Sprzedaż techniczna (rozwiązania systemowe, integracje, komponenty i infrastruktura) przez lata opierała się na przewadze informacyjnej sprzedawcy. To on wykorzystywał asymetrię informacji i był dostarczycielem nowości. Wraz z rozwojem technologii sytuacja się drastycznie zmieniła. Klient ma szybki dostęp do white papers, benchmarków, recenzji i forów branżowych, podsumowań wykonanych przez np. Chat GPT. W jednej chwili jest w stanie zweryfikować informacje czy sprawdzić wiarygodność przyszłego partnera. Rola nowoczesnego sprzedawcy transformowała z „nosiciela informacji” na doradcę współtworzącego wartość: oszczędność czasu, redukcję ryzyka, lepszą efektywność i szybsze decyzje.

Celem tekstu jest pokazanie, jak cyfryzacja i powszechny dostęp do wiedzy przesunęły sprzedaż techniczną z prezentacji cech produktu na współtworzenie wartości biznesowej.

• Kluczowe dźwignie: insight selling, deep searching, integracja danych i AI w procesie decyzyjnym.
• Efekt docelowy: krótsze cykle, lepsza konwersja, niższy TCO po stronie klienta (całkowity koszt posiadania danego rozwiązania, produktu lub systemu w całym cyklu jego życia).

• • Autor obrazka: Mariusz Duczek

1. Transformacja sprzedaży technicznej

z „feature selling” do „insight selling”

Tradycyjny model sprzedaży technicznej, znany jako feature selling, opierał się na prezentowaniu specyfikacji, parametrów technicznych i podstawowych korzyści wynikających z użytkowania produktu. Sprzedawca był wówczas głównym źródłem informacji – to on opowiadał o funkcjach, zaletach i możliwościach zastosowania, starając się dopasować rozwiązanie do zdefiniowanej potrzeby klienta. W tym modelu to klient definiował problem, a zadaniem sprzedawcy było dopasowanie produktu do jego opisu sytuacji. Efektywność handlowca zależała od jego wiedzy produktowej, znajomości katalogu oraz umiejętności prezentacji. Wraz z powszechnym dostępem do informacji i rosnącą kompetencją zakupową klientów model ten przestał być wystarczający. Klienci przemysłowi, inżynierowie i decydenci zakupowi coraz częściej wchodzą w proces sprzedaży już dobrze przygotowani, znając oferty konkurencji, czytają testy, raporty branżowe, porównują dane. Sprzedawca, który powiela to, co klient może znaleźć samodzielnie w sieci, nie wnosi już żadnej dodanej wartości.

Na tym tle wykształciło się podejście określane jako insight selling, które oznacza przejście od sprzedaży opartej na cechach produktu do sprzedaży opartej na wiedzy, analizie i wnioskach. W tym modelu sprzedawca nie ogranicza się do odpowiadania na istniejące potrzeby, lecz inicjuje rozmowę na temat możliwości, o których klient jeszcze nie pomyślał. Nie prezentuje gotowych rozwiązań, lecz pomaga klientowi przedefiniować problem, nadać mu nowy kontekst i spojrzeć szerzej na jego źródła. To sprzedawca dostarcza fakty, które zmieniają priorytety klienta.

Badania przeprowadzone przez Matthew Dixona i Brenta Adamsona, opisane w książce The Challenger Sale, dowiodły, że najlepsi sprzedawcy (tzw. challengers), nie tylko budują relacje, ale też uczą klienta, prowokują do refleksji i pomagają mu odkryć obszary potencjalnych strat lub zysków, które wcześniej pozostawały niewidoczne. To oni „prowadzą rozmowę”, zamiast za nią podążać. W praktyce oznacza to, że sprzedawca musi rozumieć procesy biznesowe klienta, jego ryzyka, koszty, a także presję regulacyjną i konkurencyjną, w której działa. Podobnie Mike Schultz i John Doerr w książce Insight Selling wskazują, że współczesny handlowiec powinien łączyć analityczne myślenie z umiejętnością narracji i edukacji. Z ich badań (ponad 700 transakcji B2B) wynika, że wygrywa ten, kto uczy klienta, kwestionuje jego założenia i prowadzi do nowego sposobu postrzegania problemu. W tym podejściu dominują trzy powtarzające się strategie:

• Connect (zrozumienie kontekstu i sytuacji klienta, nie tylko jego potrzeb),
• Convince (unikalne wnioski i perspektywy poparte danymi, pokazujące, że rozumieją branżę lepiej niż klient),
• Collaborate (współtworzone rozwiązanie, angażujące klienta w proces definiowania wartości).

