很多專業服務在早期都靠創辦人自己成交。
創辦人最懂產品、最懂客戶，也最知道哪些問題要追問、哪些異議只是表面理由。只要生意還小，這種做法完全合理。
問題通常出現在下一階段：想增加廣告、增加業務、增加合作夥伴，甚至把大量工作交給人工智慧（AI）之後，結果反而變得更不穩。
Mark Roberge 長期研究的，就是這個轉折：
一套原本靠創辦人自己撐住的銷售方法，什麼時候可以被複製？又要證明到什麼程度，才值得放大？
Mark Roberge 是誰？
Mark Roberge 目前是 Stage 2 Capital 共同創辦人兼管理合夥人（Co-Founder & Managing Partner），也是哈佛商學院（Harvard Business School）資深講師（Senior Lecturer）。Stage 2 Capital 的官方資料同時把他列為 HubSpot 早期第四位員工與創始營收長（Founding CRO）。
他在 HubSpot 建立並擴張市場進入與銷售團隊，參與公司從零營收到上市的成長過程。後來，他把早期做法整理成「銷售加速公式」（The Sales Acceleration Formula）。
到了 2026 年，他的研究已經往前走到「規模化科學」（The Science of Scaling）：不再只問「怎麼把業務團隊做大」，而是先問：
- 現在真的已經適合擴張了嗎？
- 如果適合，應該擴多快？
- 哪些數據代表客戶真的得到價值？
- 哪些成長只是短期營收上升，還沒有形成穩定模式？
哈佛商學院目前的 2026 課程資料，也仍列出他參與「創業銷售 101：創辦人銷售」（Entrepreneurial Sales 101: Founder Selling）。這和他現在的研究方向一致：先把創辦人親自學到的市場訊號搞清楚，再談擴張。
先把「我會賣」拆成可以學習的系統
「銷售加速公式」（The Sales Acceleration Formula）的重要貢獻，是把原本很模糊的個人銷售能力拆開來看。它不是要把銷售變成機器。
書中的核心可以整理成四個管理面向，再加上技術支援：
- 銷售招募公式（Sales Hiring Formula）：找出什麼特徵和自己公司的成功銷售表現有關，再用一致標準招募。
- 銷售訓練公式（Sales Training Formula）：把客戶、問題、流程與銷售能力整理成可以訓練的內容。
- 銷售管理公式（Sales Management Formula）：不要只看月底業績，要往前看每個階段的轉換與瓶頸。
- 需求產生公式（Demand Generation Formula）：讓業務面對的潛在客戶來源與品質可以被追蹤，而不是每個月都完全不同。
- 技術：用客戶關係管理系統（CRM）、自動化與資料支援已經定義清楚的流程。
這套思路放到高價課程、顧問與專業服務仍然很實用，但不能直接照抄 HubSpot 的組織圖。個人品牌真正需要的是把自己的隱性判斷整理出來。
創辦人先自己賣，目的是先學市場
創辦人銷售最大的價值，是快速取得第一手市場資料。
你會知道：
- 哪一類客戶一開始就不適合。
- 哪一個問題如果沒問清楚，後面最容易出事。
- 客戶真正拿來比較的是什麼。
- 哪些案例會讓對方理解得更快。
- 價格異議背後到底是預算、信任、時機，還是價值不清楚。
如果這些判斷只留在創辦人腦中，換一個人就很難成交。
因此，第一步可以先把最重要的判斷點記錄下來：什麼人適合、要確認哪些資訊、哪些風險要說明、什麼條件才進下一步。不需要一開始就寫一百頁銷售手冊。
招募先定義成功條件，不只看口才
Mark Roberge 早期曾用評分表檢查候選人的可教性、好奇心、過往成功、學習能力與工作態度等特徵。
這份早期清單可以參考，但不適合永久照抄。
每家公司都應該根據自己的產品、客戶與銷售週期，找出和成功表現有關的能力。
高價顧問服務可能更需要：
- 問題診斷能力。
- 聽懂複雜情境的能力。
- 說明風險與取捨的能力。
- 處理價格與決策流程的能力。
- 知道什麼時候不該賣的判斷。
這和只看口才、外向程度或產業年資很不一樣。
訓練要教判斷，不只教話術
如果新人只拿到產品簡報與功能清單，很容易變成功能介紹員。
高價服務的訓練至少要包含：
- 理想客戶與不適合條件。
