新聞速讀｜Gong 研究：使用銷售 AI 的業務團隊每位銷售多 77％
新聞速讀｜Gong 研究：使用銷售 AI 的業務團隊每位銷售多 77％
從 3,048 位銷售主管與 710 萬筆交易，量化 AI 對銷售產出的實際影響
InfoAI 編輯部
當多數企業還在算「AI 幫業務省了幾小時」，Gong 的最新《銷售 AI 報告》已經把帳算到「每位業務到底多帶來多少收入」。
真正重要的不是「有沒有用 AI」，而是誰敢把銷售 AI 變成決策與生產力的共同語言。
真正重要的不是「有沒有用 AI」，而是誰敢把銷售 AI 變成決策與生產力的共同語言。
01｜理解事件
Gong 是一家主打「銷售 AI」的軟體公司，近期發表《State of Revenue AI 2026》報告，想回答一個直接的問題：AI 對銷售團隊，實際帶來多少可衡量的成長？ 這份研究結合兩種資料來源：一是針對 3,048 位全球銷售主管的匿名線上問卷；二是 Gong Labs 分析來自 3,613 個組織、共 710 萬筆銷售機會的實際交易紀錄。
在這些數字裡，最吸睛的一句話是：在銷售機會中經常使用 AI 的團隊，每位業務代表的銷售，比完全沒有用 AI 的團隊高出 77％。 這是 Gong 直接從 2025 年 710 萬筆機會資料中算出來的結果。Gong 也對外形容，這樣的差距，對多數 B2B 團隊來說，等於每位業務一年多出「六位數美元」的產值。
報告也把這組數字放在景氣背景下解讀。在 2024 年短暫回溫之後，美國受訪企業的平均年銷售成長，在 2025 年減速到 16％，比前一年少了 3 個百分點；達成或超標業績目標的業務比例，則從 52％ 掉到 46％。更細的數據顯示，問題不在成交率或銷售周期惡化，而是每位業務能處理的機會數變少，反映出生產力與流程摩擦，正在侵蝕可以拿來賣東西的時間。
在這樣的壓力之下，提升現有團隊的產出，第一次成為銷售主管心中「明年成長的第一優先策略」，超過了市場擴張或擴編人力。這也說明為什麼 AI 會迅速從實驗工具變成標配：在美國，已有 87％ 的銷售團隊在使用 AI，另外 9％ 計畫一年內導入；各國至少有 92％ 的受訪者預期 2026 年前團隊一定會用 AI。
值得注意的是，Gong 並沒有停在「有沒有用 AI」這種二分法，而是直接比對「把 AI 當核心策略」與「只做試點專案」的差異。結果顯示，把 AI 納入核心銷售策略的組織，在 2025 年銷售成長高出 31％、較有可能提高贏單率 65％，商業影響度指數約高出 2.6 倍。
02｜解讀新聞
從這份報告看下來，這不只是「77％」這個聳動數字而已，而是銷售組織開始用「每位業務銷售」而不是「省下多少小時」來衡量 AI 的價值。 Gong 指出，去年受訪者還是習慣把 AI 的好處，算成自動化工作流程、節省時數；今年則明顯轉向 「每位業務帶來多少銷售」這種更貼近盈虧表的指標。
技術角色也在悄悄轉變。過去一兩年，AI 在銷售現場多半扮演「自動記錄與內容生成」：幫忙抄會議紀錄、寫信、填 CRM。這次報告顯示，越來越多團隊把 AI 用在銷售預測與策略專案成效追蹤，相關用例在 2025 年成長約 50％。這代表 AI 正從「節省個人時間」移向「強化整個組織的判斷力」，從 automation（自動化）走向 intelligence（智慧化）。
商業上更關鍵的一點，是「具銷售領域專業的 AI」與「泛用型 AI」出現明顯差距。報告指出，使用銷售領域專用 AI 解決方案的團隊，銷售成長高出 13％、商業影響度指數高出 85％，採用預測與模型推論等策略用例的機率也明顯較高。相較之下，只讓業務各自用 ChatGPT 這類泛用工具，雖然表面上也在「用 AI」，卻容易造成資料分散、安全風險與治理黑箱。
從生態系角度來看，這份報告其實也在替 Gong 自己定義戰場。它一方面把自己定位成「營收 AI 作業系統（Revenue AI OS）」，強調十年累積的銷售圖譜與多層 AI 架構；另一方面，也和 Salesforce、Microsoft 這些平台型玩家，競爭誰能成為銷售資料與決策流程的真正中樞。對市場來說，這則新聞在提醒我們：未來的勝負，很可能不在「模型誰比較聰明」，而在誰掌握最完整的銷售資料、工作流程與 Domain know-how。
