AI2.0时代，B2B企业如何做营销

2023年9月9—10日，人人都是产品经理联合腾讯大讲堂举办的【2023产品经理大会·北京站】完美落幕。致趣百川联合创始人兼CEO何润老师为我们带来《AI2.0时代，B2B企业如何做营销》为题的分享，本文为演讲内容实录。目前大会回放已上架，戳此购买，即可收看回放：https://996.pm/7gX2B

To B产品中“相爱相杀”的销售和市场部门，是怎么做营销的？大环境下，销售和市场部门又面临着怎样的压力？今天，我将和大家进行主题分享，主题为《AI2.0的时代，B2B企业如何做营销》，分为三个维度：

1. AI驱动下的B2B营销
2. B2B营销的实质
3. 走向量化的B2B营销

一、AI驱动下的B2B营销

1. AI发展简史

在AI的定义中，我重点关注的是目标制定能力。

前面，Hali老师提到帮助人工智能设定目标和任务。我认为，将这种能力应用到B端产品上还需一定时间。因为我们想让客户为这个产品付费，我们需要考虑客户是否会为这个功能单独付费，这是我们未来需要思考的问题。

同时我们应保持好奇心，持续关注未来的发展动向。

2. B2B营销的应用与产物

在探讨针对企业级市场的营销策略时，我注意到，有时我们会受到AGI和AIGC的影响，产生一定的焦虑情绪。而回顾过去，可以发现，实际上许多客户和我们自身仍处于数字化进程中相对初级的阶段，仅实现了信息化。

我曾在一个聊天群中询问，我们是否有可能绕过数字化阶段，直接跨入智能化阶段？这个问题还没有明确的答案，大家可以继续思考。

在探讨B2B市场营销与人工智能的相互影响时，我认为现有的基础设施将对人工智能的应用产生重要影响。

例如，客户关系管理系统（CRM）、营销自动化平台以及内容创作工具等近期出现的工具和技术，它们作为基石，将支撑我们迈向智能化。此外，社媒管理工具和一些营销预测工具也是构建未来智能化市场的重要基础设施。

然而要实现这些基础设施并不容易，我们需要在具体的实施过程中不断优化和完善。

3. 机遇 VS. 挑战

AI2.0的到来既带来了机遇，也带来了挑战。

如下图右侧所呈现的是当前面临的各种挑战；左侧则展现了众多潜在的机会。

对于那些负责产品管理和销售的工作人员而言，他们所处的市场环境充满了极大的不确定性。这种不确定性一直困扰着B2B市场的参与者，尤其是当涉及到新的技术领域、例如人工智能领域时。

然而我们应当看到，这种不确定性并非坏事，反而能激发我们的好奇心和勇气，驱使我们积极探索未知。

未来不确定性是常态, 而营销唯变不变。营销的本质在于变化，这是它固有的特性。只要商品经济继续存在着，营销就需要不断寻找差异化的策略来应对竞争。

因此我们需要对新的AI技术保持开放的心态，将其视为解决问题的一部分，而非仅仅将其看作增加的不确定性。

二、B2B营销的实质

1. B2B企业的营销体系

我们一直专注于与B端市场部门以及各类大小客户进行深度交流，并从中学习，不断对我们的产品进行更新迭代。

关于B2B市场部发展趋势，可以将其总结为以下四个阶段：

首先在五年前，国内的传统市场部门主要通过举办各种活动和制作大量内容来进行推广。

而后续的三个阶段与传统方式存在显著差异。这三个阶段都与商业活动紧密相连，突显出我们今天所提到的观点：无论我们进行何种创新并付出何种代价，最终都需要考虑其产出。

因此市场部门也在完成一个角色转变，即通过信息化、数字化和智能化等方式，逐渐从成本中心向利润中心转变。

在“传统市场部”阶段后，B2B市场部发展趋势进入了第二个阶段，例如上图“Leads Generation”所描述的那样。之后又进入了“收集需求”和“业绩导向市场部”的阶段。

通常，第三阶段“Demand Generation”会比较难，且需要满足一个前提条件。

如果在座的产品经理有来自起步相对较早的企业，就会知道，他们首先需要解决一个问题，即PMF（Product-Market Fit，产品市场匹配）。如果PMF未经验证，则未必适合推进后续阶段。否则有可能规模扩张的同时，后续阶段所需付出的代价也会随之增大。

具体如何看待这些阶段的变化？我们提供了一些量化的指标来帮助大家更好地理解和评估这些变化。在进入量化分析之前，我们先将To B的商业模式分为三个“范式”。

对To B产品的团队成员来说，他们应该了解自己公司的客户单价，并确定将其销售给特定行业所处的是哪种“范式”，因为每个“范式”都代表着独特的获取、成交和规模化客户的逻辑。

第一种是To G和“To大B”；这种范式可能存在一种情况，即销售或老板提供了1000家或几百家客户名单。此时产品团队可能处于相对被动的情况，而销售和客户的话语权将占据主导地位。

