AI工具也用了，会员也买了，工作效率的确也提升了不少，但是为什么落实在结果上，转出却没有多少明显的增长？

答案在于，"今天用AI写文案，明天用AI做设计，后天用AI分析数据，看似处处有AI，实则处处是孤岛"。
许多企业在引入AI工具后，只是将AI用在了具体的工作场景之中，如生成文章、海报等，却没能将AI能力真正融入到我们的营销流程之中，即单一工具的局部效率提升，无法带来企业整体生产力的质变。

（点击获取材料，了解如何将效率提升至50%）

AI驱动营销决策链的变革：通过GEO，主动搭建营销场景

如今，通过AI来获取信息的行为已经司空见惯。

我们的客户，那些企业的市场总监、CEO，他们可能也在用同样的方式为自己的生活做决策，甚至已经将这种全新的信息获取和决策习惯，无缝地带入到了他们的工作中。这导致我们精心策划的许多传统营销动作可能已经完全失效，因为真正的决策者根本看不到。

通俗来说，GEO的工作思路就是，用户在哪里，我们就要将内容放在哪里，要围绕用户所关心的问题来做内容。而通过AI实现的GEO，正是如今驱动整个ToB营销向AI转型的关键动力。

营销场景的搭建是B2B营销的起点，传统上依赖于营销人员的经验和创意。而随着AI技术的引入，使得营销场景的搭建从被动适应平台规则转向主动引导用户认知，也就是GEO。

通过GEO来“搭建”用户营销的场景，其核心在于"可见性"。即不只是需要让用户看到，更重要的是让AI能够先看到。

传统的SEO优化主要关注关键词和链接，而在GEO下，则涉及到内容质量、用户体验、权威背书等多个维度。
在实践中，这意味着我们需要针对不同AI平台的特性调整内容策略。例如，研究发现元宝对微信内素材的引用权重明显高于其他来源，这就要求企业在做营销布局时要充分考虑平台的特性，充分利用平台特性和算法，从而提升营销内容的可见性和权威性。

关于如何做GEO，可参考《要不要做GEO？一文详解B2B企业在GEO层面的困局》

AI驱动精准营销的模式转变

首先，高效的数据清洗

B2B企业内部用户数据的混乱程度往往超出想象。

根据相关数据的显示，有超过70%的B2B企业存在严重的数据质量问题，其中最突出的表现为“字段冗余、格式不一和内容冲突”这三个方面。

以"职位"这一基础字段为例，从市场专员到数字营销精力，再到内容营销、活动BD，一家公司的数据库中可能存放有上千种不同的职位表述，这些五花八门的称谓让精准客户分群成为泡影。

此外，更令人头疼的是企业名称的识别问题，如"XX支付"这类公司，名称中并未包含"跨境"关键词，但其核心业务却是跨境支付，若仅通过关键词匹配，必然会错失这类潜在客户。

AI数据清洗的三大核心价值：

— 标准化处理：将非结构化、半结构化数据转化为统一格式，消除格式混乱和表述不一的问题
— 智能识别：超越简单的关键词匹配，通过语义分析识别企业真实业务和客户真实需求
— 持续优化：通过反馈机制不断学习新的数据模式，适应不断变化的业务需求

其次，精准的用户画像

清洗和标准化只是数据价值挖掘的第一步。

AI在B2B营销中的更大价值在于其强大的客户画像和分群能力。传统的客户分群方法往往依赖于有限的几个维度，如行业、规模和地域，难以捕捉B2B客户复杂的决策单元和采购旅程。通过将AI能力融入至业务流程中，我们将能够从海量数据中发现日常难以察觉到的客户特征和行为模式，建立用户360画像，实现更精准、更动态的客户分群。

AI驱动的客户画像具有三个显著优势：

一是多维度整合，能够将企业数据、行为数据、交互数据等多源信息融合为统一画像。

二是动态更新，能够实时捕捉客户行为变化，及时调整营销策略；

三是预测性分析，不仅能描述客户现状，还能预测客户未来需求和购买意向。

这些优势使得B2B营销从"广撒网"式的粗放模式转向"精准滴灌"式的精细化运营成为可能。

第三，多重用户激活方式

数据的价值不在于存储，而在于应用。许多B2B企业虽然积累了大量数据，却无法将其有效转化为营销行动，导致"数据沉睡"。

而通过邮件、企微、短信等多样的激活渠道和内容类型，依托生成式AI的能力，B2B企业将能够在多个渠道下实现千人千面的个性化触达模式。AI技术通过自动化和智能化的方式，架起了从数据到行动的桥梁，实现了数据的实时激活和价值释放。

