最近一段时间，我们在与一些工业客户沟通时，可以明显感觉到他们在获客以及线索转化方面的压力。

作为传统获客主阵地的展会，今年的效果明显下滑。与此同时，参展成本居高不下，线下流量持续萎缩，线索转化率低于预期，甚至部分客户开始质疑参展的必要性。

当“流量红利”逐渐消退，“粗放式获客”模式难以为继。2026年的B2B工业营销，将面临全新的挑战与机遇。

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当然，这一变化并非偶然，而是多重因素叠加的结果。当前工业领域的客户采购决策链条日益复杂，客户对信息获取的效率和精准度要求提升，在营销内容上又趋于同质化，加上AI对于客户搜索习惯的改变...过去的一些传统营销模式，已经到了必须变革的阶段。

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展会效果下滑，工业传统获客模式的困境

相较于服务号和官网，线下展会曾是工业企业获取客户最重要的渠道。通过参加展会，企业可以在短时间内接触大量潜在客户，面对面展示产品和解决方案，获取名片和初步意向。

然而，这一模式在2025年遭遇瓶颈：

1. 成本与效率失衡：参展费用逐年攀升，场地租金、展台搭建、人力差旅等开支巨大。同时，参会者质量参差不齐，有效线索占比下降，导致ROI失衡；

2. 客户行为转变：客户的采购决策流程正在变得愈发复杂，并倾向于通过线上渠道（如搜索引擎、社交媒体、行业平台）获取信息，提前完成供应商筛选与初步评估，进一步削弱展会的信息传递功能；

3. 同质化竞争加剧：展会上，各家的产品与技术展示趋于雷同，企业难以在短期内凸显差异化优势。价格战、关系营销等低效竞争手段盛行，进一步压缩利润空间；

4. 数据沉淀不足：传统展会缺乏数据化运营，线索收集与跟进依赖人工，效率低下且容易流失。企业难以通过数据洞察客户需求，无法实现精准营销。

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策略一：构建全渠道引流矩阵，既要拉新也要激活

工业企业应打破单一渠道依赖，建立多渠道协同的引流矩阵，实施“1+N”策略。即以官方自有渠道（官网、微信公众号等）为核心，联动行业垂直平台、行业展会等第三方渠道，形成矩阵式引流拉新。

另一方面，新的用户增量行为，无非分为挖掘存量客户的新需求以及拓宽新客户。围绕这两种增量的行为，企业需要合理整合 LBM 与 ABM体系，先以精细化标签管理，提取出高价值的老客户画像，再用全渠道触点进行用户画像匹配，从而扩大新客漏斗的开口。

此外，企业可利用 LBM 的手段从自有媒体、三方垂媒、社交媒体各个公域的流量池当中，根据已有的 ABM 画像匹配合适的客户，锁定合适的客户、促成交易、再以个性化的孵化方式将新成交的客户迁移至的私域中。当新客沉淀至私域后，再度循环。

这种全域流量池的构建，意味着企业不再将希望寄托于单一渠道的偶然曝光，而是通过多触点、多层次的覆盖，源源不断地获取和培育客户。

策略二：建立分层运营模型，从流量收割转向用户深耕

仅仅获取流量是不够的，工业企业还需要对不同来源、不同价值的客户进行分层运营，从过去的“流量收割”转向“用户深耕”，提高营销资源的投入产出比。

传统做法往往是将所有获取的线索一股脑交给销售团队跟进，缺乏区别对待，导致大量线索未能充分转化。而分层运营模型则根据客户的特征和行为，将其划分为不同层级，针对不同层级制定差异化的运营策略，实现资源的优化配置。

1.用户画像与标签体系

首先，企业应建立完善的客户分层模型和标签体系，对每一位潜在客户进行精准画像。

通过技术手段捕捉用户行为（如内容下载、会议报名、样品申请等）后，我们可以为每个用户打上“行业偏好”“产品需求”“采购阶段”等标签，形成360°用户画像。通过精细化分层，企业可以清晰地了解不同客户群的需求重点，从而制定更有针对性的营销策略。

