问题很具体：Questex 的市场团队带来的线索，比销售开发代表（SDR）处理得了的多。增长快是好事，但线索堆在那里没人跟进，等于白烧预算。

他们的解法也很具体：部署两个 AI 销售 Agent，一个管进来的，一个管出去的。

Julian 的逻辑很简单：入站线索冷掉的速度极快。研究早就证明，同样一条线索，5 分钟内跟进和 30 分钟后跟进，转化率差距可以超过 10 倍。以前 Questex 的 SDR 要处理入站、同时跑出站，顾此失彼，很多线索还没有被联系到就凉了。

Julian 把这个窗口从”几小时”压到”两分钟”。转化率从 30% 涨到 37%，听起来不多，但乘以展会数量和客单价，就是实打实的 100 多万美元。

漏斗顶端归 AI，发现和关单归人。这条线画得很清楚。

但还有一条线同样重要：有些客户，AI 根本不应该去碰。

不是一帆风顺的。早期有一批潜在客户感觉到消息是自动发的，直接退出或者反问”你是不是机器人”。Questex 随即调整了 Alice 的个性化提示词，让语气更像真人。

另一个问题是会议质量。最早进来的一批约定会议，没有销售代表预期的那么合格。团队用 Gong 通话数据反向分析，把资质筛选标准和排除逻辑重新校准了一遍。

还有一个人的问题：SDR 怕被替代。Questex 的处理方式是把 AI 项目的运营权交给他们——现在有几名 SDR 负责管理整个 AI 程序，做质检、监控数据、调整序列。重复性的建表、找人、写序列的活交给 AI，判断性的工作留给人。

Questex 还在内容制作上做了一个小实验。他们为旗下的 Bar & Restaurant Expo 制作了一支宣传视频：ChatGPT 写脚本，Kling 3.0 生成视频，Suno 配乐，Descript 剪辑。

完成时间：24 小时。成本：约 2000 美元。以前同等规格的视频要花 2 万美元左右。

James 说，以前只有旗舰展会才有预算做这类视频，现在整个展会组合都能覆盖。

James 最后提到了一个很实在的警告：AI 会放大你插进去的一切东西。如果客户画像模糊、CRM 数据混乱、跟进流程一团糟，AI 只会把这些问题规模化。

先把流程理清楚，再铺 AI。这才是 Questex 愿意公开讲的真正经验。