W tym ujęciu sprzedawca nie jest już ekspertem od produktu, lecz konsultantem od wartości biznesowej. Musi umieć interpretować dane rynkowe, analizować trendy, łączyć zjawiska makro z mikroekonomią klienta, a następnie przekładać te wnioski na realne implikacje techniczne i finansowe. Przykładowo, zamiast prezentować nowy przetwornik ciśnienia i jego dokładność pomiarową, sprzedawca może pokazać klientowi, jak błędy kalibracji w starszych systemach powodują straty energii lub zwiększone koszty przestojów. Lub zamiast mówić o funkcjach modułu komunikacyjnego, może pokazać, jak cyfrowa diagnostyka skraca czas reakcji serwisu i obniża TCO o określony procent (potwierdzony badaniami lub raportami).

To właśnie jest esencja insight selling – sprzedawca nie sprzedaje produktu, lecz sposób myślenia, który prowadzi klienta do wniosku: „musimy coś zmienić”. Dopiero w tym momencie produkt staje się częścią rozwiązania, a nie jego punktem wyjścia. W efekcie współczesny sales engineer musi działać na trzech płaszczyznach:

• merytorycznej (znać technologie, normy, procesy),
• analitycznej (rozumieć dane i umieć z nich wyciągać wnioski),
• strategicznej (umieć połączyć fakty z szerszym obrazem biznesu klienta).

To całkowicie redefiniuje sens pracy handlowca z roli dostawcy informacji do współautora przyszłych decyzji klienta.

digitalizacja jako katalizator zmiany

Cyfryzacja sprzedaży (sales digitization) obejmuje wdrożenia platform sales enablement, analityki, automatyzacji i AI. To nie tylko automatyzacja raportów czy wdrożenie CRM (Customer Relationship Management). To systemowa transformacja obejmująca dane, narzędzia, procesy i kulturę organizacyjną. W praktyce oznacza przejście od intuicyjnego, relacyjnego modelu sprzedaży do procesu opartego na danych (data-driven sales), w którym decyzje handlowe są wspierane przez analitykę, sztuczną inteligencję i zintegrowane platformy zarządzania wiedzą.

Badanie Oliveira, Belitski, Perez‑Vega (2025) pokazuje, że SEP (Sales Enablement Platforms) wpływają na każdy etap procesu B2B w firmach średniej wielkości oraz poprawiają elastyczność, współpracę marketingu ze sprzedażą i efektywność organizacyjną [1]. Identyfikuje cztery główne ścieżki, przez które takie platformy wpływają na efektywność przedsiębiorstw:

• rozwój kompetencji cyfrowych sprzedawców: zmiana sposobu pracy handlowca, zastępując arkusze kalkulacyjne i notatniki automatycznymi analizami, bazami treści i podpowiedziami kontekstowymi,
• integracja marketingu i sprzedaży: platformy wymuszają współdzielenie treści, leadów i danych, co skraca cykl sprzedaży),
• elastyczność operacyjna: szybsza reakcja na zmiany popytu, aktualizują oferty, dostosowana komunikacja i argumentacja do segmentu klientów),
• tworzenie wartości dodanej: uwaga przesuwa się z samej transakcji na całość cyklu wartości, od wczesnego etapu edukacji klienta po analizę wyników wdrożenia).

