感興趣的工程師朋友投遞簡歷

傳統 CRM 的死胡同

讓我先說說傳統 CRM 到底哪里出了問題。25 年前，當 Salesforce 革命性地將 CRM 從本地部署轉移到云端時，這確實是一次巨大的進步。但那個時代的假設是什么？假設是銷售團隊會花大量時間手動錄入數據，假設是客戶信息可以被標準化地存儲在固定的字段里，假設是銷售流程可以被預先定義好并一成不變地執行。

這些假設在 25 年前也許是合理的，但在今天已經徹底過時了。現在的客戶購買行為完全不同了，他們會在多個渠道進行研究，通過多種方式與企業互動，購買決策周期變得更長也更復雜。而傳統 CRM 系統依然在用老辦法處理這些新現實，結果就是數據孤島越來越嚴重，銷售團隊需要在多個工具之間來回切換，花在系統操作上的時間比花在客戶身上的時間還多。

我在咨詢過程中見過太多這樣的場景：一個銷售代表要完成一次客戶跟進，需要打開 CRM 查看客戶信息，然后切換到郵件系統發送郵件，再打開日歷系統安排會議，接著登錄呼叫錄音系統聽上次的通話記錄，最后回到 CRM 更新客戶狀態。整個過程需要在 5-6 個不同的系統間跳轉，每次切換都會中斷思路，降低效率。更糟糕的是，這些系統之間的數據同步經常出問題，導致信息不一致，影響決策質量。

傳統 CRM 廠商試圖通過集成和 API 來解決這個問題，但這只是在現有架構上打補丁。真正的問題是，這些系統從設計之初就沒有考慮到 AI 的需求。AI 需要大量的上下文信息才能提供有價值的洞察，但傳統 CRM 的數據結構過于簡陋，無法支持這種需求。就像 Attio 的 CTO Alexander Christie 所說："要真正捕捉 AI 在 CRM 中創造的機會，AI 必須深度集成到平臺的架構中，而不是作為事后的補充。改裝的解決方案總是效果較差，因為傳統 CRM 的基礎并不是為 AI 所需的規模、自主性和可擴展性而設計的。"

這種架構層面的局限性不僅影響了功能實現，更重要的是限制了創新的可能性。傳統 CRM 就像是建在沙土地基上的高樓，無論你在上面加多少層，地基的問題始終存在。而 Attio 選擇的路徑是重新打地基，從頭開始構建一個真正適合 AI 時代的架構。

GTM Builder：新一代的建設者

在研究 Attio 的過程中，我發現了一個非常有趣的概念：GTM Builder（Go-to-Market Builder）。這不是一個傳統的職位頭銜，而是一種新的思維方式和工作方式。這些人可能是 RevOps 負責人、技術創始人、銷售工程師，或者任何需要為團隊構建營銷系統的人。他們的共同特點是：不愿意被供應商的路線圖束縛，不愿意等待 12 個月的系統實施周期，更不愿意讓軟件的限制影響他們的業務愿景。

我認識很多這樣的 GTM Builder。他們看到自動化機會無處不在，他們從第一性原理出發設計流程架構，他們拒絕讓軟件限制自己的想象力。這些人就是 Attio 的核心用戶群體。他們不只是在使用 Attio，而是在 Attio 上進行構建。他們會編寫工作流腳本，擴展界面功能，在幾小時內搭建出定制化工具，而不是等待幾個月。他們把 Attio 塑造成完全符合自己營銷動作的形狀，重新定義了 CRM 的可能性。

來自 Modal 的客戶評價很能說明問題："Attio 終于讓我們能夠構建一個適合我們業務的 CRM，而不是強迫我們去適應軟件。隨著我們營銷策略的發展，能夠調整我們的系統對我們的運營方式產生了變革性影響。"這句話體現了 GTM Builder 的核心需求：他們需要的不是一個固定的工具，而是一個可以隨著業務發展而進化的平臺。

這種需求的出現不是偶然的。AI 技術的發展讓軟件變得更加可塑性，代碼生成和配置管理現在有了額外的抽象層。正如 Attio 的 CEO Nicolas Sharp 在采訪中提到的："AI 給了我們制造比以往任何時候都更加可塑的軟件的非凡能力。代碼生成和配置現在在原有基礎上又增加了兩個抽象層，這意味著軟件的能力遠遠超出了我們最瘋狂的夢想。我們真正處在一個可以構建比以前強大幾個數量級的平臺的時代。"

