撰文｜程天一编辑｜海外独角兽团队

当科比打完一场球赛，会反复观看录像带来复盘自己的表现并研究对手。Gong 让那些一周打 20 到 30 个电话的销售代表也能做同样的事情。

Gong 由 Amit Bendov 等人于 2015 年创立，当时音视频的存储成本已经下降到很低，NLP 的技术也取得了飞跃。通过自然语言处理（NLP）技术对语音会话进行结构化解析，Gong 的产品能帮助一线销售复盘和学习每一次客户沟通，同时赋能销售经理为团队提供培训。

2021年6月，Gong 完成了 2．5 亿美元的 D 轮融资，估值达到 72．5 亿美元。它目前拥有 1．2 亿美元的 ARR 和超过 1300 名客户，包括 Autodesk、GE、Hubspot 和 LinkedIn 等知名公司。

对于销售团队，Gong 已经成为和 Salesforce、Zoom 及 Docusign 等老牌产品同一等级的必备品。

CEO Amit Bendov 则将 Gong 视作“ CRM 之后最重要的发明”。它保持着 80 的NPS（Net Promoter Score，企业净推荐值），比 2008 年的 iPhone 还高，是名副其实的“企业消费品”。

01顶尖销售电话背后的门道

根据美国劳工统计局的数据，2020 年有超过 1300 万人在美国担任销售及相关职位。计算机相关产业的就业人员中有 8％ 是销售职能，负责将产品推向潜在客户。

软件销售代表在 Glassdoor（美国求职招聘与企业点评社区）上的平均年薪是 6 万美元左右，但顶尖的销售年薪能轻松达到 14 万美元以上。

冠军销售和普通销售的差异是什么？

秘密可能在于与客户的沟通技巧，许多细节最终影响了销售的奖金：

顶尖销售更擅长聆听，他们用 54％ 的时间倾听客户，几乎是最差销售的两倍。

向潜在买家询问正确的问题是成交的关键。当向高管团队推销时，最好的问题数量是 4 个。一旦超过 8 个问题，成功率就大幅下降。

客户提出拒绝是销售中最常见的情况。顶尖的销售在遭到反对时的停顿时间是平均值的 5 倍。而那些糟糕的销售会打断客户，然后心慌意乱地加快说话速度。

销售一旦在跟客户的前两次通话中提到“官方指导价”，那么后续讨论价格的时间会增长 2 倍。因此，价格应该是最终成交时才讨论的话题。

……

类似的销售技巧还有 10 项。它们是 Gong 在今年分析了上百万在线会议、电话和邮件之后公开的结论。

在 Amit Bendov 于 2015 年推出 Gong 并开拓了 “销售对话智能”这一赛道之前，这些造成销售差距的原因完全处在黑盒中：

“每位 B2B 销售平均每小时会说 6000 个字，每周进行大约 20－30 次对话。一个经理手下通常有 6－12 个销售代表，他几乎不可能深入了解每个电话中到底发生了什么。”

Gong 的做法是记录销售和客户的对话，通过 NLP 将这些非结构化的文本或谈话进行结构化的解析，最终为销售和他们的管理者提供改进的洞见——有点像游戏玩家观看大神的 Twitch 直播，或科比和他的教练在赛后观看录像带。

全球范围内有 4000 多万名销售，按照 Gong 每一坐席 1400 美元每年的费用，就意味着一个 560 亿美元年收入的潜在市场。Gong 在这个市场保持领先地位 ——完成 2021年6月的 2．5 亿美元融资后，Gong 的估值达到 72．5 亿美元，拥有 1．2 亿美元的 ARR 和超过 1300 名客户。

Amit Bendov 将 Gong 视作“ CRM 之后最重要的发明”。它保持着 80 的NPS，比 2008 年的 iPhone 还高，是名副其实的“企业消费品”。