- 客戶最常見的情境與問題。
- 替代方案與常見失敗原因。
- 診斷問題的方法。
- 價格、價值與風險怎麼說清楚。
- 異議背後可能代表什麼。
- 什麼條件才值得進入下一步。
這可以和 Neil Rackham 的 SPIN 銷售法一起看。SPIN 擅長教人怎麼用問題發展需求；Mark Roberge 更關心怎麼把這類能力做成整個團隊都能學習與管理的系統。
銷售管理不能只等月底看營收
營收是結果。如果月底才發現沒成交，通常已經太晚。
比較有用的管理方式，是往前拆：
- 有多少符合條件的機會。
- 有多少有效對話。
- 有多少進入需求診斷。
- 有多少進入方案評估。
- 每個階段的轉換率。
- 案件停在哪個階段。
- 成交週期有沒有變長。
這些資料主要用來幫主管判斷哪一個環節需要教練，不是把業務壓成一堆 KPI。
平均數很容易把真正問題藏起來
同樣都是「這個月只成交一筆」，原因可能完全不同。
- 根本沒有足夠的新機會。
- 有很多對話，但找錯客群。
- 診斷做得不好。
- 方案很清楚，但價格與價值沒有連起來。
- 案件很多，卻一直沒有實質下一步。
只看總營收，這些問題全部長得一樣。把流程拆開，才知道下一步該改善哪裡。
需求來源要穩定，名單品質比數量更重要
需求產生的目的，是讓團隊知道潛在客戶從哪裡來、品質如何，以及不同來源最後帶來什麼結果。
對高價課程與顧問，可以追蹤：
- 不同文章帶來的名單成熟度。
- 直播報名與實際出席。
- 出席後是否前往既有方案頁。
- 不同來源的方案頁瀏覽與成交率。
- 成交客戶最早從哪個內容或管道接觸品牌。
這裡可以和 Andy Crestodina 的內容與網站轉換方法接起來：內容不能只看流量，還要知道它在整個客戶決策路徑裡扮演什麼角色。
如果需要更主動地建立新機會，則可以參考 Aaron Ross 的可預測營收與主動客戶開發，但兩者關心的層次不同。Aaron Ross 更聚焦主動開發系統；Mark Roberge 則把獲客、銷售、人才與擴張放在同一個成長系統裡。
工具只能加速已經定義清楚的流程
Mark Roberge 一直重視資料與技術，但「用了 客戶關係管理系統」不等於「有銷售系統」。
如果團隊連下面幾件事都沒有共同定義：
- 什麼叫合格機會。
- 什麼叫完成診斷。
- 什麼條件進入方案階段。
- 什麼叫實質推進。
- 什麼情況應該停止追蹤。
那麼 客戶關係管理系統 只會把原本的混亂記錄得更完整。
2026 年的新重點：先判斷現在是否適合擴張
Mark Roberge 在 2026 年出版的新書，把研究重心從「建立可複製銷售團隊」往前推到「規模化科學」（The Science of Scaling）。
這套方法先問兩個問題：
- 現在真的準備好擴張了嗎？
- 如果準備好了，應該擴多快？
Stage 2 Capital 官方目前把規模化分成三個連續階段。
第一階段：產品市場契合
產品市場契合（Product-Market Fit）先確認一件事：你是否持續替客戶創造真正價值。
這個階段如果只急著追營收，很容易出現假成長。也許創辦人很會賣，但客戶成果不穩、留存不好，放大之後只是把問題放大。
第二階段：市場進入契合
市場進入契合（Go-to-Market Fit）進一步確認：你能不能用相對穩定、可重複、而且有經濟性的方式取得與服務客戶。
這時才比較適合回答：
- 哪個客群最適合。
- 哪個管道可以穩定帶來機會。
- 成交率與成交週期是否合理。
- 每位業務能承擔多少機會。
- 獲客成本是否能被商業模式承受。
第三階段：成長與護城河
成長與護城河（Growth & Moat）才是真正加快擴張，同時建立更難被複製的優勢。
官方目前列出的常見失敗原因包括：太早只追營收、產品市場契合定義太模糊、還沒準備好就大量招業務，以及把短期成長高峰誤認成長期競爭優勢。
高價課程也會出現「太早擴張」
高價課程不一定有完整業務團隊，但同樣會遇到這個問題。
例如：
- 第一期靠創辦人親自賣得很好，就立刻大幅增加廣告。
- 少數學員成果很好，就假設所有客群都適合。
- 方案與交付還在反覆改，卻急著增加大量名單。
- 成交需要創辦人親自解釋很久，卻先找更多業務。
比較穩健的順序，是先確認「哪一類客戶真的能穩定得到成果」，再確認獲客、成交與交付能不能重複，最後才擴大投入。