03｜延伸思考
閱讀任何「AI 效果」數字時，都要先問：它是在描述「相關」還是「因果」？ Gong 的 77％ 差距，來自觀察性數據與問卷，而不是隨機對照實驗；這代表結果非常有參考價值，但不能簡化成「只要用 AI，銷售就一定多 77％」。
比較嚴謹的解讀是把它看成：在目前這批已導入 Gong 的客戶裡，高度使用 AI 的團隊，往往同時也具備更成熟的數據文化與流程紀律，AI 在其中扮演「加速器」而不是單一成因。
其次，這份報告提供了一個實用框架，幫助我們判斷 AI 產品的真實價值：「領域知識 × 結構化資料 × 流程整合」。只有模型，沒有資料與流程，通常頂多是炫技；反過來，若一個工具能貼著你的實際流程走（從拜訪、跟進到預測），又能持續累積結構化資料，那它就有機會形成長期的競爭護城河。對銷售團隊來說，關鍵問題就變成：這個 AI 工具懂不懂我的產業語言？能不能直接嵌進我今天的工作流程？
最後，這份研究其實也在更新我們對「工作未來」的想像。報告指出有 7 成銷售主管經常用 AI 作為決策依據，但多數人並不認為 AI 會大量取代工作，而是預期它會重塑職務內容、讓人專注在更高層次的判斷與關係經營。對知識工作者來說，真正重要的，是培養「與 AI 共事」的能力：會問對問題、會設計資料管道、也懂得質疑 AI 給出的答案。
這代表：在評估任何 AI 工具時，別只聽廠商講故事，也別只看「省多少時間」這種模糊指標，而是要習慣追問在我的組織裡，它能否實際拉高每位成員的產出？有沒有數據、樣本與方法可以被檢查？
04｜重點提煉
Gong 報告以 3,048 位全球銷售主管問卷，加上 3,613 個組織、710 萬筆銷售機會資料，量化 AI 對銷售團隊的實際影響，其中經常在交易中使用 AI 的團隊，每位業務代表銷售比完全不用 AI 的團隊高出 77％。
在美國受訪企業中，2025 年平均年銷售成長放緩到 16％，比 2024 年少 3 個百分點；達成或超標業績目標的業務比例從 52％ 掉到 46％，主因不是贏單率變差，而是每位業務手上的機會變少，生產力成為成長的第一優先槓桿。
把 AI 納入核心銷售策略的組織，在 2025 年的銷售成長高出 31％，比較有機會提高贏單率 65％，商業影響度指數約高出 2.6 倍；使用具銷售領域專業的 AI 解決方案，更與 13％ 較高銷售成長與 85％ 較高商業影響度指數相關。
這份研究提醒使用者與決策者：判斷 AI 價值時，不能只看「省時間」或單一漂亮數字，而要檢查研究設計（是觀察還是實驗）、樣本來源與指標定義，並學會用「每位成員的產出」「預測準確度」「資料品質」等指標來衡量 AI 的真實貢獻。
05｜後續觀察
接下來，有兩個值得持續觀察的方向。
第一，是否會有更多獨立研究機構或學界，針對不同產業與工具，做出類似 Gong 這種大樣本研究，驗證「AI 與銷售成長」之間的關係，甚至用隨機實驗來補足因果推論的缺口。
第二，各家公司在把 AI 納入銷售預測、人力規劃與獎酬制度時，會如何調整治理機制與透明度，避免 AI 成為新的決策黑箱。
對於正打算導入或擴大量用銷售 AI 的團隊而言，真正需要準備的，不只是預算或工具名單，而是一套能長期追蹤「AI × 銷售」成效的指標與實驗框架，讓未來的每一個 77％，都經得起檢驗。
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參考資料：
Gong study: Sales teams using AI generate 77% more revenue per rep
Gong：〈The State of Revenue AI 2026〉
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