企业如何利用AI升级B2B市场策略

快速阅读: B2B市场团队利用人工智能提高效率和推动可衡量业务成果，SAP研究显示48%高管每日使用生成式AI，AI成为统一数据、协调团队、适应买家行为的战略工具。

在“不惜一切代价增长”的时代结束后，B2B市场团队面临双重任务：提高效率，同时推动可衡量的业务成果。许多企业认为人工智能是实现这一目标的关键手段。事实上，人工智能不再是投机性的投资，而是成为统一数据、协调孤立团队、实时适应复杂买家行为的战略工具。

SAP的一项研究表明，48%的高管每天使用生成式人工智能工具，15%的高管则多次使用。对于现代市场领导者而言，机会不仅在于用人工智能加速传统策略，还在于重新构想整体市场战略架构。这一转变标志着一个转折点，人工智能有望驱动无缝且适应性强的市场系统：可衡量、可扩展，并与买家需求高度契合。

本文将分享一个实用框架，帮助B2B市场团队利用人工智能进行现代化，涵盖内部团队协同、模块化工作流程设计以及真正驱动收入的关键指标测量。

### 人工智能在现代市场战略中的作用

对于市场领导者和从业者来说，人工智能提供了一个在不牺牲性能的前提下提高效率的机会。许多企业利用新技术自动化重复性和耗时的任务，如潜在客户评分和路由、销售预测、内容个性化和账户优先级排序。然而，其真正的影响在于改变市场系统的运作方式：整合数据、协调行动、提取洞察并实现在买家旅程每个阶段的智能互动。

以前的技术提供了自动化，而人工智能引入了复杂的实时协调能力。与其将人工智能叠加到现有工作流程上，不如利用它实现以前无法规模化的能力，例如：

– 从不同平台提取和对齐意图信号

– 预测买家阶段和参与时机

– 提供跨销售、营销、客户成功和运营的全管道可见性

– 跨团队和系统标准化输入

– 实现实时跨职能协作

– 预测活动的潜在收入

借助人工智能驱动的数据协调，市场团队可以聚焦关键事项，更快行动，并以更少的资源创造更多收入。人工智能不仅仅是一个效率杠杆，它还开启了以前无法实现的新能力。

### 构建基于人工智能的现代市场引擎

创建由人工智能驱动的现代市场引擎需要重新设计团队如何协同、数据如何管理以及决策如何在各个层面执行。以下是五个步骤的框架，解释如何集中数据、构建模块化工作流程并训练模型：

1. **建立集中、干净的数据**

人工智能的表现取决于接收的数据质量。然而，在许多企业中，数据分散在不同的孤岛中。集中整理、验证并使所有部门都能访问的数据是基础。人工智能需要干净、标记及时的数据来做出精确的微决策。这些决策串联起来，可以实现可靠的宏观行动，如智能路由、内容序列化和收入预测。简而言之，更好的数据能够实现更智能的协调和更一致的结果。

幸运的是，人工智能可以通过利用客户数据平台（CDP）打破营销、销售、客户成功和运营之间的数据孤岛。CDP可以从客户关系管理（CRM）、营销自动化（MAP）和客户成功（CS）平台集成数据。具体步骤如下：

– 指定一名数据管理员，负责数据卫生和访问政策

– 选择一个可以从CRM、MAP和其他包含客户数据的工具中提取记录的CDP

– 配置去重和增强例程，并一致地标记字段

– 建立一个共享的组织范围仪表板，确保每个团队使用相同的定义

推荐的起点：与运营、分析和IT团队安排一次研讨会，绘制当前数据源并选择一个账户标识符的单一系统记录。

2. **构建基于人工智能的操作模型**

与其将人工智能叠加到旧系统上，企业应从零开始设计基于人工智能的市场战略。这需要设计依赖机器输入的自适应工作流程，并将人工智能定位为核心操作层，而不仅仅是支持层。人工智能在统一之前碎片化的流程时能发挥最大价值。与其简单加速孤立任务（如潜在客户评分或邮件生成），人工智能应协调整个市场动作，根据买家意图和旅程阶段无缝调整信息、渠道和时机。实现这一转型需要在市场组织中设立新的角色，如人工智能策略师、工作流架构师和数据管理员。