2.差异化的分层运营策略

通过差异化的分层运营策略，工业企业可以实现从“广撒网”到“精深耕”的转变。不再对所有线索一视同仁，而是根据客户价值和需求，将有限的资源投向最有潜力的客户，提供个性化的服务和支持，进而培育更多高价值客户，实现长期的业务增长。

-头部大型客户

这类客户通常规模大、采购金额高、决策链条长，需要提供定制化的解决方案和长期的服务支持。通过建立客户旅程地图，针对大客户的不同阶段推送定制内容，确保在用户的全生命周期中都具有对应的运营方式，以提升大客户的满意度和忠诚度。

-中腰部客户

这类客户数量众多，是企业业务的重要组成部分。针对他们，企业应采用精准营销的策略。可以结合上文提到的用户画像与分层功能，通过营销自动化工具对客户进行精准触达，在恰当的时间推送符合其需求的内容和优惠。

-尾部客户

尾部客户指的是一些小客户或潜在客户，他们的价值暂时不高，但数量庞大。针对这类客户，企业可以通过“广撒网”的方式，通过AI外呼、邮件提醒等自动化手段来激活他们。

同时，针对这类长尾用户，我们还需要对其进行更细粒度的分层。如将每次触达后有行为的用户分为一层，将多次触达没有行为的用户分为另一层，后续可减少这类用户的触达次数，逐步提升营销触达的精准度。

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可查看《工业案例合集》

这种全域流量池的构建，意味着企业不再将希望寄托于单一渠道的偶然曝光，而是通过多触点、多层次的覆盖，源源不断地获取和培育客户。

策略三：工业场景下AI与MTL营销体系的结合

通过MTL的体系，企业将能够对线索进行高效的全生命周期管理与运营。如今，随着AI在多个营销场景下的落地以及相关能力的成熟，AI与MTL结合将能够自动化营销流程中的某些环节，弥补原有MTL体系中依赖人工经验、静态规则和有限的数据分析等不足，进一步放大MTL的价值。

1. 线索智能评分

基于用户在多个渠道下所产生的行为数据，系统可以结合AI能力，围绕查看、下载、申请试用等维度，对该线索进行综合评分。

此外，通过分析潜在客户的浏览行为、购买历史、社交媒体活动等数据，AI可以预测其转化为客户的可能性，并据此对线索进行优先级排序。这将大大提高线索管理的效率和准确性，帮助销售人员更快地识别高价值线索并跟进。

2. 沉默用户自动唤醒

在致趣百川系统中，企业可提前将相关流程设置好，依据“注册、浏览、下载”等不同的客户行为设定相应的触发条件，并结合AI邮件的能力，提前设置好智能邮件模板。

企业可在后台配置自动化的用户触达流程以及个性化的内容创意模板，通过AI能力实现内容与流程的动态生成，减少人工干预，提升个性化触达效率。

3. 统一获取数据，完善用户画像

致趣百川系统具备强大的数据分析和挖掘能力，能够整合来自多个渠道的客户数据，包括网站浏览记录、社交媒体互动信息、历史交易记录等。

通过对这些海量数据的深度分析，AI可以为企业生成详细的客户画像，快速分析用户及公司的实力和购买潜力，帮助市场部获取完整的用户360画像，为营销自动化流程提供精准的用户线索，进而确保持续高效地产出高质量线索。

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《2026年MTL+AI营销获客体系搭建指南》

当前，传统“人海战术”式的展会获客模式难以为继，客户决策链路变长、信息不对称加剧、竞争同质化等问题层出不穷。不过，AI营销的成熟也为B2B工业营销带来更多正向的变化。善用这些变化，我们才能够在持续变化的营销环境中保持住自己的优势。