課程網站服務也要先證明流程，再放大流量
課程網站服務如果還沒有整理清楚導入流程、交付範圍、維護責任與適合條件，先把大量廣告流量導進來，未必會帶來健康成長。
更好的順序是先驗證：
- 哪一類講師、顧問最適合自架課程網站。
- 從需求確認到網站上線，有沒有穩定流程。
- 哪些需求最容易造成範圍失控。
- 什麼資訊應該在方案頁先說清楚。
- 交付後哪些問題最影響續約與滿意度。
這些資訊穩定之後，再增加內容、廣告與合作管道，比只追更多名單更有意義。
2026 年人工智慧的新問題：有使用，不等於有成效
Mark Roberge 在 2026 年 7 月的文章裡，特別區分「人工智慧採用」和「人工智慧成效」。
團隊會用人工智慧寫信、整理 客戶關係管理系統、做會前研究，代表工具被採用了，但這還不能證明商業結果變好。
他建議銷售團隊至少從三個角度看：
- 每位業務生產力（Productivity Per Rep）：一段期間內，每位業務平均創造多少新營收。
- 達標率（Quota Attainment）：成效是不是只集中在少數高手，還是團隊多數人都變好。
- 留存領先指標（Leading Indicator of Retention）：短期營收增加時，有沒有同時犧牲客戶適配與後續留存。
這套檢查有一個很重要的意思：人工智慧如果讓業務做得更快，卻把更多不適合的客戶成交進來，不能直接算成功。
怎麼看人工智慧到底改善了哪一段銷售？
Mark Roberge 目前把每位業務生產力拆成四個主要變數：
有效機會數 × 成交率 × 平均合約價值 ÷ 銷售週期
高價服務不用照搬企業軟體公司的公式，但可以用這個拆法檢查：人工智慧到底改善了哪一段？
- 幫你同時管理更多合格機會？
- 讓成交率提高？
- 讓成交週期縮短？
- 只是讓你寄更多訊息，卻沒有增加合格機會？
Mark Roberge 目前的初步假設，是人工智慧近期很可能最適合用來減少研究、行政、客戶關係管理系統 更新、提案整理與跟進等非銷售工作，讓業務可以承擔更多合格機會。
但他也把這套框架明確稱為仍在測試與修正中的模型。因此，文章不應把它寫成已經被普遍證實的固定定律。
高價專業者怎麼判斷人工智慧是否真的有幫助？
如果是個人顧問、講師或小型團隊，不需要建立複雜儀表板，也可以先比較幾個很實際的結果。
- 每週真正和潛在客戶對話的時間有沒有增加。
- 同樣時間內能管理的合格機會有沒有增加。
- 成交率有沒有下降。
- 成交週期有沒有變長。
- 成交後是否出現更多不適合、取消或範圍失控的客戶。
如果人工智慧只讓訊息產量增加，卻沒有改善這些結果，就比較像活動變多，還不能證明銷售系統變強。
成熟買家已經自己查過資料，銷售更需要判斷價值
買家可以自己搜尋資訊之後，業務的工作就不能只剩產品介紹。
成熟買家更需要：
- 釐清真正問題。
- 理解不同選項的取捨。
- 看見容易忽略的風險。
- 知道什麼條件適合、什麼條件不適合。
- 確認下一步需要誰參與。
這和 Anthony Iannarino 的顧問式銷售與決策價值很接近。當資訊本身變得容易取得，專業者更需要提供的是判斷，而不是重複網站上已經有的內容。
和 Mike Weinberg 的方法有什麼不同？
Mike Weinberg更強調新客開發的基本功：選目標客戶、磨清楚銷售故事、固定執行開發，以及持續管理銷售管道。
Mark Roberge 處理的範圍更廣。他關心的是當這些活動開始有效後，怎麼把人才、訓練、管理、需求來源與擴張速度一起做成可以管理的系統。
一個比較像「怎麼持續創造與推進新機會」，另一個更接近「什麼時候可以把整台銷售機器放大」。
最容易誤用的五個地方
把所有銷售都變成數字管理
數字可以指出哪裡值得檢查，但不能取代對話品質、客戶脈絡與專業判斷。
直接照抄 HubSpot 的招募條件
不同價格、客群、產業與成交週期，需要的能力不一定相同。真正要複製的是「用自己的資料找成功條件」這個方法。
還沒證明客戶價值，就先追大量營收
2026 年的規模化科學把這個問題講得更清楚：如果客戶價值還不穩，放大營收只會放大後面的留存與交付問題。
把流程寫成僵硬腳本
應該標準化的是判斷點與必要資訊，不是要求每個客戶都聽到完全一樣的逐字稿。
把人工智慧工具數量當成成果
