目标用户特征的确认和信息获取是营销策略的核心步骤，将销售目标与营销活动联系起来。根据数据选择识别关键用户，在数据的基础上深入洞察潜在目标用户，为接下来的传播制定有效的策略。这应该通过以下四个步骤来完成:
明确目标用户(公司)
用决策权确定角色
从两个维度理解公司和决策者的需求。
明确获客场景，精准找客。
01确定目标用户:确认用户优先级。定义目标用户时，首先考虑以下问题:
确定能够影响采购决策的角色或部门。需要注意的是，ToB营销面对的是用户中的“岗位”，而不是具体的“人”，这一点在年离职率超过30%的中国尤为明显。
1.确认采购决策链中的核心位置。需要结合行业专家的调研和输入，在采购决策链中找到合适的部门和合适的有决策权的岗位。
需要提醒的是，不同级别的职位有不同的审批权限，高层人脉的营销价值不一定比低层人脉的营销价值高。
确定了这些核心位置后，就可以匹配自己掌握的触点数据，了解现有触点数据的价值，并以此作为后期数据清理的重点。同时还可以了解重要岗位缺失的联系方式，通过外部采购进行补充。
2.作业标准化标签的建立不同的行业对于同一个权威往往有不同的称谓。以CIO为例，首席信息官、信息中心主任、科技部主任、信息办主任、IT部总经理的角色和营销价值观与CIO一致。
给不同的联系人贴标签还需要结合行业专家的研究或输入，了解这些关键角色在不同行业的称谓，比如上面提到的不同行业的CIO称谓。
3.通过行为解构，形成完整的用户画像，位置信息清晰。在网络环境下，行为往往能反映出背后的动机，通过解构用户行为可以追溯出行为背后的动机。
洞察公司和决策者的内容需求。洞察公司和决策者的内容需求，可以通过以下四个步骤进行。
1)从一组目标用户列表开始。
在一套圈定的用户企业名单的基础上，收集更多关于这些用户的外部数据和信息，形成深度洞察，进而制定未来更加个性化的交互和营销策略。
2)扩大范围，寻找与目标用户相似的潜在线索。
当企业对自己理想的目标用户属性有了更深入的了解，比如关闭用户公司的规模和行业特征、采购决策者的职位特征等，就可以通过数据供应商匹配出更多具有相似特征的潜在用户线索。
3)行为数据识别用户的购买意向。
加入潜在用户联系人的行为数据来判断其购买意向，如搜索关键词、社交媒体互动、网站访问行为、内容浏览数据等。同时，我们还可以根据交易用户的历史数据，分析目标用户的行为特征，从而通过数字化行为识别出更多可能的潜在线索。
4)机器学习和预测分析技术
拥有完整数据积累的企业，可以尝试最先进、最复杂的预测分析产品，来确定和扩大自己理想的潜在用户池。
明确获客场景，精准获客。接触就是场景，任何能触及用户点的东西都可能成为获客场景。
国内最有效的获取渠道是微信，但不应该仅仅局限于微信，还应该能够连接官网、邮件、表格、二维码、线下活动等获取渠道。
在众多场景中，一般有两种场景可以精准获客:
自带精准属性，比如行业主办的提前知道用户信息的会议。
通过营销自动化，在关键时期精准识别目标用户。
在这两种情况下，如何找到目标用户？
场景一:行业主办会议精准获客对于行业主办的会议，会前会明确了解用户，明确目标用户后，可以精准获取客户:比如可以提供PPT//质量报告，可以导出登记表，可以触发智能邮件。
在会上，听众可能听演讲不那么仔细，但他们肯定有给出演讲PPT的需求。这时候我们可以利用这个用户习惯，为用户提供可下载的高质量报告或者讲座PPT，让用户扫描准备好的二维码，填写表格，提供邮箱等信息。此时可以自动为用户触发一个预先设置好的邮箱，该邮箱为用户提供文档的下载链接。
这样不仅可以将站点上的用户全部分流到公司自己的微信官方号上，还可以产生并启动线索培育工作，判断从本次行业大会上获得的精准用户何时值得转出并适当跟进。
场景2:获得全渠道销售线索，并立即确定大客户。从进入销售渠道到成为付费用户期间，潜在用户平均会获得5-10次接触机会，可能发生在官网、邮箱、微信、会议活动等。，甚至是在公司卖的朋友圈里看到一篇文章。抓住稍纵即逝的机会尤为重要。
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