AI驱动线索管理的效率升级

线索管理是B2B营销的核心环节，也是当前AI技术应用相对成熟的领域之一。

在传统的线索管理流程中，大量时间和精力被耗费在人工筛选和初步跟进上，不仅效率低下，还常常错失潜在商机。通过AI能力，将能够改变传统的线索管理流程，实现从人工筛选到自动培育的转变。

AI在线索管理中的应用主要体现在三个方面：用户画像与线索评分、自动培育与商机挖掘，以及营销协同与线索闭环。

阶段一：精准绘制用户画像

绘制用户画像是实现线索管理效率提升的基础，基于用户画像，才能陆续实现用户评分、分组、分层、自动流孵化等能力。

数据打通与360°用户画像构建

首先，将企业原有的展台、CRM、官网后台等系统与致趣百川MA系统无缝对接。基于致趣百川的OneID能力，将同一用户在不同渠道（如官网访问、微信互动、内容下载、活动报名、邮件点击）的行为轨迹整合到统一的视图下，进而形成一套360°全景用户画像，方便SDR快速看清每一名潜客的全貌。

用户评分

可以根据提前设定好的权重，对用户的不同行为进行打分，进而为SDR团队快速筛选出“有付费意愿、解决问题意愿迫切”的用户。SDR就可以首先拨通这些人的电话，进而将经过筛选的用户对接给销售。

规范的SDR智能工作台

以标准化的系统界面，将SDR的工作内容以线索化展示出来，点击线索后，即可看到该用户的行为历史记录、360档案、跟进记录、流转记录等，告别满屏电话号码的过去。同时用户列表支持按照评分高低进行优先级排列，极大提升了SDR的接通率和沟通质量。

AI通话分析与记录

在SDR与客户通话结束后，AI SDR能够自动分析通话录音，提炼关键信息，生成通话摘要，并同步到系统中。这为SDR节省了大量做笔记和录入系统的时间，让他们能将更多精力投入到下一通高质量的对话中。同时，也为后续销售跟进提供了丰富、准确的上下文信息。

然而，事情到这里并没有结束。在经过SDR筛选一轮后，肯定会有至少三分之二线索被筛掉，接下来就是要对剩下三分之二的线索开展进一步工作。

阶段二：基于AI SDR，建立商机孵化池

在筛选出第一批高意向线索后，剩下的至少三分之二的“温”线索和“冷”线索，也需要我们在后续保持持续关注。毕竟这些线索，只是在此时没有需要，不过在未来的两个月甚至半年、一年的时间中，通过持续的内容触达和针对性运营，我们能够有很大把握将其转化为SQL。

这也就是系统实施第二阶段的核心，通过自动化、个性化的内容，对这些线索进行持续孵化，等待最佳的成熟时机。

自动化培育旅程：根据前一阶段系统对用户设置的标签和分数，系统可以自动将其置入预设的培育流程中。例如，一个对“AI邮件”功能感兴趣但预算不足的线索，系统会自动在未来三个月内，定期向他推送相关的客户案例、营销洞察以及行业白皮书等内容。

动态评分与“用户唤醒”机制：在孵化过程中，系统会持续追踪用户的行为。当某条“冷”线索突然开始频繁访问网站、下载资料，其分数会动态升高。一旦达到预设的“激活”阈值，系统会自动将其重新推送给SDR团队进行跟进。这确保了任何一个潜在的机会都不会被遗漏。

这意味着市场投入的每一分钱都在持续产生价值，企业建立起了一个源源不断的、自动运转的商机孵化池，为未来的业绩增长提供了强大的确定性。

阶段三：营销协同与线索闭环

当SDR确认一条线索为SQL并转交给销售后，市场的工作并未结束。从SQL到最终转化为OPP甚至签单，数字营销系统+AI SDR，依然在其中扮演着关键的“粘合剂”角色。

无损信息传递：销售接手时，他看到的不仅仅是一个名字和电话，而是完整的360°用户画像、历史行为轨迹、分数变化、以及SDR的AI通话摘要。这使得销售能够快速get到用户需求和痛点，进行更有针对性的跟进，大大缩短了成单周期。

闭环反馈：当一条线索最终成单或失败后，结果会反馈回系统。这些数据将用于优化和迭代最初的行为打分模型。例如，发现“参加过线下展会”的线索成单率远高于预期，系统就可以调高该行为的权重。这形成了一个数据驱动的、不断自我优化的智能闭环。

而通过系统内的自动化工作流，当销售正在跟进的某位重点客户产生如下载资料、参会等行为或发生职位变更时，系统可自动通知销售，帮助销售快速掌握客户变化。

（点击获取材料《让AI工具嵌入流程》）

AI对B2B营销的重要性，正是在于它不仅改变了营销的方式，更重新定义了B2B营销的价值。当营销不再是"推销"，而是"创造价值"，B2B营销就真正迈入了生产力革命的新时代。