初创公司拿下大企业的秘诀：别只靠技术
技术再强，也卖不出大单
在如今的创业环境中，初创企业面临的增长压力前所未有。为了快速扩张，很多创业者不得不将目光投向大型企业——这些被戏称为”IT界金主”的客户。然而，任何做过企业级销售的人都清楚：拿下大单绝非易事。
Databricks联合创始人兼现场工程高级副总裁Arsalan Tavakoli-Shiraji指出，大多数年轻初创企业常犯的一个关键错误，就是天真地认为自己的技术会”自销”。
当然，技术必须过硬，但这远远不够。如今，Databricks已是AI和大数据存储领域的巨头，估值高达1900亿美元，财富500强企业中超过70%都是其客户。但鲜有人知道，它也曾是一家籍籍无名的小公司，而Tavakoli-Shiraji正是负责帮助公司拿下第一批大单的核心人物。
他在TechCrunch Disrupt大会上分享道：”初创企业在向大客户推销时，总觉得技术就是一切，拥有最厉害的技术就能赢。”但他用亲身经历告诉他：”人才和流程才是最重要的。”
他回忆说，早期他们好不容易约到了一位潜在客户，结果发现这个人正是签约了主要竞争对手大单的决策者。”他根本不想听我说什么，因为他的职业生涯都押在那家竞争对手身上了。”此外，他还记得一些早期交易因公司未能应对法律、合同或安全问题而告吹。
借势：站在大公司的肩膀上
从被拒之门外的窘境到携手微软突围
Databricks成立初期，曾尝试直接接触瑞士银行UBS，却屡屡碰壁。后来，他们转而与微软建立合作伙伴关系，成为Azure云平台的合作伙伴。这一决定彻底改变了局面——销售协议可以直接套用微软的条款，而微软的销售团队也主动为他们引荐客户、背书推广。
Tavakoli-Shiraji回忆道：”过去很难约到的会议，突然变得触手可及。能够借助拥有渠道和资源的一方合作，对我们来说是巨大的助力。”
在微软销售团队的帮助下，Databricks开始频繁出现在各种重要场合。随之而来的新问题也出现了——潜在客户会提出一些Databricks尚未覆盖区域的功能需求。但这恰恰说明，他们正在进入更大的市场。
反转为服务商：Databricks成了初创企业的”保护伞”
如今，角色发生了反转。Databricks已成为那个为初创企业提供背书的大平台，允许合作伙伴在其条款和安全框架下销售产品。代表性案例包括：提供AI驱动营销和客户数据工具的Hightouch（Databricks已对其投资）、面向投资专业人士的数据工具平台Addepar，以及后来被Databricks收购的机器学习初创企业Tecton。
销售AI产品：攻克”4C”难题
在向企业推销AI解决方案时，Tavakoli-Shiraji将客户的顾虑归纳为四大类，他称之为”4C”：
- Context（语境）：AI需要具备学习能力，就像新入职的员工一样，能够理解公司的术语、流程、优先级和文化。
- Choice（选择权）：企业需要能够自由切换AI模型，而不是被单一供应商锁定。
- Cost（成本）：企业必须能够控制AI产品的运行成本，避免账单失控。
- Control（控制权）：企业需要完善的安全保障机制，既能规范AI的行为，又能保护敏感信息。
直面遗留系统：被低估的金矿
Tavakoli-Shiraji曾开玩笑着问各大企业的CIO：你们在AI应用上处于哪个阶段？满分是5分的话，1分代表员工只是偶尔使用ChatGPT，5分代表公司已全面采用AI并重构了业务流程。
“几乎所有人都喜欢说自己是3分偏4分，”他笑道，”但根据我的经验，99%的企业实际处于1分到2分的水平。”
他认为，大多数企业尚未找到让AI智能体真正创造价值的部署方式，目前的应用大多还停留在帮助工程团队写代码这一层面。”企业真正深度部署AI，还需要很多年的时间。”
而这恰恰是初创企业的机会所在——升级那些企业认为”离不开”的昂贵遗留系统。
“如果你今天走进任何一家银行，你依然能看到IBM的AS/400系统和大型机，”他说道，”没人敢碰它们，因为没人知道那些代码到底在干什么。”
但今天，AI智能体已经能够进入这些老旧系统，理解其逻辑，甚至拆解和分析代码功能。这意味着一系列产品机会正在打开：从为这些古老系统搭建现代化界面，到彻底替换它们。
Tavakoli-Shiraji还分享了对企业AI采纳趋势的预测，以及一个他年轻时为拿下大单而假扮律师的有趣故事。完整访谈视频可在相关活动中观看。
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