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一、从“销售驱动”到“营销协同”

B2B营销有一个非常大的特点，就是营销链路周期非常长，其中的营销触点和决策人也非常多。我们通过一些数据可以看到，从最初接触到最终成交，一位客户所需要的周期可能长达18-24个月。销售是以结果为考核指标，不可能等这么长时间，因此销售无法覆盖到一名客户从触达到成单的完整过程。过程中所产生的空白，就是市场与销售之间打造营销协同的空间。

• 市场洞察阶段：瞄准客户画像，明确自身定位

• 市场管理阶段：明确用户画像，获取客户线索

为扩大自身的影响力，尽可能覆盖足够多的用户群体，在企业的日常营销过程中，往往并不会局限于一条渠道中，而是会基于一条内容，分发至公众号、视频号、抖音、搜索广告等多个营销渠道上。但如此一来，不可避免的就会产生获客群体重叠的现象，为后续的客户运营带来额外压力。因此，企业需要在全渠道、多维度的营销网络之上，围绕渠道不同的用户识别方式，运用特定的策略将不同渠道的客户整合并管理起来，进而能够精准追踪和识别用户，形成全渠道用户获客矩阵。这一矩阵不仅有助于企业全面了解用户在不同渠道上的行为和偏好，还为实现统一、高效的运营管理提供了有力支持。

• 销售赋能：组建销售弹药库，加强营销协同机制

围绕用户在不同阶段的需要，为其设计具有针对性的内容矩阵，满足客户在多个场景下的内容需要，作为销售弹药库的形式，在关键时刻往往能够起到推动客户决策的作用。而这种模式，则是市场与销售之间一种典型的协作模式。B2B营销的复杂性决定了它必须依靠多元力量的共同参与，其中线索是市场与销售的“交汇点”，打造完美的营销协同体系，本质上就是要做好线索的交接与管理，需要市场部为销售能够提供具有更高转化潜力的客户线索。

• 需求发现：洞察客户需求，精细化每一条线索

构建MTL的过程是一个系统化、精细化的过程，它要求企业从需求发现到线索转化，每一步都紧密相扣，通过逻辑严密的策略部署，实现营销效果的最大化，从而赢得更高的转化率和ROI。因此在确保线索的转出后，企业可以将客户运营策略进一步细化。基于受众需求培育线索，企业围绕客户的全生命周期提供长期可持续的触达，为特定人群设置个性化孵化流程。随后可针对线索匹配打分模型，对每一条线索和客户质量进行评估，并最终以图表形式展现客户精细化运营的效果，形成一条闭环的精细化运营链路。

AI+营销，实现千人千面的营销能力

随着AI应用在日常生活、工作中的渗透，现在越来越多的客户已经习惯通过AI来获取信息，未来的客户采购行为进一步转向“自主研究+AI推荐”的模式。未来ToB企业客户的信息来源将会变得更加多元化、社交化以及AI化。

在AI的助力下，从MTL到LTC的整个过程，将会变得更加智能和高效。不过，在应用 AI 时也需要结合企业的具体业务流程和数据，通过不断的学习和优化，才能逐步发挥其在营销中的价值。如在营销自动化中，AI可以在邮件、企微、落地页等场景中提供千人千面的个性化内容创作，以此来提高打开率和响应率。此外，AI还可以作为智能助手，帮助销售团队解读客户画像、形成话术，甚至在某些情况下AI也可以模拟人类进行外呼任务。随着技术的进步，相信AI在营销中的应用将越来越广泛。

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