02缘起：SaaS老炮遭遇死亡季度

Gong 的创始人兼 CEO Amit Bendov 是个相当成功的连续创业者，Gong 是他参与创办的第四家公司。

Amit 最初是 Click Software 的创始团队成员。这家公司提供流动员工的管理软件和服务业的提效解决方案，最终被 Salesforce 13 亿美元收购。随后他在 Panaya 工作了将近 5 年，担任销售 VP 和 CMO ，为使用 SAP 或 Oracle 的公司提供 ERP 软件。

从 2012年开始，他担任 BI 软件公司 SiSense 的 CEO。SiSense 保持了连续 2 年的不间断增长，但2014 年突然出现一个死亡季度，业务停止了增长。Amit 描述了一个慌乱的场面：

“市场部跟销售团队相互指责，同时所有人都在怪罪产品团队。我在绝望中让运营团队梳理各种指标 —— 销售线索数量、客户沟通数量等等，但这些数据都没有异常。有产品经理把 Salesforce 里所有数据导出为 Excel，花了几周才看完 1000 个交易的数据，但仍然不知道问题出在哪里。”

这个经历让 Amit 看到企业中的“皇帝新衣”，管理团队不知道到底是招聘、培训还是运气让某些销售人员成功，也不知道那些丢掉的案子是由于竞争还是客户意愿 —— 销售代表必须在 Salesforce 手动录入沟通反馈才能传递这些信息，他们通常懒得这样做。

随后，Amit 要求销售代表们将沟通电话都录制下来并发送给自己。然而听这些电话太消耗时间，因此 Amit 有了 Gong 的点子来帮助自己这样的管理者提效。

Amit 将自己为 SiSence 面试的工程团队 VP 候选人 Eilon Reshef 转化为了 Gong 的联合创始人与 CTO。Eilon 同样是连续创业者，曾在以色列第一家美股上市的软件公司任职，在 1999 年创办了 Webcollge，帮助品牌入驻 Amazon 或是 Walmart 的零售网站。

他们一起花了 4 个月时间跟 50 个潜在客户进行了访谈，以验证市场机会。最终所有人都对一个能“自动从对话中抽取洞见”的软件给出了正面反馈。

2015 年 8 月，Gong 在以色列创办。

“Gong” 的汉语翻译是“锣声”，这对应销售团队的独特文化——每当搞定一个大单，销售团队就会敲锣庆祝。

03产品：同时服务一线销售与管理者

Gong 所在的企业服务领域是所谓的“狗粮”产业 —— 管理者负责采购，但真正使用的人是一线员工。Gong 的产品目前包括 HOME，CALLS，DEALS，TEAM，ACTIVITY 和 LIBARY 等 6 个界面 —— 销售 VP 可能会被 TEAM 界面产出的团队表现洞见而买单，CALLS 和 LIBARY 等界面则能让一线销售们满意。

Gong 的产品已经围绕语音建立起技术壁垒。它通过 API 集成能够无缝追踪包括 Zoom 视频会议、电话等语音销售信息，同时还能追踪以及邮件、短信乃至合同等销售信息。在底层，Gong 还拥有自己的算法专利，能够学习每个公司独有的话题信息。

一线销售如何使用 Gong

Carolyn Dorricott 是 Gong 的资深销售发展代表，负责初步勘探一个线索能否转化为客户。Gong 本身就是典型的 B2B 软件销售公司，Carolyn 的案例可以帮助我们理解 Gong 的产品如何赋能一线销售。

她主要通过以下方式来使用自家产品：

学习他人的最佳实践。

Gong 中的 “Library” 界面可以让团队把那些值得学习的对话聚拢在一起。比如 Carolyn 正在浏览的文件夹，其中包含了团队精选的 15 个最成功的推销电话。她可以在听电话的同时观看自动生成的文字版本，最终打磨出自己的话术。

学会处理客户的拒绝。

比如在每年第四季度，“时间点”通常会成为客户拒绝的理由。通过 Gong 的语音引擎以及与 CRM 的深度集成，Carolyn 可以筛选出那些客户主动提及“timing”但仍然进入了产品演示阶段的所有电话，从而学习同事如何应对这类拒绝。同时，她还可以设置每周或每天都通过邮件获得最新的相关电话。