這種可塑性讓 GTM Builder 們能夠實現以前不可能的事情。他們不再需要等待供應商添加新功能，也不需要購買昂貴的插件或第三方集成。他們可以直接在平臺上構建所需的功能，實時調整工作流程，讓系統完美匹配他們獨特的業務需求。這種能力的釋放正在改變整個 B2B 軟件的游戲規則。

AI-Native 架構的核心優勢

當我深入研究 Attio 的技術架構時，我意識到什么叫做真正的 AI-Native。這不是簡單地在現有系統上加一個 AI 功能，而是從數據層到用戶界面層的全面重新設計。Attio 基于六個核心基本要素構建了他們的平臺，每一個基本要素都是為 AI 時代精心設計的。

第一個基本要素是原生數據攝取。傳統 CRM 依賴手動數據錄入，但 Attio 可以實時從各種數據源統一獲取 GTM 數據，沒有重復記錄或過時信息。當你連接郵箱到 Attio 時，系統會立即填充你或團隊成員溝通過的所有公司和人員信息。這不是簡單的數據導入，而是智能的關系映射。系統會自動豐富這些數據，添加行業信息、公司規模、估算收入等第三方數據。更重要的是，它會分析通信歷史，建立關系強度指標，告訴你團隊中誰與哪個客戶的關系最緊密。

第二個基本要素是智能工作流引擎。這不是簡單的 if-then 邏輯，而是可以跨系統、跨團隊端到端擴展的強大自動化。我在 Attio 的演示中看到了一個令人印象深刻的例子：當新客戶注冊試用時，系統會自動觸發一個復雜的分流工作流。首先使用 AI 研究代理搜索互聯網，了解這家公司的詳細背景。然后根據公司規模和特征，決定將其分配到企業銷售流程、自助服務流程，還是介于兩者之間的混合流程。對于那些處于灰色地帶的潛在客戶，系統甚至會向 Slack 頻道發送摘要，讓人工來做最終決策。

第三個基本要素是可編程界面。通過 API、SDK 和即將推出的自然語言界面，用戶可以直接在 CRM 內部構建應用程序、擴展功能、創建集成，無需額外的基礎設施開銷。Attio 的 App SDK 目前處于測試階段，讓構建者能夠在平臺內部署定制應用。這意味著你不再需要依賴第三方開發商來滿足特殊需求，可以自己構建所需的任何功能。

第四個基本要素是 AI agent 協作，這是一個真正面向未來的設計。系統從一開始就考慮了人類和 AI 如何在每個營銷流程中協同工作。這不是簡單的自動化，而是智能的任務分配和決策支持。比如在客戶分流過程中，系統可以自動處理確定性的規則（如地理位置分配），但會讓人工處理需要判斷的灰色地帶（如對 ICP 定義的寬松解釋）。

第五個基本要素是細粒度權限控制，這對企業級應用至關重要。系統需要能夠精確控制不同用戶、數據和 AI agent 的訪問權限。在 AI 可以代表用戶執行操作的時代，權限管理變得比以往任何時候都重要。

最后一個基本要素是預測性智能，系統能夠持續學習和適應，在正確的時刻提供正確的洞察和行動建議。這不是被動的數據展示，而是主動的智能推薦，幫助用戶在合適的時機采取最佳行動。

這六個基本要素的組合創造了一種全新的 CRM 體驗。用戶不再需要學習復雜的操作流程，而是可以專注于真正重要的事情：與客戶建立關系、理解客戶需求、制定銷售策略。系統會自動處理數據錄入、信息同步、流程執行等繁瑣工作，讓銷售團隊有更多時間專注于高價值活動。

我所觀察到的用戶體驗革命

在觀看 Attio 的產品演示時，我被一個細節深深震撼了：當用戶連接郵箱后，系統立即就有了完整的客戶關系圖譜，包括通信歷史、關系強度、最后聯系時間等信息。這不是什么高深的技術，但解決了一個根本性問題：CRM 使用的最大障礙就是初始設置的復雜性。傳統 CRM 需要用戶花費數周甚至數月時間來導入和清理數據，而 Attio 在幾分鐘內就能提供一個可用的系統。

