超越获客,探索AI在B2B营销的深层价值

作者:prnasia
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北京2024年7月1日 /美通社/ -- 盛夏伊始,万物竞秀。华为开发者大会2024于6月21日在东莞松山湖盛大开幕。活动期间,以AI为主题的《AI注入品牌营销新动力》闭门会圆满举办。

赛诺贝斯集团副总裁,科技制造事业部总经理李喆,应邀参与本次闭门会圆桌讨论,与诸多业界重量级伙伴共同探讨了AI在品牌营销当中的应用现状与挑战,前景与趋势。并向与会者分享了赛诺贝斯对于AI在B2B营销中的价值与作用的思考与实践心得。

以下将为您呈现此次演讲的精华内容,让我们一起走进这场思想的盛宴!

B2B与B2C营销中AI应用的差异

这个话题可以有很多种解读和答案。但如果从AI三要素——华为云混合云总裁在《大模型混合云十大创新技术》发布会上提及的数据、算力、算法——的角度来看,数据是二者最大的差异所在。具体体现在两个方面:

一是数据体量,受限于客户数量、成单频率、数字化程度(例如电商业务的比重)等诸多因素,B2B营销中积累的数据相比B2C营销中的海量数据有着相当大的差距。尤其是对单个企业来说,这种差距表现得更为明显。

二是数据开放性,B2C营销层面,社会化的因素占据了相当大的比重,有大量开放的数据和内容可以供模型训练之用。而在B2B营销领域,相应的沉淀都存在于企业的私域中,很大业务认知甚至没有数字化的存在。

三是数据治理的挑战,在《大模型混合云十大创新技术》发布会上,华为混合云的三位负责人以及两位客户代表,在演讲中都不约而同地提到了数据治理的重要性。如果说算法与算力是发动机,那么数据就是供给发动机的燃料,燃料品质如果得不到保证,发动机的效率自然会差强人意。就目前而言,B2B营销领域的数据在标准化程度,业务链路的覆盖程度,以及反映业务的准确程度方面,相比B2C营销所面临的挑战更大。

AIGC之外的B2B营销AI切入点

除了AIGC,我们看到的当下诸多B2B企业在考察和考虑AI在营销的应用时,都首选了获客环节。坦率地说,我们认为这一选择并不是从AI的现状实力和价值出发,而是从企业最急迫的诉求出发做出的选择。

在经济下行的大环境下,企业普遍生存艰难,获客难成为绝大多数B2B企业最迫切的难题。新技术、新应用的出现,往往都会被赋予解决当前最迫切的难题的重任——寄望其能够点石成金,而不是锦上添花。所以,这两年风头无限的AI自然被给予了打破获客僵局的厚望。

令人遗憾地是,虽然在客户画像的形成,目标客户的圈选层面,AI起到了不错的积极作用,但从获客整体效果而言,AI的表现并不理想。

B2B营销AI应用的本质

对于这一现象,赛诺贝斯与AI技术战略合作伙伴时和云途的魏鑫老师进行过深入的分析和探讨。形成了一些明确的共同认知:

大家都知道GPT包含了三个因素,T是Transformer算法,P是Pre-Trained,G是Generative,前两者可以说是对应了前面AI三要素提及的算法与算力,G则是AI的应用目的——内容生成。

对于B2B营销而言,T与P这两个技术理念与AI应用的底座并不需要改变,但应用的目的肯定是不同了,内容生成只是表象,获客提升只是冰山一角,她们的核心应该是业务驱动,也就是B——Business。

所以,AI在B2B营销中所依赖的,是基于算法的业务预训练模型,其目标是使用预训练模型,通过目标特征的调试、优化、迭代,打造成针对特定行业、企业及业务场景的定制化模型,为前者的业务推进提供驱动力。

基于这一认知,对于AI的应用,就不应该拘泥于获客环节,而应该从企业整体的业务流程入手,既要覆盖M2L的增量业务,也要包含L2G的存量业务,二者融合为一个整体去寻找AI的发力点。

AI应用的关键:找到场景抓手

本地圆桌会议另一位嘉宾,中国品牌建设促进会常务理事姚承纲老师在分享时提到,AI的未来在于AI基建和想象力。其中的想象力,我们可以姑且将其狭义地理解为AI应用的场景。在当下的环境中,我们不应该奢望AI对整体业务体系的赋能与改造,而应该脚踏实地地去寻找当前的业务环节加以改造,或者创造场景对当前的业务流程做出调整。

在这一过程中,我们要意识到,BPT方向的努力是可能触及当前业务流程、业务规则的改变,对于可能出现的阻力要有充分的心理准备。举例来讲,通过AI模型进行线索再分配,就需要改变企业现有的线索流转规则和政策,相应的激励、考核也需要随之调整;而AI应用的另一个典型场景——老客激活——老客户的定义本身就是一个颇具争议的话题,而从基于规则的静态定义,演变成基于算法的动态定义,面临的阻力和挑战可想而知。

总而言之,对于AI在B2B业务中的应用,战略层面需要从宏观入手,以全局视角、整体地梳理业务体系。战术层面则需要聚焦微观,寻找合适的环节,锁定价值场景,既不小视效率提升类的小改变,也不惧怕流程变革的大变化的艰苦,聚沙成塔,汇流成河,成为推进业务的持续驱动力。

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