获得经理的反馈。

销售代表总归会遇到从没听过的拒绝理由，既有的培训帮助没那么大。Carolyn 可以进入到这通电话遭遇拒绝的时间点，在评论中 ＠ 自己的经理并表达自己需要帮助的地方。经理将收到一封邮件，并在评论区回答问题。

最终，回顾自己已有的沟通。

许多对话中的细节可能在 CRM 中并没有字段做承载。针对自己打过的电话，Carolyn 可以搜索关键词 “struggling” 来找到出现了这个词的谈话。“Struggling”通常表明客户正在描述自己当前的业务痛点。这可以帮助 Carolyn 将后续跟进中聚焦在相关痛点上，给客户定制化的体验。

目前 Gong 跟 100 多个外部应用做了集成，在 2020 年底还宣布了跟 Slack、Zoom等应用原生 API 级别的集成。在线会议、电话、邮件、短信乃至合同等不同内容都可以无缝导入 Gong 。这保证了销售们的每一次客户沟通都能被纳入 Gong。

销售经理如何使用 Gong

就像我们在开头所展示的，Gong 有能力对比一个组织中的顶级销售与平庸销售，通过算法来产生洞见。它们在 Gong 产品中的 “ TEAM” 和 “DEALS” 页面下出现，可以帮助管理者提升整个组织的效能

Gong 所产生的洞见目前包括以下三类，：

People Intelligence：帮助公司了解其王牌销售究竟为何表现更好，同时 Gong 将每个团队成员的表现与最佳实践对比，提出个性化的指导建议。

Deal Intelligence：帮助公司实时了解各个交易的具体进展以及风险点，包括哪些交易近期会完成，哪些正在进展中。Gong 比普通的项目管理软件更智能，比如它可以发现那些 30 天内就要结束但是销售还没聊过价格的交易，并将它们标记为高风险。

Market Intelligence：帮助公司更深度地了解客户以及竞争对手，包括客户在电话中所提到的竞争对手、客户对公司目前解决方案的喜爱程度、客户对新定价策略的态度等。

通常而言，某支销售团队的经理通常更关注这些洞见，他们通过这些洞见了解全局并为员工提供培训。

同时，一家公司可能有多个不同的部门在同时使用 Gong，比如销售团队、客户成功团队、用户体验团队以及合作伙伴团队等。这些团队使用的侧重点往往不一样，比如销售团队会经常使用 Deal Intelligence，但是客户成功团队不会去关心交易进展。

底层技术：NLP 与话题检测专利

想要构建 Gong 这样的产品需要一些技术前提，主要是数据存储成本和 NLP （Natural Language Processing，自然语言处理） 技术：

B2B 销售对话平均每小时有 6000 词，而一条 CRM 记录通常只包含 30 词；在 2015 年前后，音视频的存储成本已经下降到很低，因此 Gong 在当时有能力基于“语音”这一数据单元构造产品

Amit 在验证客户需求的同时调研了当时的 NLP 技术，并认识到 2015 年是深度学习和 NLP 技术飞跃的时间点；如果再早 2 年创办，Gong 可能不会取得这么快速的进展

1992 年 至 2017 年的带宽、存储、计算成本变化

Gong 在起步阶段资金并不充裕，因此并没有自建一套语音引擎，而是先通过一些基于云的解决方案来搭建 MWP（Minimal Wowable Product，最小可赞叹产品），并在完成 A 轮的 2000 万美元融资后开始自建语音引擎。

在 2021 年初，Gong 在以色列拥有一支百人规模的研发团队。尽管在旧金山开了办公室，Gong 的产研中心一直在以色列，Amit 能够扫描所有做语音技术的团队，并定向从他们那儿挖人。

2020 年 5 月，Gong 的话题检测技术获得专利。Eilon Reshef 专门写了篇博客讲述这项技术的本质：

基于关键字的解决方案无法真正理解对话主题，存在精度问题 —— “dollar” 可能出现在闲聊环节，围绕 Dollar 这家汽车租赁公司的谈话，或是对财务投资的讨论。