Z kolei Cespedes i Krentzel (HBR, 2024) podkreślają, że cyfrowe narzędzia muszą być zintegrowane z intencją strategiczną firmy. Nie chodzi o to, by „mieć CRM”, ale by dane z CRM, analityki i automatyzacji wspierały decyzje dotyczące alokacji zasobów, planowania akcji sprzedażowych, segmentacji klientów oraz priorytetyzacji tych działań. Ich badania wskazują, że firmy, które wdrożyły cyfrowe procesy sprzedażowe end-to-end (od generowania insightów po utrzymanie klientów), osiągają średnio o 18% krótszy cykl sprzedaży i o 22% wyższą konwersję niż te, które stosują narzędzia fragmentarycznie.

W kontekście B2B cyfryzacja staje się katalizatorem nie tylko efektywności, ale też zmiany roli handlowca. Sprzedawca staje się interpretatorem danych i facylitatorem decyzji (ułatwiając wybór najlepszego rozwiązania). Coraz więcej zadań operacyjnych (t.j. przygotowanie ofert, monitoring leadów, tworzenie raportów) przejmują systemy automatyczne, a czas handlowca koncentruje się na diagnozie potrzeb i rozmowie o wartości. W praktyce oznacza to, że narzędzia takie jak CRM, SEP, platformy analityczne czy generatywne AI tworzą zintegrowany ekosystem, w którym dane przepływają swobodnie pomiędzy marketingiem, sprzedażą i obsługą klienta. Dziś to podstawa przewagi konkurencyjnej – nie dzięki samej technologii, ale dzięki jakości decyzji, jakie umożliwia.

od CRM do fuzji informacji i świadomości sytuacyjnej

Klasyczny CRM był repozytorium kontaktów i notatek o klientach. Współczesne organizacje potrzebują jednak znacznie więcej niż ewidencji relacji czy kontroli pracy sprzedawcy. Potrzebują dynamicznej świadomości sytuacyjnej, czyli wiedzy o tym, co dzieje się w całym środowisku klienta tu i teraz. Huang (2020) opisuje przesunięcie paradygmatu z tradycyjnego CRM ku fuzji informacji, co zmniejsza ręczne wprowadzanie danych, likwiduje silosy i podnosi jakość decyzji dzięki aktualnym, wspólnym zasobom wiedzy. Dane pochodzące z wielu źródeł są łączone w spójny, aktualny obraz sytuacji klienta. Dzięki temu sprzedawca nie musi samodzielnie wyszukiwać informacji. System integruje dane, wykrywa wzorce i proponuje interpretacje: które konta wykazują aktywność, które leady są zagrożone, jaki jest ton komunikacji w korespondencji czy jak zmienia się zachowanie decydentów. To umożliwia szybsze i trafniejsze decyzje handlowe, zwłaszcza w środowiskach B2B o dużej złożoności.

Fuzja informacji (IF) nie jest więc tylko procesem technologicznym, ale podstawą nowego sposobu myślenia (sales intelligence mindset). W takim modelu dane nie są własnością jednego działu, ale wspólnym zasobem organizacji; system sam wykrywa anomalie, trendy i sygnały ostrzegawcze, a decyzje są podejmowane w czasie rzeczywistym, nie po fakcie. To sprawia, że handlowiec zyskuje świadomość sytuacyjną porównywalną z dowódcą pola operacyjnego, czyli widzi mapę relacji, status projektów, historię interakcji i kontekst rynkowy. Budowanie situation awareness wymaga jednak odpowiedniej architektury danych i kultury współdzielenia wiedzy. Firmy, które pozostają w modelu „CRM jako obowiązek raportowy”, nie wykorzystują potencjału informacji. Te, które przechodzą w model Information Fusion, uzyskują zdolność reagowania predykcyjnego – zamiast „zarządzać historią” klientów, zaczynają przewidywać przyszłość relacji. Dla sprzedaży technicznej ma to szczególne znaczenie: decyzje klientów są długoterminowe, często technicznie złożone i zależne od wielu czynników zewnętrznych (projekty infrastrukturalne, regulacje, finansowanie). Dostęp do zintegrowanej wiedzy w czasie rzeczywistym staje się więc nie dodatkiem, ale warunkiem przewagi konkurencyjnej.