第二种是“To中B”；这一类别的客户数量可能在几万到几十万之间，规模相对较大。他们的客单价可能达到几万元，或者在50万到100万之间。针对这类客户，市场部门主要起到辅助作用，而销售团队负责从初步接触到最终签订合同的全过程。这个过程很长，因此市场部门在这个过程中扮演着中心化的角色，辅助销售团队获取和培育潜在客户，从而提高效率。

在这种情况下，销售团队就如同王者荣耀中的刺客，负责直接与客户合作解决问题。而市场部门更像是法师和射手，他们通过间接的方式推动销售过程向前发展。

第三种是To小微B；这一类别拥有海量的潜在客户，数量可能达到数千万级别。这类客户非常依赖广告和流量来推动业务增长。

2. B2B营销漏斗

鉴于之前提到的四个阶段，我们着重强调To中 B和To小B的区分。

我们要明确增长背后的确定因素。实际上，数字的突变是不现实的，因为一旦进行求导操作，很难得到无穷大的结果。

正如之前提到的四个阶段，我们关注市场初始阶段，即流量进入后的第二阶段。这个阶段通常指的是潜在客户留下联系方式主动注册的情况。站在市场部门的立场，无论访问量有多大，如果这些潜在客户不留下联系方式，市场和销售团队将无法进行后续触达，这就导致前期投入的资源被浪费。

进一步探讨中间阶段的变化。我们发现国内许多本土企业的产品以及市场和销售部门已达成共识，即市场部门应关注被“SQL”认可的线索。

“SQL”在此并非数据库语言的术语，而是指被销售团队认可的线索，这一指标在其核心工作中愈发重要。从“SQL”到下游环节，更多环节由销售起作用。随着线索逐渐转移到销售团队手中，他们积极跟进并不断优化，将其转化为优质客户，并开展商务谈判、签署合同等环节。

以上就是To中B和To小B比较典型的B2B营销漏斗模型。

3. 营销逻辑的差异化

To大B和To G则遵循另一套逻辑，市场部门将转变为以客户为导向的机构，整个公司的运作也将以客户为中心。市场部门将更加灵活，进行更多的变革。

1. 品牌、认知输出：传统的市场品牌输出仍然十分重要，尽管建立官方网站对于获取潜在客户线索未必有效，但品牌覆盖面的广泛性对于获取潜在客户仍然具有重要意义。
2. 目标客户渗透：其次针对大客户的决策者渗透率也十分关键，市场部需要辅助销售人员覆盖更多的大客户决策者。
3. 协同转化：最后市场部还必须协助销售人员提高转化率。

To B的营销与销售协作，主要便围绕上面三个方面展开。

三、走向量化的B2B营销

在接下来第三部分中，我将向大家介绍一些更具针对性的内容。

人工智能已经在To C领域中得到了广泛应用。而在转向To B企业级服务时，AI人工智能的应用会变得更加精确和细化。所以可以看到，在面向企业的营销变革中，“量化”已经成为必不可少的环节。

1. B2B营销的困局

站在To B市场和销售的角度，需要注重量化指标的输出，这些指标可以分为目标、过程和结果等多个部分。在未来，这些环节都需要AI技术加持，从而在决策过程中得到更加精准的投入产出比。

这里跟大家介绍一下企业决策优先级的一些变化。

整体来说，疫情前的时期，大家普遍重视的是增长、效率提升和安全管理成本，这些可能占据了主导地位。而到了今年上半年，企业CEO可能更加注重安全管理成本和效率提升，而不是将增长置于首要位置，如上方右侧图，在B2B市场上，大家所讨论的更多的是有质量的增长和精益增长。

注意这只是一种趋势，并不意味着所有企业都会遵循这一模式。但是，基于我们目前观察到的现象，这种转变正在发生。

2. 量化营销三步走

在以往，To B产品和市场、销售的互动较为被动，但产品型公司应该打破这种被动，理解市场和销售背后的增长逻辑，以及他们所关注的策略点。

为了让大家更直观地理解，我们接下来做一下算术题。

1）量化目标

① 市场的1亿新签需要做什么？

以新签订的合同为例，假设市场和销售的目标是签订一个亿的合同，而市场需要承担一半的责任。

这个时候，我们可以采用To中B的漏斗模式进行类比，如果市场要完成1亿元的指标，那么产品平均客单价应为20万元。这个时候，市场就需要思考需要多少个订单才可以达成目标、并进行计算，如下图所示：

其中，MQL指的是营销合格线索。有时候，市场部门转交销售部门的线索并不一定都能被接受，因为销售人员在协同工作时，会有自己的判断准则，所以最终，会存在一个接收率问题。接着，如果以20%的接收率向前推算，从市场转出的线索推进到漏斗最上层的注册环节，最终得到的结果为5万个注册用户。