更令我印象深刻的是他們對 AI 功能的整合方式。不是簡單地添加一個"AI 助手"按鈕，而是將 AI 能力深度嵌入到每個業務流程中。比如他們的 ICP（理想客戶畫像）識別功能：用戶只需用自然語言描述他們的理想客戶標準，系統就會自動評估每個潛在客戶是否符合這個標準。這種方式讓 AI 成為業務邏輯的有機組成部分，而不是獨立的附加功能。

在通話記錄方面，Attio 的創新也讓我眼前一亮。他們不僅提供自動錄音和轉錄功能，還允許用戶定義"洞察模板"來定制通話摘要。用戶可以設置特定的問題和關注點，AI 會根據這些模板自動生成結構化的通話總結。在演示中，他們甚至實時添加了一個"情緒"分析模塊，AI 立即就能描述通話中每個參與者的情緒狀態。這種靈活性讓每個團隊都能根據自己的需求定制 AI 功能。

我特別關注的是他們如何處理自動化中的人機協作問題。在客戶分流的例子中，系統可以自動處理明確的規則（比如超過 1000 名員工的公司自動進入企業銷售流程），但對于需要判斷的中間情況，系統會將信息發送到 Slack 頻道，讓人工做最終決策。這種設計哲學體現了對 AI 能力邊界的清醒認識：讓 AI 處理它擅長的事情，讓人類處理需要判斷和創造力的事情。

從用戶體驗角度看，Attio 實現了一個重要突破：從系統記錄轉向行動系統。在傳統 CRM 中，你查看數據后還需要切換到其他工具才能采取行動。而在 Attio 中，你可以直接在查看數據的界面上執行相應操作，比如將客戶加入郵件序列、安排跟進任務、發送個性化消息等。這種無縫集成大大提高了工作效率，減少了系統間的摩擦。

技術架構帶來的商業價值

當我深入分析 Attio 的商業模式時，我發現他們的技術選擇帶來了顯著的商業優勢。首先是極低的實施成本。傳統企業級 CRM 的實施通常需要 6-12 個月，涉及大量的數據遷移、流程重構和員工培訓。而 Attio 的客戶可以在幾天內完成系統搭建，這大大降低了采用門檻。

更重要的是數據質量的提升。在演示中，Attio 的團隊成員提到了一個有趣現象：客戶在遷移到 Attio 后，數據質量實際上會變得更好。這聽起來有些反直覺，因為遷移通常意味著數據丟失或質量下降。但 Attio 的原生數據攝取能力讓它可以從多個源頭獲取和豐富數據，而不僅僅是遷移現有的陳舊數據。

從成本結構角度看，Attio 的一體化平臺設計讓客戶能夠減少工具棧的復雜性。傳統上，企業需要為 CRM、郵件營銷、通話錄音、工作流自動化、數據分析等功能分別采購不同的工具，每個工具都有獨立的許可費用、集成成本和維護開銷。Attio 將這些功能整合在一個平臺中，不僅降低了直接成本，還減少了集成和維護的間接成本。

我特別注意到客戶采用 Attio 后在團隊效率方面的變化。來自 Legora 的反饋說："Attio 最有影響力的地方是 AI 如何無縫集成到平臺中，使得實驗和構建新功能變得容易，這些功能真正豐富了我們現有的流程。"這種表述體現了一個重要轉變：從被動使用工具轉向主動構建解決方案。

從投資回報的角度看，Attio 的客戶不僅在使用效率上獲得了提升，更在業務增長上看到了直接影響。自動化的潛客分流、智能的關系管理、實時的業務洞察，這些功能讓銷售團隊能夠更快識別高價值機會，更有效地分配資源，更準確地預測業務結果。這種業務價值的實現讓 Attio 能夠實現 4 倍的年度經常性收入增長。

AI-Native 與傳統方法的本質區別

很多人問我，AI-Native CRM 和傳統 CRM 加上 AI 功能有什么區別？這個問題觸及了技術架構和產品哲學的根本差異。傳統 CRM 加上 AI 功能，就像是給老式汽車安裝GPS導航系統，雖然有了新功能，但底層的機械結構沒有改變。而 AI-Native CRM 則像是重新設計了整輛車，從引擎到車身都為 GPS 導航進行了優化。