用了多少工具、產生多少文字，都不是最終成果。真正要看的是業務生產力、成交品質與客戶結果有沒有改善。
高價課程與顧問可以先做的實務版
以下是本文依 Mark Roberge 的銷售系統與規模化方法整理的應用版，不是官方固定步驟。
- 先定義理想客戶：說清楚誰最容易得到成果，以及誰不適合。
- 把創辦人銷售拆成判斷點：整理必問問題、常見異議、風險與下一步條件。
- 建立一致的銷售階段：從第一次接觸到付款，每個階段有清楚定義。
- 追蹤前置指標：不要只等月底看營收，要知道機會在哪一段變少。
- 確認客戶價值：先確認成交後真的能交付承諾中的結果。
- 確認獲客與成交能重複：至少找到一個可以持續帶來合格機會的來源。
- 再決定擴張：增加廣告、業務或合作夥伴之前，先確認流程與經濟性。
- 人工智慧只放大已經有效的環節：先設定要改善的指標，再決定用什麼工具。
Mark Roberge 的方法，對高價專業者有什麼用？
對高價專業者最有用的，是分清楚目前處在哪一個階段：
- 現在還在學市場。
- 已經找到可以重複的銷售方式。
- 真的準備好把有效方法放大。
很多成長問題不是做得不夠快，而是太早把尚未證明的東西放大。
對高價課程、顧問、教練與專業服務來說，一套健康的銷售系統應該讓你更清楚知道：誰適合、哪裡卡住、什麼時候能擴張，以及新增工具之後到底有沒有真的變好。
常見問題 FAQ
Mark Roberge 是誰？
Mark Roberge 目前是 Stage 2 Capital 共同創辦人兼管理合夥人，也是哈佛商學院資深講師。他曾是 HubSpot 早期第四位員工與創始營收長，長期研究銷售系統、創辦人銷售、市場進入與企業規模化。
「銷售加速公式」主要在講什麼？
「銷售加速公式」（The Sales Acceleration Formula）把銷售成長拆成招募、訓練、管理、需求產生與技術支援，重點是讓成功銷售能力可以被觀察、教學與管理，而不是完全依賴明星業務或創辦人直覺。
「規模化科學」和早期銷售方法有什麼不同？
「規模化科學」（The Science of Scaling）處理的是更前面的管理決策：企業是否真的準備好擴張，以及應該擴多快。它依序檢查產品市場契合、市場進入契合，以及成長與護城河。
什麼時候才適合增加業務或大幅增加廣告？
比較合理的時機，是先確認客戶能穩定得到價值，接著證明至少一套獲客、成交與交付方式能相對穩定重複，而且經濟性可以承受，再逐步增加人力與預算。
客戶關係管理系統 是建立銷售系統的第一步嗎？
通常不是。更好的順序是先定義理想客戶、銷售階段、必要資訊與推進條件，再選 客戶關係管理系統 或自動化工具支援。流程沒有定義清楚，工具只會把混亂記錄得更完整。
2026 年 Mark Roberge 怎麼看人工智慧對銷售的成效？
他主張要區分「採用」和「成效」。用了人工智慧工具不代表商業結果改善，還要看每位業務生產力、團隊達標率，以及新增營收有沒有同時維持客戶適配與留存品質。
人工智慧最適合先改善哪一段銷售工作？
Mark Roberge 目前提出的初步假設，是先減少研究、行政、客戶關係管理系統 更新、會議準備、跟進與提案整理等非銷售工作，讓業務能把更多時間放在真正的買家互動與合格機會上。這套框架仍在持續測試與修正。
Mark Roberge 的方法適合高價課程與顧問嗎？
適合借用。即使沒有大型銷售團隊，也可以把理想客戶、診斷問題、銷售階段、需求來源與前置指標整理出來；等客戶成果與成交方式穩定之後，再增加廣告、人力或人工智慧自動化。
參考資料
- Mark Roberge, The Sales Acceleration Formula.
- Mark Roberge, The Science of Scaling.
- Stage 2 Capital, The Science of Scaling.
- Stage 2 Capital, Moving From AI Adoption to AI Impact.
- Stage 2 Capital, Mark Roberge Profile.
- Harvard Business School, Entrepreneurial Management Curriculum.
- Wiley, The Science of Scaling.