通过对示例打标签（比如“好”与“坏”）来训练算法是可行的，但无法处理公司特有概念 —— Microsoft 和 Google 有各自行业的专用名词，即使是通用主题也可能有完全不一样的话语体系，比如 Office 365 的定价是“dollars per month”，而 Salesforce CRM 的定价是“annual fee per organization”，对应的示例量级过大而且难以被穷举。

Gong 创新性的解决方案突破了关键词的局限，同时还无需人工打标，它通过三个步骤运作：

分割：将长时间对话分割成合理大小的区块（通常一个区块是 300 词，同时还限制单个区块中只能有一个发言者）；

假设：系统将“闲聊”、“价格”等常见话题对应到相应区块，然后为剩余区块创建一组随机话题（将这些区块中的稀有词和 “a”、“about”等停顿词去掉，对剩下来的词计数，按照词频为每个区块分配一个话题的集合，通常包含 15 到 30 个话题）；

迭代：系统会查看每个区块及对应的话题，然后将话题调整得更符合真实对话，然后不断重复该过程，使得每个区块的话题都收敛到符合实际情况（对那些了解 NLP 术语的读者来说，这是一个用吉布斯采样算法求解 LDA 主题模型的过程，最终的效果用困惑度来衡量）

借助这套算法，Gong 在语音转文字和解析通用型话题之外更进一步，能够学习特定行业和公司的话题。

但这个过程并不会被 Gong 的用户感知。他们只会看到自己的对话变成这样：

Gong 可以使用这些被结构化的主题为每个客户提供对应的分析 —— 往往每家公司的王牌销售和其他销售在每个主题上花费的时间和节奏不同，比如顶级销售的“闲聊”会发生在谈话的开始和结尾，而表现最差的销售会在谈话的中间“闲聊”。

除此之外，Gong 还能进行更高阶的分析。我们可以想象一个帮助餐厅收单的公司，它的解决方案包括 iPad 和 App。在对顶尖销售和其他销售的对话进行对比分析后，Gong 将会推荐其销售人员在推销中先讲 App 再讲 iPad。

Gong 的算法并不知道这家公司的业务，也不知道什么是 iPad，但它知道这些主题和关键字在前 5 名王牌销售的谈话中何时出现，并教导全公司都这样做。

04增长：从创始人驱动到内容驱动

CEO Amit Bendov 在早期实质上担任了销售副总裁的角色。

在 2016 年 1 月发布产品的 Alpha 版本后，Gong 用了 5 个月的时间拿下自己的前 10 个客户，主要来自两位创始人的人脉网络。在试用期间，Amit 惊讶地发现用户使用产品的粘性非常高，因此决定结束免费试用，开始测试客服的付费意愿 —— 12 个试用客户中有 11 个同意付费。Gong 达到 10 万美元 ARR。

早期的其他客户同样来自 Amit 的私人关系。Brendon Cassidy 是 Linkedin 的第一任销售主管，后面创办了 Cassidy Ventures，这一基金为 Gong 带来了大量的销售线索。由于大部分潜在客户都源于集客营销（Inbound Marketing）带来的上门互动，Amit 雇佣的第一位员工就是资深销售代表，用来帮助筛选潜在客户的质量。

这位代表专门处理坐席少于 20 个的公司，Amit 则负责客单价 10 万美元以上的大公司。

根据 Amit 的描述，小公司的交易通常一次通话就能成交，而大公司的销售周期在 6 到 9 个月。早期人际网络内的交易大多在 30 天内完成。

Gong 的第一个完全外部客户源于芝加哥的一次贸易展会。Amit 在那里遇到一位大客户，但告诉对方“Gong 还没有为这么大体量的用户做好准备”。在 1 年后，Amit 在产品迭代完成后拿到了这一单生意。

Gong 的标准定价为 5000 美元的基础费用加上 1400 美元每坐席每年的订阅费用。

它在推出的 1 年内达到了 100 万美元的 ARR，2 年内拥有了 400 多个客户。当 2019 年 12 月完成 6500 万美元 C 轮融资时，它的客户群已经拓展到 700 家公司，包括 Autodesk、GE、Hubspot 和 LinkedIn 等。