在數據層面，AI 需要的上下文信息密度比傳統系統高幾個數量級。傳統 CRM 存儲的是結構化的客戶信息：姓名、公司、聯系方式、交易金額等。但 AI 需要理解客戶的意圖、偏好、行為模式、決策歷史等更深層的信息。這要求數據存儲的分辨率和數量都要比傳統系統大幾個數量級。正如 Nicolas Sharp 解釋的："從數據結構開始，AI 要獲得提供真正價值所需的上下文，需要比傳統解決方案能夠提供的多得多的上下文。存儲的數據分辨率和數量需要高出幾個數量級，從數據層開始，你必須從頭重新架構一切。"

在交互層面，傳統 CRM 是為人工數據錄入而設計的，界面充滿了表單和輸入框。但在 AI 時代，大部分數據錄入工作應該是自動化的，用戶界面應該專注于洞察展示和決策支持。用戶不再需要手動輸入客戶信息，而是應該專注于理解 AI 提供的洞察并做出戰略決策。

在工作流程層面，傳統 CRM 假設銷售流程是線性和可預測的，但現實中的客戶旅程往往是非線性和動態的。AI-Native CRM 能夠理解這種復雜性，根據每個客戶的獨特情況調整互動策略。比如 Attio 的自動化系統會根據客戶的回復情況動態調整郵件序列，在檢測到客戶休假時自動暫停發送，在客戶預訂會議時立即停止營銷郵件。

我認為最根本的區別在于系統的學習能力。傳統 CRM 是靜態的，需要人工配置和維護。而 AI-Native CRM 是動態的，能夠從每次互動中學習，持續優化性能。這種學習能力讓系統能夠適應不斷變化的市場環境和客戶行為，而不需要人工重新配置。

從技術演示中看到的未來

在觀看 Attio 的詳細產品演示時，我看到了 CRM 未來發展的幾個重要趨勢。首先是實時性的重要性。當銷售代表查看一個潛在客戶時，他們需要看到的不是幾天前的靜態信息，而是實時更新的動態畫像。Attio 的系統可以實時顯示客戶的產品使用情況、最近的互動歷史、團隊內部的溝通記錄等信息，讓銷售代表能夠基于最新情況做出決策。

第二個趨勢是自動化程度的提升。但這種自動化不是簡單的任務自動化，而是智能的流程編排。系統不僅知道要執行什么任務，還知道什么時候執行、如何執行、如何處理異常情況。在演示中，我看到當系統收到客戶的休假自動回復時，AI 會解析回復內容，找到客戶回來工作的日期，并自動延遲下一封郵件的發送時間。這種細節處理體現了真正的智能自動化。

第三個趨勢是個性化的深度。每個團隊的銷售流程都有獨特之處，Attio 讓團隊能夠將這些獨特性編碼到系統中。無論是 ICP 定義、通話摘要模板，還是潛客分流規則，都可以用自然語言進行定制。這種個性化不是表面的界面調整，而是深層的業務邏輯定制。

我還注意到報告和分析功能的實時性。在傳統 CRM 中，生成報告通常需要等待數據處理，而且報告一旦生成就是靜態的。Attio 的報告是基于實時數據構建的，當有新數據時會提示用戶刷新。更重要的是，用戶可以直接從報告界面對數據采取行動，比如將流失客戶加入挽回計劃，而不需要先導出數據再導入到其他系統。

這些技術特性的組合創造了一種全新的工作體驗。銷售代表不再是數據錄入員，而是真正的關系建設者和策略執行者。他們的時間被釋放出來，可以專注于理解客戶需求、制定解決方案、建立信任關系等高價值活動。正如 Nicolas Sharp 在采訪中提到的："工具現在如此出色，大量繁瑣的工作被減少了，這實際上讓你能夠花更多時間與客戶在一起，專注于重要的事情，即建立關系、正確實施、確保客戶真正激活到工具等等。"

投資者視角下的市場機會

從投資角度分析，我認為 Attio 的 5200 萬美元 B 輪融資反映了投資界對 CRM 市場變革的強烈信心。特別值得關注的是，領投方 Google Ventures 派出了 Michael McBride 加入 Attio 董事會。McBride 此前是 GitLab 的 CRO，見證了 GitLab 從初創公司成長為上市公司，收入增長超過 100 倍。他對 B2B 軟件市場的深度理解和對 Attio 的認可，本身就說明了這個投資決策的戰略價值。

