Vista電子報 No.129：外銷團隊怎麼用 AI？把工作量減半的 5 個情境

嗨，我是 Vista。

這期電子報，我想跟你聊聊外銷這件事。

起因是我應外貿協會（TAITRA）數位科技中心之邀，分別在今天（7 月 29 日）的高雄場與 8 月 5 日的臺中場「AI 外銷實戰 2026」講座擔任講者，講題是「AI 武裝外銷團隊：把日常工作量減半的 5 個 AI 應用情境」。

▲ 感謝 Giga 老師拍攝

準備這場講座的時候，我一直在想一個問題：如果臺灣的外銷業者只能記住一件事，那件事應該是什麼？

後來，我把它濃縮成一句話：你以為的起跑線，其實是終點線。

嗯，讓我們先看一個數字。

6sense 在《2025 B2B Buyer Experience Report》裡調查了近四千位 B2B 買家，發現有 94% 的採購小組，在接觸任何一位業務之前，心中就已經排好了供應商的順序。他們會先聯絡心中的第一名，而近 80% 的案例，真的就向這一家下單了。

換句話說，當那封詢價信寄到你的信箱，你以為機會來了，但你很可能只是被找來陪標的第三順位。

同一份報告裡還有幾個數字，我覺得更值得外銷業者記下來：

• 95% 的成交來自買家第一天就列出的口袋名單，而前一年這個數字是 85%，門檻正在快速收緊

• 97% 的買家，對名單上至少一家有過往接觸，他們不是在跟陌生人做生意

• 68% 的買家，早就認識最終得標廠商的業務人員

當我們把這些數字放在一起，答案就很清楚了：關鍵不在你回信回得多漂亮，而在買家做功課的那個階段，你在不在他的視野裡？

而且現在，買家做功課的方式也變了。同一份調查顯示，94% 的 B2B 買家在採購流程中使用大型語言模型，平均會用到七種資訊來源，生成式 AI 排在第一位。你的產品資訊如果 AI 讀不到、讀不懂，你就不會出現在那份名單上。

講到這裡，我猜想多數從事外銷業務的朋友們的反應，大概是：這些道理我都懂，但我哪來的時間？

嗯，這個反應完全合理。

Salesforce 的《State of Sales》第七版調查了 22 個國家、4,050 位銷售專業人士，結果是：業務人員只有 40% 的時間真正花在銷售上。 剩下的六成去了哪裡？手動輸入資料等行政工作吃掉 24%，準備與規劃佔 16%，開發客戶佔 12%。

同一份調查裡，47% 的業務說冷開發是這份工作最糟的部分，另外 47% 說團隊根本沒餘裕做開發，還有 42% 表示自己被工具數量壓垮，團隊平均要用八種工具。

冷開發（Cold Outreach / Cold Lead Generation）是指向與你沒有任何先前互動、不認識或對你的品牌完全陌生，但符合你理想客戶輪廓（ICP）的對象，主動發起接觸以創造商機的過程。常見形式包含陌生電話（Cold Calling）與冷郵件（Cold E-mail）。

所以，真實的處境是：大家都知道要提前經營客戶，但遺憾的是沒有人有時間。

好，再讓我們來看臺灣的狀況。

2026 年上半年，臺灣出口達到 4,166 億美元，年增 47.1%，連續 32 個月正成長。這是歷史新高，真的不簡單！

但同一時間，經濟部中小企業署委託工研院做的《2025 年中小企業 AI 運用現況調查》顯示，中小企業的 AI 導入率只有 7.4%。

嗯，更有意思的是「為什麼不導入」這一題。多數人以為答案會是成本太高或人才不足，實際上最大宗的原因是「尚無明確應用需求」，佔 63.9%，遠遠超過不理解技術的 26.8%、成本高的 25.5% 與人才短缺的 21.3%。

也就是說，攔住多數中小企業的不是錢，也不是技術，而是不知道 AI 到底能拿來做什麼？

這正是我在這場講座想解決的問題。與其談趨勢，不如把外銷業務的日常拆開來看，一格一格告訴大家可以把 AI 安插進哪裡？

在談五個情境之前，我想先釐清一件事，因為這關係到你怎麼用它？

最近，AI Agent 這個詞變得很熱門。嚴格講，Agent 指的是能自己規劃步驟、呼叫工具、完成一整條任務的系統。但對絕大多數外銷團隊來說，第一步真的不需要那麼複雜的架構。

