「B2B客户旅程进化」数据重构，洞见赋能

千禧一代已经成为B2B买家中的决策者。在北美，超过50%的B2B采购业务专职负责人年龄在35岁以下，88%的B2B采购员会在网上搜索相关品牌、产品或功能等关键词，完成60%的采购决策流程后再联系销售。这意味着，过去那种靠销售人员顶半边天的销售模式，在信息越来越对称的情况下，已经行不通了。

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疫情的常态化也带来了B2B采购方式的改变。买卖双方已经习惯在见面之前做自助搜索了解或者远程沟通，B2B买家对不同阶段的数字化自助服务需求越来越大。

对于大多数B2B公司的市场领导者来说，虽然他们充分意识到了数字营销的重要性，也见证了一批B2C公司玩起了数字营销工具，但在如何引导自己的企业开启数字营销之路上，他们可能仍然只是把一批传统平台的内容带到另一批社交平台，既没有深度挖掘客户数据，也没有有效唤醒流量池。

我们处在一个快速变化的时代。大量的碎片化信息，海量的数据，使得营销手段多样化。新时代的营销比以往任何时候都有更多的渠道和接触来与客户互动。在导出大量内容的过程中，沿着B2B客户的决策之旅，产生了大量有价值的数据，这些数据构成了客户画像。其目的是:

1.客户洞察——更好地了解客户，掌握客户特征，识别客户需求。

2.赋能销售——及时跟进服务，实现营销中的数据协同和沟通协同。

3.客户接触-有更多的可能性来帮助B2B企业建立可以直接接触到客户的沟通渠道。

那么，一个B2B企业的客户画像体系应该如何构建呢？

根据不同的特征分类和线索价值分值，将目标客户分为不同的群体，并生成相应的业务端标签。然后和SDR一起询问客户购买时间以及在购买决策过程中的地位，帮助B2B企业更好的了解客户需求。

“客户画像”无论是系统自动填写，还是SDR手动填写，都会同步到一线销售人员的移动工作台上，帮助销售及时查询客户信息，了解客户最新动向，提前洞察客户意图。

最终，Convertlab将从不同渠道获取的所有客户id集合起来，逐步完成同一客户在不同渠道的画像特征，从而实现360°客户画像管理。然后结合客户的行为兴趣维度，对客户线索进行两个维度(属性+事件)的评分，评分较高的线索优先进行SDR人工跟进。通过持续的自动化精准营销，培养和转化客户线索，实现市场销售数据。

一份完整的B2B客户画像最终会呈现大量信息，包括:

人类理解世界的方式是“贴标签”。如果B2C客户画像是把大量面孔模糊的人按照他们的共同属性收缩成几个典型类型，方便我们看得更清楚。B2B就是把那些隐藏在不同规模、不同行业的企业背后，我们看不到的人，根据他们在决策过程中的地位和所在部门的特点，一个个带到台湾，让我们对这些角色有更生动、个性化的认识。无论是B2B还是B2C，我们面对的永远是人。当面对一个特定的人时，我们能更好地感知他背后的情绪，他的决策驱动者，并提供给他们想要的东西。