AIGC之外的B2B營銷AI切入點

除了AIGC，我們看到的當(dāng)下諸多B2B企業(yè)在考察和考慮AI在營銷的應(yīng)用時，都首選了獲客環(huán)節(jié)。坦率地說，我們認(rèn)為這一選擇并不是從AI的現(xiàn)狀實力和價值出發(fā)，而是從企業(yè)最急迫的訴求出發(fā)做出的選擇。

在經(jīng)濟(jì)下行的大環(huán)境下，企業(yè)普遍生存艱難，獲客難成為絕大多數(shù)B2B企業(yè)最迫切的難題。新技術(shù)、新應(yīng)用的出現(xiàn)，往往都會被賦予解決當(dāng)前最迫切的難題的重任——寄望其能夠點石成金，而不是錦上添花。所以，這兩年風(fēng)頭無限的AI自然被給予了打破獲客僵局的厚望。

令人遺憾地是，雖然在客戶畫像的形成，目標(biāo)客戶的圈選層面，AI起到了不錯的積極作用，但從獲客整體效果而言，AI的表現(xiàn)并不理想。

B2B營銷AI應(yīng)用的本質(zhì)

對于這一現(xiàn)象，賽諾貝斯與AI技術(shù)戰(zhàn)略合作伙伴時和云途的魏鑫老師進(jìn)行過深入的分析和探討。形成了一些明確的共同認(rèn)知：

大家都知道GPT包含了三個因素，T是Transformer算法，P是Pre-Trained，G是Generative，前兩者可以說是對應(yīng)了前面AI三要素提及的算法與算力，G則是AI的應(yīng)用目的——內(nèi)容生成。

對于B2B營銷而言，T與P這兩個技術(shù)理念與AI應(yīng)用的底座并不需要改變，但應(yīng)用的目的肯定是不同了，內(nèi)容生成只是表象，獲客提升只是冰山一角，她們的核心應(yīng)該是業(yè)務(wù)驅(qū)動，也就是B——Business。

所以，AI在B2B營銷中所依賴的，是基于算法的業(yè)務(wù)預(yù)訓(xùn)練模型，其目標(biāo)是使用預(yù)訓(xùn)練模型，通過目標(biāo)特征的調(diào)試、優(yōu)化、迭代，打造成針對特定行業(yè)、企業(yè)及業(yè)務(wù)場景的定制化模型，為前者的業(yè)務(wù)推進(jìn)提供驅(qū)動力。

基于這一認(rèn)知，對于AI的應(yīng)用，就不應(yīng)該拘泥于獲客環(huán)節(jié)，而應(yīng)該從企業(yè)整體的業(yè)務(wù)流程入手，既要覆蓋M2L的增量業(yè)務(wù)，也要包含L2G的存量業(yè)務(wù)，二者融合為一個整體去尋找AI的發(fā)力點。

AI應(yīng)用的關(guān)鍵：找到場景抓手

本地圓桌會議另一位嘉賓，中國品牌建設(shè)促進(jìn)會常務(wù)理事姚承綱老師在分享時提到，AI的未來在于AI基建和想象力。其中的想象力，我們可以姑且將其狹義地理解為AI應(yīng)用的場景。在當(dāng)下的環(huán)境中，我們不應(yīng)該奢望AI對整體業(yè)務(wù)體系的賦能與改造，而應(yīng)該腳踏實地地去尋找當(dāng)前的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)加以改造，或者創(chuàng)造場景對當(dāng)前的業(yè)務(wù)流程做出調(diào)整。

在這一過程中，我們要意識到，BPT方向的努力是可能觸及當(dāng)前業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)規(guī)則的改變，對于可能出現(xiàn)的阻力要有充分的心理準(zhǔn)備。舉例來講，通過AI模型進(jìn)行線索再分配，就需要改變企業(yè)現(xiàn)有的線索流轉(zhuǎn)規(guī)則和政策，相應(yīng)的激勵、考核也需要隨之調(diào)整；而AI應(yīng)用的另一個典型場景——老客激活——老客戶的定義本身就是一個頗具爭議的話題，而從基于規(guī)則的靜態(tài)定義，演變成基于算法的動態(tài)定義，面臨的阻力和挑戰(zhàn)可想而知。

總而言之，對于AI在B2B業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，戰(zhàn)略層面需要從宏觀入手，以全局視角、整體地梳理業(yè)務(wù)體系。戰(zhàn)術(shù)層面則需要聚焦微觀，尋找合適的環(huán)節(jié)，鎖定價值場景，既不小視效率提升類的小改變，也不懼怕流程變革的大變化的艱苦，聚沙成塔，匯流成河，成為推進(jìn)業(yè)務(wù)的持續(xù)驅(qū)動力。