你可以先用一個比較務實的方式來理解：把 AI 想成一組各有專長的助手，你的工作是把任務拆清楚，然後交給對的那一個。

打個比方，一個助手負責研讀資料、比較市場；一個助手負責篩選名單、打分數；一個助手負責研讀規格書、摘出需求；另外一個助手負責整理會後筆記、寫跟進信。每一個助手各擅勝場，卻還沒有聰明到能取代你的程度。但是，每一個都能把某段死工夫從幾小時壓縮到幾分鐘。

等這些單點都跑順了，把它們串成一條自動化的流程，那才能真正發揮 Agent 的威力！如果顛倒順序，或是反過來做，通常會卡在半路。

以下，就是我在講座上幫大家拆解的五個情境。

傳統做法是憑印象與同業口耳相傳決定方向，人工查海關統計、逐國比對，光是針對一個市場就要查老半天！這是因為資料散落在不同網站、格式不一，關稅一變前面的功課全部重來。多數人評估兩三個市場之後，就下決定了。

加上 AI 之後，你可以先用公開資料庫把候選市場一次拉出來，讓 AI 整理成同一張可比較的表，把關稅、運距和成長率一起納入評估。情境改變時重跑，幾分鐘就有新排序。一次評估十到二十個市場再收斂，變得唾手可得。

時間差距很具體：原本要做好一個市場的基礎功課，至少得要花上半天到一天的光景，三個市場加起來，兩、三個工作天跑不掉！但如果我們改用 AI 輔助，資料備妥後十個市場的初步排序只需一小時，人工複核與加入自身限制，也頂多約半天。

操作上有四個步驟，我幫大家整理一下：先從國際貿易中心（ITC）這類公開資料庫取得你的 HS 產品碼在各國的出口潛力數據，接著用 AI 整理成可比較的表，然後加入你自己的限制條件（產能、認證、語言能力、既有通路），最後收斂成兩到三個主攻市場。

HS 產品碼（HS Code，國際商品統一分類代碼）是由世界海關組織（WCO）制定的 6 位數全球標準化代碼，用來對進出口商品進行分類、計算關稅 與統計貿易數據。前 2 碼代表「大類/章」，第 3、4 碼代表「節」，第 5、6 碼代表「目」。台灣則延伸為 11 碼的 CCC Code。

這裡有個心法，請大家記住：排序不是答案，是討論的起點。

這是我認為五個情境裡槓桿最高的一個，因為它決定你後面所有努力的方向。

多數業者的手上都有一份名單，可能來自展會名片、B2B 平臺下載或公會名錄。傳統做法是從第一家開始逐一 Google，在官網找 contact us，寄到 info@ 的信箱，一天大概能處理十到十五家。

問題是這樣做，好客戶跟壞客戶花掉你一樣多的時間。

在我看來，比較好的順序是先定義什麼樣的公司才值得你花時間？回頭分析你過去三年成交的客戶，找出他們的共同特徵，這就是你的理想客戶輪廓。把輪廓變成可勾選的檢核表，再讓 AI 依照這份檢核表替名單上的每一家打分排序，最後只處理前 20%。

我在講座上用一個漏斗來說明：五百家原始名單，排除產品類別不符與規模落差過大的，剩兩百八十家；依契合度評分排序後取前 20%，剩五十六家；其中能找到具體對口窗口的約四十家。這四十家，才是你真正該花力氣的地方。

同樣一天的工作量，從十到十五家變成五十到一百家。五百家名單原本要跑五到七週，現在評分排序約兩三個小時。

▲ 感謝 Giga 老師拍攝

現場我也把這套篩選方法做成了一個可以直接填的工具，免費、不用註冊，只要掃描了就能用：買主篩選漏斗器。

至於提示詞怎麼寫，我在講座上給的版本，關鍵在最後一句：

請不要猜測聯絡人姓名或信箱。只根據我提供的資料回答，資料裡沒有的就說沒有。

讓 AI 承認自己不知道，比讓它硬編一個答案有用得多。是的，這一句我建議你加進每一則提示詞裡。

先給你一個殘酷的數字。Belkins 統計了 2025 年 753 萬封冷開發信，實際回覆率是 0.45%。也就是說，寄 222 封才會有一個人回你。

但同一份資料裡，有些差異值得注意：寄給十人以下小公司的回覆率是 0.72%，大企業只有 0.22%；寄給創辦人或老闆是 0.57%，C-level 主管只有 0.42%。這告訴我們，如果選錯了對象，即便內容寫得再好也沒用。

我知道你想問：那要怎麼提高機率？答案是真正的個人化。

很多人以為個人化就是把「Dear [First Name]」的變數填對。不是的。真正的個人化，應該是類似這樣：我知道你上個月參加了科隆展、我知道你們最近在找符合新法規的供應商、我知道你們的產品線缺這一塊⋯⋯