AI赋能的GTM不仅涉及自动化，还关乎每个触点的同步、智能化和可扩展性。一旦决定构建AI原生的GTM模型，下一步就是通过模块化、数据驱动的工作流程来实施。

建议的起点是组建一个跨职能突击小组，并绘制一条买家旅程的全流程图，标出所有可以由AI简化的人工交接点。

将GTM分解为模块化的AI工作流是关键。大型项目往往因一次性做太多而停滞不前。成功来自将大型GTM任务拆解为一系列专注的、模块化的AI工作流。每个工作流应执行特定的、确定性的任务，例如：

– 评估潜在客户质量，基于某些明确的预定义输入。

– 优先排序外联活动。

– 预测收入贡献。

以第一个工作流为例，即评估潜在客户质量，这需要将一个潜在客户评分AI工具与模型集成或实现，然后输入网站活动、参与度和CRM数据。之后，可以指示模型自动将高分潜在客户分配给销售代表。

对于预测工作流，连接预测工具到模型，并用历史胜负数据、管道阶段和买家活动日志对其进行训练。

总结如下：

– 仅集成所需的数据。

– 定义明确的成功标准。

– 建立反馈循环，将模型输出与实际结果进行比较。

– 证明第一个工作流可靠后，为其他用例复制此模式。

当AI基于具有明确标准的历史数据进行训练时，其决策变得可预测、可解释且可扩展。

建议的起点是绘制一个不超过七个步骤的简单流程图，选择一个自动化平台来协调这些步骤，并设定服务级别目标以确保速度和准确性。

AI驱动的GTM引擎不是静态的，必须持续监控、测试和再训练。随着市场、产品和买家行为的变化，这些变化会影响模型的准确性和效率。此外，根据OpenAI的说法，其最新版本的大规模语言模型（LLM）可能高达48%的时间产生幻觉，这突显了嵌入严格的验证过程、第一方数据输入和持续的人类监督的重要性，以保护决策制定并维持预测输出的信任。