Podsumowując, digitalizacja nie polega już na posiadaniu CRM-a, lecz na przejściu od gromadzenia danych do ich fuzji, analizy i wykorzystania w tworzeniu świadomości sytuacyjnej. Dopiero ten etap umożliwia pełne wykorzystanie potencjału deep searchingu i analityki predykcyjnej w sprzedaży technicznej.

2. Deep searching jako przewaga różnicująca

Deep searching to zaawansowany, wielowarstwowy proces analityczny, który łączy elementy badań rynkowych, analizy danych i wywiadu konkurencyjnego. Wykracza daleko poza standardowe wyszukiwania internetowe czy przegląd profilu klienta w CRM. Jego istotą jest pozyskanie i zsyntetyzowanie informacji, które pozwalają sprzedawcy nie tylko lepiej poznać klienta, ale również zrozumieć jego kontekst strategiczny, czyli otoczenie regulacyjne, dynamikę branży, czynniki ryzyka i presję operacyjną. Deep searching tworzy z handlowca nieco analityka, który wnosi do rozmowy dane, wnioski i hipotezy oparte na faktach, a nie na intuicji. Jego zakres obejmuje między innymi:

• Analizę krajobrazu informacyjnego klienta: przegląd wzmiankowań w prasie branżowej, raportach, publikacjach konferencyjnych i naukowych, które ujawniają aktualne kierunki rozwoju technologii i priorytety inwestycyjne organizacji.
• Badanie własności intelektualnej: analiza patentów i zgłoszeń wynalazków, które pozwalają zrozumieć, w jakim kierunku rozwija się technologia klienta lub jego konkurencji, a także gdzie mogą pojawić się bariery wejścia.
• Analizę danych instytucjonalnych i publicznych: wykorzystanie rejestrów zamówień publicznych, dokumentów przetargowych czy baz grantowych (np. NCBR, Horizon Europe) w celu identyfikacji projektów, w które klient jest zaangażowany.
• Analizę finansową i ESG: przegląd sprawozdań finansowych, ratingów kredytowych, raportów niefinansowych i czynników środowiskowych, które wpływają na decyzje zakupowe oraz długoterminowe ryzyka operacyjne.
• Mapowanie łańcuchów dostaw i sieci powiązań: identyfikacja dostawców, partnerów, odbiorców końcowych i zależności logistycznych w celu zrozumienia, jak decyzje zakupowe klienta wpływają na cały ekosystem branżowy.
• Analizę konkurencji i benchmarków: porównanie oferty klienta i jego konkurentów w wymiarze technicznym, kosztowym i wizerunkowym.
• Wykorzystanie narzędzi AI i automatyzacji analitycznej: ekstrakcja tematów z dużych zbiorów tekstów, streszczanie raportów, analiza nastrojów i obiekcji, klasyfikacja danych rynkowych oraz predykcja zachowań decyzyjnych.

Celem deep searchingu jest wygenerowanie hipotez, które klientowi samodzielnie trudno byłoby sformułować, takich, które odkrywają nowe szanse optymalizacji, obniżenia kosztów lub wzmocnienia pozycji konkurencyjnej. Dzięki temu sprzedawca wchodzi w rozmowę nie jako dostawca, lecz jako inicjator zmiany.

W praktyce dobrze przeprowadzony deep search pozwala zrozumieć, jakie czynniki zewnętrzne wpływają na decyzje zakupowe klienta, odkryć nieoczywiste punkty bólu w jego procesach operacyjnych. W efekcie jest on w stanie lepiej dopasować ofertę i język rozmowy do kontekstu decydentów oraz przygotować argumentację osadzoną w faktach, nie w deklaracjach.

Deep searching stanowi więc nie etap przygotowawczy, lecz fundament nowoczesnej sprzedaży technicznej. To z niego rodzą się wnioski, które później kształtują agendę spotkania, strukturę oferty i kierunek negocjacji. W erze cyfrowej stanowi on najcenniejszy zasób – wiedzę, której klient sam jeszcze nie posiada.