老實說，這些資訊都在公開資料裡。以前的問題是沒時間查，現在 AI 可以在幾分鐘內幫你整理出來。

對了，還有一件外銷業者最容易低估的事：多國語言。Forrester 對 AI 翻譯導入的實測顯示，內部翻譯處理時間減少 90%，三年投資報酬率 345%，不到六個月回本，員工花在翻譯的工時佔比從 10% 降到 1%。當你能用對方的母語寫信，回覆率的差距不是一點點。

這個情境最快見效，因為它今天就能用，不需要任何前置作業。

《哈佛商業評論》在 2011 年稽核了 2,241 家公司，發現一小時內回覆的公司，取得合格商機的機率是其他公司的七倍。當時的平均回應時間是 42 小時，還有 23% 的公司從來沒回過。這份研究已經十五年了，數字別當現況看，但它揭露的道理沒變：速度本身就是差異化。

在外銷實務上，我們可以分為四個步驟：先把產品規格整理成結構化表格（這是一次性投入，也是所有後續自動化的地基），接著用 AI 摘要來信需求，把長規格書變成條列式清單，然後讓 AI 做初步比對並標出「符合、不符合、需人工確認」三類，最後由人複核例外項目與最終數字。

是的，最後那一關不能省。把報價這件工作完全交給 AI 而沒有人工複核，是我看過最危險的做法之一。

道理很簡單，因為報價的競爭力從來不只是價格。當你能在對方還沒收到其他報價之前就先給出專業回覆，你已經贏在心理位置上了。AI 在這裡的角色不是幫你算價格，是幫你把讀懂需求這件事，從幾小時壓縮到幾分鐘。

外貿協會在去（2025）年辦了 144 項海內外拓銷活動、6.3 萬家次接洽買主、25 項國際專業展、1,737 場採洽會，爭取到 63.7 億美元商機。坦白說，機會是有的，問題是多數人怎麼用？

我觀察到的常態是：展前沒準備，展期拚命發名片，展後名片放在抽屜裡發霉。

比較好的節奏是這樣：

展前兩個月取得參展名錄，用 AI 篩出目標買主，提前發信預約會面。展期現場專心見面，用語音記錄當場重點，不用整理。展後 48 小時內讓 AI 把雜亂筆記整理成結構化摘要，當晚發出個人化跟進信，再依熱度分類進不同的跟進節奏。

國際上已經有規模化的驗證。Clarion Events 用 AI 媒合的會議邀約回應率達 85%，從 7,809 筆邀約促成 2,371 場確認會議，平均每人十場。

展後跟進信的提示詞，我在講座上給的版本裡最關鍵的一點是：要求 AI 在信中具體提到談話裡的某個細節，讓對方立刻想起你是誰。誠然，這是這封信會不會被記得的分水嶺。

• 以為 AI 會自動知道哪個市場好？噢，抱歉讓你失望，它不會。你要先取得客觀資料，因為 AI 負責的是整理與比較。

• 用 AI 大量產生名單。結果只是製造更多的待辦事項。正確用法是透過它來篩選與排序，把寶貴時間和火力集中在前 20% 的潛力客戶。

• 報價完全交給 AI。請謹記：送出報價單之前，務必經過貴公司主管或專人看過。

在這場講座中，我為大家整理了一份 30 天行動清單。不過，不用全部做，從中挑三個來執行就夠了！

• 本週：找一份最近的詢價規格書，用 AI 摘要出需求清單。五分鐘就能驗證有沒有用。

• 本週：把「資料裡沒有的直接說沒有」加進你每一則提示詞。單單這一句，就足以擋掉大半的錯誤資訊。

• 兩週內：回頭列出過去三年成交客戶的共同特徵。這很重要，因為這些就是你的理想客戶輪廓。

• 三週內：把產品規格整理成一份結構化表格，這些是所有自動化的地基。

• 一個月內：把你打算參加的下場展會的參展名錄拿出來，先篩出 30 家目標。展前準備，才是真正的勝負關鍵。

同樣的產品，為什麼別人接得到單？

我的答案是：因為在買家做功課的那個階段，別人已經在他的視野裡了，而你還在癡癡地等那封詢價信。

你也許早就知道，臺灣中小企業的內銷與外銷比大約是 9 比 1。2024 年中小企業總銷售額超過 31.1 兆元，其中內銷 27.9 兆元，出口只有 3.2 兆元。這個懸殊的比例，我反而覺得是最大的機會所在。

誠然，外銷的門檻正在被 AI 拉低。過去要有一整個團隊才做得動的市場研究、名單篩選和多國語言溝通，現在只需一個人加上幾個對的工具就能跑起來。

差別只在於，你有沒有開始？

讓我們一起加油。

Vista 敬上

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