目前 Gong 的 ARR 达到 1．2 亿美元，增长方式也已经完全摆脱对 Amit 的依赖。Amit 搭建了一支优秀的营销和销售团队，目前 Gong 的潜在用户线索主要来自内容营销。

Gong 所发布的销售技巧、在超级碗投放的广告等内容都令人印象深刻。它还与 Forrester Consulting 合作发布了一份报告，来探索使用 Gong 的投资回报率：

客户访谈和财务分析所得出的结论是：复合型组织在三年内通过 Gong 获得了 1210 万美元的收益，而成本为 200 万美元，投资回报率为 481％。

Gong 带来的可量化的好处包括：

带来增量利润，帮助赢得额外 566 万美元的交易

减少对低价值任务的投入，三年内节省 420 万美元

入职培训时间减少 50％

提高销售经理的工作效率，每年节省 400 小时

Gong 无法被量化的好处包括：

减少人才流失并提高人才保留率

提高对销售绩效和客户意见的洞察

提高绩效目标的透明度

提供销售电话录音的转译

虽然 Gong 并不像 Product－Led－Growth 的产品那样提供免费试用，但它在客户公司内部仍然有自传播的效果。

以 370 亿美元市值的中小企业自动化营销平台 HubSpot 为例，该公司的销售团队首先购买了 Gong。其他部门在跟销售团队的交流中意识到两件事：它们需要更深入地了解什么是最好的销售技巧，还需要对团队进行针对性指导和培训。

因此 Gong 很快传播到用户体验部门，随后是客户成功团队和合作伙伴服务团队。同时，美国团队的趋势很快被国际团队察觉。

最终，Hubspot 在全球范围内所有面向客户的团队都开始使用 Gong —— 这意味着超过 1500 个坐席。

05监管：克服隐私问题与数据安全

隐私和数据安全问题是 Gong 在扩张过程中的风险点。

首先是法律层面。欧洲的 GDPR （General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）与加州的 CCPA （California Consumer Privacy Act，加州消费者隐私法）都对 Gong 的数据存储和使用提出更高的合规要求。

目前 Gong 已经通过了相关的认证，并且聘请了数据保护官、首席信息安全官和首席合规官来确保产品能够符合相关数据保护法规。

Gong 还通过一封创意邮件将合规诉求转化成了一次成功的病毒营销活动：

其次是企业层面。当 Hubspot 这样的大型企业使用 Gong 时，每个业务团队都需要首先得到内部安全团队的许可，这意味着更长的销售周期。

最终，是销售人员个人是否感到舒适，因为他们的通话将在 Gong 中对全组织公开。目前 Gong 已经克服了这一难题 —— 销售人员认识到这一的做法能够帮助公司，同时他们不再需要边打电话边记笔记，然后手工将笔记录入到 Salesforce。

06竞争：领先的估值倍数与充裕的现金

“销售对话智能”或者“收入智能”这一赛道正在变得拥挤。Gong 主要有以下四类竞争对手：

A． 全面服务平台：2019 年 8 月微软在 在 Dynamics 365 的 Sales Insights 部分推出了与 Gong 的 Deal Intelligence 类似的通话分析功能。大公司也在试图帮助提高销售的工作效率，但一个产品内部的功能与 Gong 整家公司投入的资源显然无法匹配。

B． 对话智能公司：2021 年 6 月，300 亿美元市值的 ZoomInfo 以 5．75 亿美元的价格收购了 Gong 最主要的竞争对手 Chorus．ai。Chorus．ai 拥有 2500 万美元的 ARR，更专注于为客户提供分析洞见。一些技术人员认为它的机器学习算法更先进，但是多数销售人员认为其“用户体验比 Gong 差了一大截”。如果 ZoomInfo 的收购能促使其降低定价，这家公司可能为 Gong 带来更多困扰。