3. Przygotowanie do spotkania: nowa era pre‑work

W nowoczesnej sprzedaży technicznej etap przygotowania do spotkania z klientem jest równie istotny, jak samo spotkanie. W odróżnieniu od dawnych praktyk, gdy sprzedawca przychodził na rozmowę z katalogiem i prezentacją o firmie, dzisiejszy profesjonalista wchodzi w interakcję wyposażony w dane, analizy i hipotezy oparte na rzeczywistej diagnozie potrzeb klienta.

Przygotowanie zaczyna się od stworzenia dokumentu zatytułowanego „Hipotezy dla Klienta”. To nie jest standardowa prezentacja produktu, lecz syntetyczna mapa możliwych scenariuszy, opracowana w oparciu o wyniki deep searchingu i analizę danych branżowych. W dokumencie tym handlowiec przedstawia zwykle dwa lub trzy warianty działań, które klient mógłby rozważyć np.

• modernizację infrastruktury technicznej,
• zmianę systemu sterowania,
• wdrożenie nowego modelu serwisowego.

Każdy wariant powinien zawierać krótki opis potencjalnych korzyści i kosztów, wstępne wskaźniki efektywności (KPI) oraz zarys głównych ryzyk. Takie podejście pozwala nadać rozmowie strukturę opartą na faktach i ograniczyć powierzchowność typową dla klasycznych spotkań sprzedażowych.

Dobrze opracowane hipotezy pełnią funkcję testu i katalizatora rozmowy. Ich celem nie jest przekonanie klienta do gotowego rozwiązania, lecz wywołanie refleksji: „czy nasz obecny sposób działania rzeczywiście jest optymalny?”. W tym sensie handlowiec staje się nie prezenterem, lecz inicjatorem procesu myślenia strategicznego.

Dane pozyskane w ramach deep searchingu (jak raporty finansowe, wskaźniki branżowe, dane ESG czy analizy łańcuchów dostaw) stają się teraz podstawą do formułowania argumentów i hipotez. Uzupełnieniem są proste symulacje ROI lub TCO (Total Cost of Ownership), które pokazują realny wymiar ekonomiczny proponowanych zmian. W tym procesie coraz większą rolę odgrywają narzędzia sztucznej inteligencji, które potrafią automatycznie streszczać długie raporty, wyodrębniać kluczowe wątki, generować listy pytań pomocniczych lub wizualizować dane finansowe. To właśnie tak AI wspiera handlowca w budowaniu struktury dokumentu i weryfikacji źródeł, dzięki czemu przygotowanie spotkania może być nie tylko dokładniejsze, ale też szybsze. Dobrze napisany prompt jest tutaj kluczowy.

Kolejnym etapem jest opracowanie agendy spotkania, która w nowoczesnym podejściu nie jest jednostronnym planem sprzedawcy, lecz wspólnie uzgodnionym kontraktem. Handlowiec wysyła klientowi propozycję tematów do omówienia, prosząc o ich uzupełnienie i priorytetyzację. Takie działanie ma dwa cele:

1. zapewnia, że rozmowa dotyczy rzeczywiście istotnych dla klienta kwestii,
2. angażuje klienta jeszcze przed spotkaniem.

Współtworzenie agendy wzmacnia poczucie partnerstwa i skraca czas potrzebny na zrozumienie potrzeb w trakcie rozmowy. Tak skonstruowany kontrakt spotkania określa także jego cel (np. weryfikacja hipotez, przygotowanie danych do kalkulatora ROI, decyzja o uruchomieniu pilotażu), zakres tematyczny, a nawet spodziewane rezultaty. Dzięki temu obie strony mają jasność, czym ma się zakończyć rozmowa, czyli ustaleniem kierunku, harmonogramem analizy czy zapowiedzią wspólnego projektu testowego. Taka transparentność skraca cykl sprzedaży, zwiększa trafność kolejnych kroków i minimalizuje ryzyko nieporozumień.

Istotnym elementem przygotowania jest również współpraca z działem marketingu i inżynierii. W tradycyjnych strukturach sprzedaż działa często w oderwaniu od innych działów, co prowadzi do utraty kontekstu i powielania pracy.