维护AI模型效率需三步走：

– 设定明确的验证检查点，建立反馈循环，揭示错误或低效问题。

– 确立AI应移交给人工团队的阈值，确保每个自动决策都经过验证。持续迭代是性能和信任的关键。

– 制定定期评估计划，至少每月进行一次性能审计，每季度根据新数据或GTM优先事项重新训练模型。

在这些维护周期中，使用以下标准测试AI模型：

– 确保准确性：定期验证AI输出与实际情况的一致性，确认预测的可靠性。

– 维持相关性：不断用新数据更新模型，反映买家行为、市场趋势和信息策略的变化。

– 提升效率：监控关键绩效指标（KPI），如行动时间、转化率和资源利用率，确保AI带来可衡量的收益。

– 强调可解释性：选择提供透明决策逻辑的模型和工作流，使GTM团队能够解读结果、信任输出并在必要时手动调整。

通过结合定期评估、问责制和严格的测试，可以创建一个不仅可扩展而且不断改进的GTM AI引擎。

建议的起点是在日历上安排一个名为“AI模型健康审查”的定期会议，并附上涵盖验证指标和所需更新的议程。

成功的定义不是AI的采用，而是成果。将AI性能与实际业务指标进行基准对比，如：

– 管道速度。

– 转化率。

– 客户获取成本（CAC）。

– 营销影响收入。

关注解锁新见解、简化决策或推动之前不可能采取的行动的用例。当工作流不再改善其目标指标时，进行优化或退役。

建议的起点是通过展示AI模型对管道机会或收入生成的影响，向利益相关者证明价值。

常见的陷阱包括过度依赖虚荣指标。

市场拓展团队经常将人工智能的努力集中在表面级别的关键绩效指标上，如营销合格线索数量或点击率，而没有将这些指标与收入结果联系起来。

增加潜在客户数量而不提高质量只会加速低效。

衡量价值的真实测试是销售管道的贡献：人工智能是否有助于识别、参与并转化能够促成交易和推动收入的购买群体？如果不是这样，就需要重新考虑如何评估其效率。

2. 将人工智能视为工具而非转型

许多团队将人工智能作为现有工作流程的插件引入，而不是作为推动工作流程变革的催化剂。这导致了分散的实施，效果不佳且令利益相关者困惑。

将人工智能视为转型举措的组织将获得指数级的优势，而不仅仅是完成一个打勾任务。

推荐的方法是构建轻量级的人工智能系统，使用API连接分散的系统，无需复杂的开发。

3. 忽视内部协调

人工智能无法解决错位问题；它会放大这些问题。

当销售、营销和运营部门不在同一数据、定义或目标上工作时，人工智能会暴露不一致之处，而不是解决问题。

成功的以人工智能为驱动的市场拓展引擎依赖于紧密的内部协调。这包括统一的数据源、共享的关键绩效指标和协作的工作流程。

没有这个基础，人工智能很容易成为另一个摩擦点，而不是倍增器。

高层框架

人工智能正在重新定义什么是高性能的市场拓展领导力。

对于高层管理者来说，使命明确：以拥抱变革的愿景引领方向，精准执行，并衡量能带来价值的因素。

以下是现代市场拓展领导者必须坚持的核心支柱框架：

愿景：从交易性策略转向价值导向的增长

市场拓展的未来属于那些超越潜在客户配额，专注于在整个买家旅程中建立持久价值的人。

当叙述与决策的实际过程（复杂、协作和谨慎）产生共鸣时，它们会解锁更深层次的参与。

市场拓展团队在被视为战略伙伴时表现最佳。人工智能的力量不在于数量，而在于相关性：增强个性化、加强信任和赢得买家关注。

这是一个追求有意义进展的时刻，不仅为了销售管道，也为了每个购买决策背后的人。

执行：投资买家情报，而不仅仅是外展数量

人工智能使得扩大外展比以往任何时候都更容易，但仅靠数量已经不再获胜。

今天的B2B买家具有防御性、独立性和价值导向。

优先考虑技术和战略市场要务的领导团队将使他们的组织更好地理解购买信号、账户背景和旅程阶段。

这种由情报驱动的执行确保资源用于正确的账户，在正确的时间，传递正确的信息。

测量：关注影响指标

表面级别的指标不再能讲述完整的故事。

现代市场拓展需要一个更深入、基于结果的视角——跟踪真正推动业务发展的因素，如销售管道速度、交易转化率、客户获取成本效率以及营销在整个收入旅程中的影响。

但人工智能的真正潜力在于有意义的连接。当早期意图信号与后期结果关联时，市场拓展领导者可以更精确地指导策略。

执行仪表板应反映整个漏斗的情况，因为那里才是真正的增长和责任所在的地方。

赋能：为团队提供工具、培训和清晰度

没有人的参与，转型不会成功。领导者必须确保团队不仅配备了人工智能驱动的工具，还接受了有效使用的培训。

同样重要的是关于战略、数据定义和成功标准的清晰度。

人工智能不会取代人才，但它会显著增加有准备的团队与其他团队之间的差距。

关键要点

重新定义成功指标：

超越虚荣的KPI，如营销合格线索，关注影响指标：销售管道速度、交易转化率和客户获取成本效率。

构建人工智能原生工作流程：

将人工智能视为市场拓展架构的基础层，而不是现有流程的附加功能。

围绕买家对齐：

使用人工智能来统一孤立的数据和团队，提供整个买家旅程中同步、富有上下文的互动。

以目的为导向的变革：

高层管理者必须从交易性增长转向价值导向的转型，通过投资买家情报、团队赋能和结果导向的执行实现这一目标。

(以上内容均由Ai生成)