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：

　　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。

　　在探讨针对企业级市火狐电竞场的营销策略时，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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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 。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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）量化结果

　　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。