W modelu współczesnym marketing odpowiada nie tylko za generowanie leadów, ale również za dostarczanie wartościowych insightów (spostrzeżeń i analiz), treści edukacyjnych, raportów branżowych oraz case studies, które handlowiec może wykorzystać w rozmowie z klientem.

Inżynierowie z kolei wnoszą techniczne know-how i pomagają w ocenie wykonalności proponowanych rozwiązań. Dzięki połączeniu analizy danych, współtworzenia agendy i integracji zespołów przygotowanie do spotkania przestaje być formalnością, a staje się procesem projektowym. Sprzedawca nie „idzie do klienta porozmawiać o potrzebach”, lecz przychodzi z konkretnymi hipotezami, scenariuszami i pytaniami, które kierują rozmowę ku wspólnemu odkrywaniu wartości. To zasadnicza różnica między sprzedażą tradycyjną a doradczą: pierwsza szuka klienta dla produktu, druga rozwiązania dla klienta.

Wnioski końcowe

Sprzedaż techniczna przeszła fundamentalną transformację, a przewaga informacyjna, która przez dekady była podstawą pozycji handlowca, przestała istnieć. Dziś nie wygrywa ten, kto wie więcej o produkcie, lecz ten, kto potrafi zinterpretować dane i zamienić je w wnioski prowadzące do decyzji. Ewolucja od podejścia feature selling do insight selling oznacza, że sprzedawca nie reaguje już na zdefiniowane potrzeby, ale sam je prowokuje, inicjując zmianę sposobu myślenia klienta. Centralnym elementem tej zmiany jest deep searching – dogłębny, analityczny proces badania kontekstu klienta, jego branży i otoczenia rynkowego. To właśnie z tej analizy rodzą się hipotezy i scenariusze, których klient sam nie byłby w stanie sformułować lub zajęło by to mu zbyt wiele czasu. Rola sprzedawcy ewoluowała więc w kierunku analityka i konsultanta, który dostarcza nowe spojrzenie, a nie tylko informacje o produkcie. To zupełnie inne wyzwanie, proaktywne działanie.

Nowoczesne środowisko sprzedaży wymaga pełnej integracji narzędzi, w tym CRM, systemów analitycznych i rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Dopiero ich współdziałanie w jednym ekosystemie pozwala zlikwidować silosy informacyjne i podnieść produktywność zespołów.

Kluczowa staje się również współpraca między marketingiem a sprzedażą, by powstawały wspólne repozytoria wiedzy, jednolite źródła danych i spójne narracje wobec klienta. Centra danych o wysokiej ich jakości, czyli podstawa dla współczesnych technologii opartych na AI.

Nowego znaczenia nabiera przygotowanie do spotkania. Zastępuje je proces projektowy, w którym handlowiec konstruuje hipotezy, analizuje dane, a następnie wraz z klientem współtworzy agendę rozmowy i cele spotkania. Jasne kontraktowanie oczekiwań pozwala skrócić cykl sprzedaży, zwiększyć trafność kolejnych kroków i zminimalizować ryzyko nieporozumień. Oferty również muszą zmienić formę – zamiast katalogów pojawiają się elastyczne, modułowe propozycje oparte na danych, scenariuszach ROI i analizie TCO. Argumenty liczbowe, poparte benchmarkami, zastępują deklaracje.

Sztuczna inteligencja nie zastępuje relacji handlowych, lecz je wzmacnia. Przejmuje zadania rutynowe jak tworzenie streszczeń, analizę korespondencji, a nawet predykcję zachowań, dzięki czemu sprzedawca może skupić się na rozmowie, interpretacji i doradztwie. AI w sprzedaży wspiera decyzyjność, podnosi trafność rekomendacji i poprawia personalizację komunikacji. Aby jednak przyniosła realne efekty, niezbędne są trzy warunki:

• wysoka jakość danych,
• integracja systemów,
• gotowość kulturowa do pracy z technologią.