② 总目标如何分摊到各市场职能

可以从以下几个方面展开。

首先，官网推广。通过在搜索引擎上进行投放广告，引导潜在客户进入官网，从而实现获客。

其二，市场活动的策划和执行，To B企业需要举办各种线上线下的活动来吸引潜在客户。

其三，内容，To B企业需要创造有价值的内容来吸引潜在客户，比如撰写白皮书、制作视频等等。

2）量化过程

① 官网——实现全链路投放追踪

② 微信——建立闭环营销“鱼池”

企业需要一个闭环营销“鱼池”。如果没有这样一个资源池，企业很难持续供应足够线索。

过去几年里，很多做市场做得较早的SaaS公司的市场部门可以贡献50%以上的线索，而做市场较晚的公司，其成单比例则相对较少，这个时候，销售就需要花更多精力帮助市场促成获客，这就减少了销售自身花在关单上的精力。

③ 活动——由场景到数据的数字化转型

此外还需要关注活动流程，活动流程包括会前策划与邀约、会前推广、会中参会、以及会后复盘等多个环节。会后市场部门甚至还需要和内容部门合作。而前述的数字化指标应充分融入活动组织中，确保市场工作的顺利进行。

④ 内容——有效触达，高效转化

内容相关工作具有一定难度，若让内容团队直接承担接收销售线索的任务，效果可能并不理想。举个例子，通过官网注册与通过白皮书注册的客户对To B产品的意向程度其实存在显著差异。所以就内容团队而言，除了关注转出指标之外，很多时候我们关注的是内容团队如何协助其他部门小组。

比如将活动内容作为激活老线索的手段，发挥内容的孵化作用，为销售团队培育潜在客户，这也是一个非常重要的手段。

⑤ SDR工作台——透明可视化

原始线索不应该直接移交给销售部门，因为线索的质量存在显著差异，所以这里存在一个中间环节，负责清洗和培育To B线索，这就是SDR团队。这个团队可以放在市场部门，也可以放在销售部门。但如果是市场部门获取的销售线索，那么SDR团队便还是放在市场部门更为适宜。

这个部门发挥着至关重要的作用，其主要职责是不断保障市场部门进来的线索能够按照一定的节奏移交给销售部门。同时，它还是一个非常重要的“晴雨”指标。并且从市场部门进来的销售线索的所花费的成本，通常要比销售部门主动拓展的线索成本低得多。

3）量化结果

① 归因模型

在To B的市场营销中，归因模型的建立相较于To C市场更具挑战性和复杂性。这是因为在To B市场中，客户往往需要经过复杂的决策过程，不可能仅通过一个渠道就完成交易。

所以市场部门负责人还需面临怎样搭建归因模型的挑战。常见的归因模型有L型归因、一字型归因、V型归因。上面的图例里就展示了几种模型状态。建立合适的归因模型，对于To B市场营销的成功至关重要。

在B2B市场中，客户数据平台（CDP）的作用日益凸显。而相较于面向To C的CDP，To B的CDP数据量相对较少，但字段较多，有时候To B的CDP数据还会涉及其背后的公司信息，甚至可以为销售团队提供更加精准的商机。

此外，指标“ICP”也可以辅助形成客户画像，帮助进行客户评估。

我们也可以利用RFE模型，结合互动指标如频次、权重等，来制定用户的行为价值评分策略与营销策略。

在没有SDR团队的情况下，假如直接把新线索给到销售，很可能会造成浪费。举个例子，50000条新线索中，若仅有5000条线索被销售接收并跟进，这将意味着45000条当年新增线索并未与专业售前、销售有过沟通。

那么，怎么进行盘活呢？这就凸现了孵化工作的重要性。

3. 拓新 VS. 存量

孵化工作某种程度上有些像To C运营，需要使用各种渠道去接触和培养潜在客户。如果有足够多的行为数据，我们还可以更精准地实现孵化和培育。

目前市场竞争相当激烈，即便是市场部门也受到了极大的压力。尤其对于To大B来说，今年许多企业领导者的关注重点可能会有所转移，比如从战略客户的获取转移至战略客户的获取流程上。

以往，我们很少提及让市场同学辅助产品团队做客户留存，但今年，情势发生了变化，尤其是在做大客这方面，存量客户在口碑传播、重复购买和收益贡献等优势明显。

拓新的策略值得用存量客户的视角，再做一遍。

再分享过去几年中得到的一些认识。

1.企业要认识到从老客户和老产品象限迈向新客户和新产品的过程，是极长且艰难的过程。

针对这一问题，企业需要在老客户上先验证新需求或新的产品模块，验证完之后，再推进到更多客户，通过这样的方式，将新产品变为老产品。

2.To B产品管理流程是十分重要的。

3.产品视角之外，还需具备财务视角。比如理解产品的“量化”，拆解老产品的运维成本。理论上，老产品的运维成本应当逐步边际降低。

所有事情最后，都需要回归到生意的本质。

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