McBride 在他的投資文章中提到了一個關鍵觀點：CRM 市場 25 年來沒有經歷過重大的平臺轉變，而 AI 正在成為新的變革推動力。他認為傳統 CRM 廠商簡單地在舊系統上疊加 AI 功能是不夠的，真正釋放 AI 潛力需要全新的底層架構。這個觀點與我的判斷完全一致：我們正處在一個技術代際更替的關鍵時刻。

從市場規模角度看，CRM 是全球最大的 B2B 軟件市場之一，年市場規模超過 500 億美元。但這個市場被少數幾家傳統廠商壟斷，創新速度緩慢，用戶體驗長期得不到根本性改善。Attio 的出現為這個市場注入了新的活力，也為投資者提供了參與下一個十年技術變革的機會。

我注意到 Attio 的客戶構成很有意思：他們服務的主要是新一代的科技公司，特別是 AI 和 SaaS 領域的創新企業。這些公司本身就是技術變革的推動者，他們對工具的要求更高，也更愿意嘗試新的解決方案。這為 Attio 提供了一個理想的早期客戶群體，讓他們能夠在服務這些要求苛刻的客戶過程中不斷完善產品。

從增長軌跡看，Attio 在兩年內就達到了 4 倍年度經常性收入增長，這在 B2B SaaS 領域是非常難得的。這種增長速度不僅說明了產品的市場契合度，也顯示了新一代 CRM 的強大市場需求。投資者看中的不僅是當前的增長數據，更是這種增長背后代表的市場趨勢：企業對于更智能、更靈活、更易用的 CRM 解決方案有著巨大的渴求。

AI 時代的銷售和客戶關系變革

在深入思考 Attio 帶來的變化時，我意識到這不僅僅是一個技術產品的創新，更是對整個銷售和客戶關系管理理念的重新思考。傳統的銷售模式基于信息不對稱：銷售人員掌握產品信息，客戶需要通過銷售人員來了解產品。但在 AI 時代，客戶可以通過各種渠道獲取產品信息，銷售人員的角色必須從信息傳遞者轉變為解決方案構建者和關系維護者。

Attio 的設計哲學完美契合了這種角色轉變。通過自動化數據收集和信息整理，銷售人員可以將更多精力投入到理解客戶業務、識別痛點、設計解決方案等高附加值活動中。AI 負責處理程序性工作，人類負責處理創造性工作，這種分工讓整個銷售流程變得更加高效和人性化。在 Michael McBride 的投資文章中，他特別強調了這種變化的重要性："通過自動化手工工作，Attio 的文化讓自己的團隊能夠將更多時間用于高影響力的工作和關鍵決策。我相信這種方法對于在 AI 時代構建和擴展是必要的，也正是 GTM 建設者應該運營的方式。"

我特別關注 Attio 如何處理銷售流程中的信任建設問題。在采訪中，Nicolas Sharp 提到了一個重要的設計原則：給客戶一個自動化的"撥盤控制"，讓他們自己決定希望給系統多少決策權和自主權。這種設計體現了對人機協作的深刻理解。有些流程需要完全確定性的自動化，比如地理位置分配；而有些流程需要更多的 AI agent 行為，比如客戶資格判斷。Attio 讓這兩種模式可以無縫混合，用戶可以在確定性和非確定性工作流之間靈活切換。

這種靈活性特別重要，因為它解決了企業采用 AI 時最大的擔憂：失去控制。很多企業擔心 AI 會做出錯誤決策或執行不當操作，但 Attio 的方法讓企業能夠逐步增加對 AI 的信任。他們可以從簡單的自動化開始，隨著信心的建立逐步擴大 AI 的決策權限。這種漸進式的采用策略大大降低了企業的風險，也提高了成功實施的概率。

從客戶關系的角度看，AI 的引入讓企業能夠提供更個性化和及時的服務。傳統模式下，銷售人員可能無法及時了解客戶的最新動態，錯過重要的溝通機會。而 Attio 的實時數據處理和智能提醒功能讓銷售團隊能夠在最佳時機與客戶互動，提供最相關的信息和支持。這種及時性和相關性的提升直接轉化為客戶滿意度和成交率的提高。

結尾

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