在所有人的目光都盯著“新零售”上時，與此同時一字之差的“新銷售”也在快速興起。
Salesforce在6月初市值一度突破1000億美元，而國內近些年湧現了諸如銷售易、紛享銷客、八百客、CloudCC、精鬥雲等一系列服務於銷售系統的雲產品，且行業仍在加碼，最近，微盟還推出了服務於銷售的“銷售推”解決方案。
只是，儘管新銷售與新零售只有一字之差，但卻是完全不同的路子。
新零售並非萬能，新銷售才有可乘之機
新零售與新銷售的“售”都代表著交易的過程，但顯然並不是所有行業貼上“新零售”的標籤就萬事大吉，其中最主要的原因就一個。
即，新零售更加適合“坐商”，而“行商”需要“新銷售”。
也就是說，零售根本沒有“銷售”的環節，它更多是被動式賣貨，而銷售則更帶有主動色彩，例如賣保險、賣美容服務，需要“創造顧客”激發某些非主動性需求。在買方購買習慣和互聯網工具推動下，新銷售比新零售在某些行業就有了更多用武之地。
帶著“新銷售”光環的雲SaaS產品有“用武之地”，無非幹對了三件事
而Salesforce的發家史並不複雜——用CRM撬動市場，取得“入口”之後建立開放生態體系，同時，Salesforce快速爆發的這些年，恰恰是消費升級浪潮席捲全球、移動互聯網深刻改變人群生活方式和理念的年代，銷售的方式方法都在發生深刻的革新需求。
所以，國外SaaS玩家眾多、領域龐雜，唯獨從銷售切入的Salesforce取得這樣的成功，某種程度上，這應當是“新銷售”而非僅僅SaaS的成功。
這也說明，國內對標Salesforce的玩家們，應該從新銷售而不只是SaaS角度思考產品，或者說新銷售帶來的企業發展機遇將遠大於SaaS或者PaaS。
盤點國內那些在SaaS行業洗牌中生存下來的銷售相關的玩家，大抵可以分為三類：
A、銷售易，側重系統化的CRM上雲服務。其銷售雲、夥伴雲等強調銷售的雲端操作、統計和監控。
B、紛享銷客、八百客等，往前一步更關注銷售人員的操作細節，例如紛享銷客的線索管理多渠道獲取銷售線索。
C、銷售推，作為微盟旗下解決方案，繼承微盟基因，更強調末端的成交過程，幫助銷售人員解決獲客這個最終過程，兼具銷售實操屬性和銷售管理屬性，但前者更為明顯。
在如何服務銷售這件事上，具體產品側重有所不同甚至產品屬性全然不同。但這些產品除了都在強調“體驗”、“個性化”、“線上線下融合”外，之所以獲得市場需要無非是做對了三件事。
1、找到了一個“趕時髦”的流量入口
2、更加重視用戶體驗的“顆粒度”
如果說新零售更注重給用戶營造體驗的“環境”，即通過購物場景的設置讓用戶在整體上感覺“不錯，有購物慾”，那麼很多時候一對一的“新銷售”需要的用戶體驗可能更加細微，原本人們就對各種銷售活動不勝其煩，很多時候往往小小的細節就能拒絕客戶，或者讓客戶認同。
3、讓大數據+AI有了更好的發揮空間
某種程度上，傳統銷售的所謂市場分析、客戶分析亦是一種大數據的體現，只不過數據不夠“大”、分析不夠準確和有力。
移動互聯網巨大的流量來源，配合越來越成熟的大數據和AI分析，對新銷售的價值不言自明，而且，由於業務的複雜性、客戶決策的變量更多，銷售比零售更依賴用戶的行為分析。這方面，各家都有較為深度的投入。
銷售易專門推出智能分析雲，通過智能分析助力企業決策；紛享銷客的BI報表有所謂“全息數據分析”功能；而銷售推的大數據在前者的“報表分析”之外更進一步，能分析打開名片客戶的行為軌跡，通過智能分析幫助銷售精準找到社交圈的潛在商機，並給出成交率預測，挖掘出商機內的高度意向客戶。
事實上，解構銷售推所宣稱的“AI+大數據+小程序”銷售4.0，無不在體現著這三重玩法邏輯。而作為微盟旗下產品，銷售推實質上是微盟商業雲、營銷雲、銷售雲、客服雲“四朵雲”生態佈局的“銷售雲”部分，其他包括商業雲的微商城、客來店、智慧零售、智慧餐廳、智慧美業等行業解決方案，營銷雲的微盟微站，以及列入計劃的客服雲解決方案。不過，雖然銷售推的產品形態明顯是SaaS，但SaaS卻並不是其宣傳的側重點，從“新銷售”角度強調其給銷售帶來的價值佔據外宣主角，這也說明，這一類SaaS產品換個思路，從新銷售角度出發，或許能獲得不同的企業級服務市場空間。
“新銷售”雲SaaS產品真要“攬動風雲”，還要解決兩大痛點
當然，儘管需求清楚，市場廣闊，但並不意味著這些產品就可高枕無憂。響鈴認為，目前這些雲SaaS產品至少需要解決兩個問題。
1、社交化流量時代，新銷售需要“銷售部”之外的觸點
新銷售必須利用到移動互聯網帶來流量便利，幫助銷售業務通過互聯網的方式觸達更多人群，帶來與PC互聯網完全不同的獲客效率。
2、銷售領域的低頻高客單價更需要精準預測，單客戶分析＞市場分析
如果說“新零售”還更多地關注市場需求，先做產品市場分析再做人群聚類分析再依據大數據做個性化分析，那麼以單量為標準的“新銷售”可能一上來就專注於個體分析，這意味著在新銷售這裡，單客戶分析＞市場分析。
而且，低頻、高客單價也決定個體層面的分析和預測更為重要，籠統、宏觀局面的分析（它仍然重要）要讓位於個體分析，不論是大數據還是AI智能預測，在個體預測上挑戰更大，行業分析有用但不再唯一。銷售易的明星功能“銷售漏斗”既是如此，從個體反推銷售策略，例如，報價階段的流失率較高說明產品價格需要調整。而銷售推解決方案提提供了隨時隨地洞察客戶需求，進行客戶畫像分析的模塊，能夠智能分析客戶興趣和活躍度，為成交提供更多可能。
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