C． 销售互动公司：代表企业有 SalesLoft 和 Outreach，它们通过 AI 来帮助销售优化整个客户生命周期中的每个互动。在过去这些软件主要被用于电子邮件沟通的优化，因此销售团队会同时使用 Outreach 和 Gong。不过 Outreach 在 2021 年 6 月宣布完成 2 亿美元的融资，还在同时推出了用于会话分析的 Kaia，能够实时分析客户所说的关键词的信息，将会切入销售的培训环节。

D． 销售预测公司：代表公司是 Clari 和 BoostUp，它们从电子邮件、电话、日历、会议和消息应用程序等来源获取非结构化数据，用机器学习算法进行分析，最终帮助客户预测销售趋势和交易是否会结束。如果 Gong 将 Deal Intelligence 的功能更进一步，推出交易预测工具，那么它将会成为这两家独角兽的竞争对手。

Gong 在产品上的竞争优势仍然在于它的核心技术以及精心打磨的用户体验。它现有的客户也很难迁移到其他平台 —— 他们积累的历史数据越多，Gong 的话题算法就越精确，客户内部想要推动切换工具的谈判和说服成本也就越高。

按照 72．5 亿美元的估值，Gong 的企业价值／收入比为 60．4，在销售智能公司中遥遥领先：

DevelopmentCorporate

它在 D 轮和 E 轮融资中获得了共计 4．5 亿美元，有足够的现金储备来面对潜在的竞争。Amit 表示这些钱可能会被用于收购，或是更激进地把握疫情时代的市场机会。

07未来：成为客户互动的中心

Gong 不仅成为了销售团队的必需品，而且重要性正变得越来越高。HubSpot 的相关人员认为：

“在三年前，Gong 的重要性可能排在第 7 或 第 8 位。但是过去三年销售代表从中看了越来越多的价值。它现在是第三或第四重要的工具。”

CRM 目前仍是最重要的工具，Salesforce 目前市值 2900 亿美元，去年获得了 260 亿美元的收入。上文提到的 Outreach 和 SalesLoft 是紧跟 CRM 之后的工具，它们帮助优化跟客户的互动。这两家公司都在今年超过 10 亿美元估值。

对这些客户的自动化营销工具可以排到第三名，领先的 HubSpot 目前有 370 亿美元的市值和将近 9 亿美元的收入。分析洞察工具和自动化营销的地位差不多，头部的 Tableau 于 2019 年被 Salesforce 以 157 亿美元的价格收购。

Gong 排在这些工具之后，最每个企业的“下一项重大投资”。

当被问及和 Salesforce 的竞合关系时，Amit 认为：

“Gong不是用来代替CRM的，就像 CRM 也没代替 ERP，它们都是一种全新的系统。CRM 更像一个数据库，用来储存和查看客户信息、联系方式和合同等数据。但它不会告诉你有关市场和客户的反馈，除非销售自行输入。而Gong是一个自动化的系统，无缝地为用户提供洞见。”

Gong 的短期愿景是成为“公司创收人士的必备平台”。因此 Gong 的下一步发展方向非常清晰：更大的客户、更多的行业、更全面的用户。

Gong 在高端市场的渗透还有非常大的空间。2020年，来自大型企业的 ARR 占比仅四分之一左右。Amit 已经组建起一支销售团队专门负责战略级大客户。他们应对 GDPR 和 CCPA 所组建的数据安全团队也可以加速对大客户的销售。

Gong 并没有大规模进军国际市场，它的语音引擎不支持大部分的亚洲语言。在目前的市场里，Gong 在科技行业这一垂直领域取得了最大的成功，他们接下来的机会是向媒体和电信等行业进发。

由于 Gong 所拥有的数据量级以及全面性，它现在有能力将目标用户拓展到销售群体之外。

HubSpot for Startups 团队是典型对象 —— 这支团队与风险投资基金和加速器合作，通过 Gong 来记录所有的外部通话。但他们并不是在寻求销售，而是想了解有哪些新的创业趋势、哪些初创企业正在快速增长。

Gong 需要将现有的 Deal Intelligence 功能进一步拓展，为这些团队提供更加全面的市场趋势分析和客户原声洞察。