Cyfrowa transformacja sprzedaży to proces, nie projekt. Wymaga kompetencji cyfrowych, wsparcia liderów i iteracyjnego wdrażania zmian. Najczęstsze bariery to opór kulturowy, wiara w „magiczne narzędzie”, brak standardów danych i niedostateczna integracja. Przezwyciężenie ich wymaga świadomego przywództwa, coachingowego wsparcia oraz budowy kultury opartej na danych i eksperymencie.

Dojrzałość organizacji sprzedażowej mierzy się dziś nie liczbą spotkań czy ofert, lecz zdolnością do podejmowania decyzji w oparciu o spójne dane w czasie rzeczywistym i szybkością, z jaką potrafi ona zamienić je w działanie po stronie klienta. W erze cyfrowej to właśnie ta umiejętność, czyli łączenie technologii, wiedzy i ludzkiego osądu, definiuje nowoczesną sprzedaż techniczną. To dopiero początek, który wymaga przede wszystkim zbudowania nowej świadomości osób zarządzających sprzedażą oraz nowej kultury organizacyjnej w sprzedaży. To wyzwanie, które w średniej perspektywie czasowej wymusi zmianę podejścia w sprzedaży technicznej.

Źródła:

Oliveira, F., Belitski, M., Perez‑Vega, R. (2025). Sales digitization and sales process optimisation for firm performance: Evidence from European firms. Technological Forecasting & Social Change.

• https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162525002033
• https://ideas.repec.org/a/eee/tefoso/v217y2025ics0040162525002033.html
• https://centaur.reading.ac.uk/122621/

Huang, Y. (2020). Situation Awareness and Information Fusion in Sales and Customer Engagement: A Paradigm Shift. arXiv.

• https://arxiv.org/abs/2006.00373

Schultz, M., Doerr, J. (2014). Insight Selling: Surprising Research on What Sales Winners Do Differently. Wiley.

• https://www.rainsalestraining.com/resources/books/insight-selling

Seismic (2024–2025). Artykuły o AI w sales enablement:

• https://www.seismic.com/blog/how-ai-is-reshaping-sales-enablement/
• https://seismic.com/blog/how-enablement-technology-uses-generative-search-seismic/
• https://www.seismic.com/blog/reduce-manual-work-ai-sales-enablement/

Micallef, L., Keränen, J. Understanding the consequences of digital technology use in sales.

• https://www.semanticscholar.org/paper/Understanding-the-consequences-of-digital-use-in-Micallef-Ker%C3%A4nen/a596f5b78476eaeac61ac0ae7bc3479beff71314

Cespedes, F. V., Krentzel, G. (2024). Integrating Digital Tools into Every Stage of Your Sales Strategy. Harvard Business Review.

• https://hbr.org/2024/03/integrating-digital-tools-into-every-stage-of-your-sales-strategy

Allego (2025). The State of Sales Enablement Report 2025.

• https://www.allego.com/resources/the-state-of-sales-enablement-report-2025/

ResearchGate – wersja repozytoryjna artykułu Oliveira et al. (2025):

• https://www.researchgate.net/publication/391327047_Sales_digitization_and_sales_process_optimisation_for_firm_performance_Evidence_from_European_firms

RAIN Group – artykuł o Convincing Story (insight selling):

• https://www.rainsalestraining.com/blog/bringing-insight-selling-alive-how-to-tell-a-convincing-story

Reading University – lista publikacji autorów:

• https://centaur.reading.ac.uk/view/creators_cv/f%3D2Edeoliveira%3D40henley%3D2Eac%3D2Euk.type.html

Semantic Scholar – karta pracy Huang (2020):

• https://www.semanticscholar.org/paper/Situation-Awareness-and-Information-Fusion-in-Sales-Huang/46c434acf52cfd640c814e9d1b810daa448b7a3d

Seismic – insights dla transformacji enablement z AI:

• https://www.seismic.com/blog/expert-insights-for-transforming-enablement-with-ai-seismic/

CentAUR – karta artykułu Oliveira et al. (2025):

• https://centaur.reading.ac.uk/122621/