在当今快速变化的市场环境中，B2B工业行业正面临着前所未有的挑战。传统营销手段逐渐失效，获客转化率成为企业发展的关键痛点。为了帮助工业企业应对这些挑战，我们精心整理了一份B2B工业行业案例合集，旨在提供实用的策略和启示。
自OpenAI于2022年11月发布了GPT-3.5架构的ChatGPT时起，AI这股“风”就未曾停歇地席卷着各个领域。在经过了被称为「AI大模型元年」的2023，AI技术的发展与应用也被推向了一个新的高潮。
不久前，全球著名华人人工智能学者李飞飞联合领导的斯坦福以人为本人工智能研究所（Stanford Hai）发布了《2024年人工智能指数报告》（以下简称“报告”），该报告是Standord HAI发布的第七份人工智能研究报告，也是官方称迄今为止发布的该领域最全面的指数报告。
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较之往年的版本，今年的报告以更广泛的内容与规模详实地反映出了AI与人类生活的息息相关。该报告结合2023年AIGC的整体发展与应用总结得出以下十大关键要点：
1. AI 在部分领域超过人类，但在复杂度更高的任务上仍与人类存在一定差距
2. 工业产业领域仍然主导着 AI 的前沿发展
3. 先进 AI 模型的训练成本猛增
4. 美国领跑顶级 AI 模型赛道，欧盟与中国也不断取得突破
5. 当前对大语言模型的责任缺乏明确且标准化的评估
6. 生成式 AI 领域的投资猛增
7. 数据显示：AI 大幅度提高了人们的工作效率与质量
8. AI 加速了科学进步的速度
9. 美国人工智能法规数量急剧上升
10. 随着对 AI 影响的认知加深，人们对 AI 的焦虑也在增加
由此可见，生成式AI的兴起在为整个行业带来了巨大发展机遇的同时，也极大地提升了人们的工作效率。然而，由于相关法律法规仍待完善，且人们对新技术的认知仍有不足等原因，AI衍生出的生成式工具应用也在一定程度上为人们带来了焦虑与恐惧。
一、AIGC如火如荼，裁员浪潮紧随其后
经济下行，为在日益严峻的市场环境中得以更好地生存，「降本增效」便成为了多数企业日日铭记的生存法则。此时，「AIGC」带着节约成本、提高人效、一键实现文生图等诸多光环「从天而降」，为尚处于迷茫期的部分企业提供了新的思路。
2022年与2023年按行业划分的美国人工智能招聘（占所有招聘的%）
根据《2024年人工智能指数报告》显示，美国在生成式AI高速发展的2023年，金融、教育、信息、农业等诸多行业的职位需求出现了不同程度的下滑。与此同时，在国内市场，随着AI作图、AI写文、AI编写校正代码及数字人、虚拟人等相关应用的落地，使包括程序员、设计师、电商主播、内容工作者等岗位受到较大影响，结合当前多数企业“灵活用工，降本增效”的经营策略，这些职位也成为企业们进行组织优化时的首选名单。
二、降本之下，裁员裁到了“大动脉”是什么体验
当多数企业通过人员优化实现了一定程度上的降本增效时，其中也不乏有少数企业因内部工作制度及交接流程不完善等原因，出现了由于人员流失而对企业造成损失的现象。
「裁员裁到了大动脉是什么体验？」也一度成为了网友们在“裁员”这一高敏现象背后的吐槽热点，其中“销售被裁，带走了大批客户”、“开发走了，系统down了”、“人走了，没交接”等说法也称为高频段子。
半真半假的热门评论不仅是在传递网友们对于“暴力裁员”的情绪，更是给企业们在完善工作流程与制度上的一次提醒和警钟。
组织优化是企业在发展与成长过程中为适应外部环境而做出的必然选择，然而，在缺乏健全的工作流程时，临时性的人员变动都或将影响到企业产品的正常运营与对外服务的质量，导致客户满意度降低，进而影响企业品牌形象。于是，如何建立完善的经营制度，便成了企业亟需关注的重点。
三、MTL：B2B企业的经营壁垒
对于销售周期长、客单价较高、且决策链路复杂的B2B企业而言，流程化的MTL（Market to Lead)体系能够有效确保企业整体营销工作的连贯性，帮助企业在激烈的市场竞争中形成强有力的经营壁垒，减少因相关人员流失而造成负面影响的现象。
B2B企业营销策略的核心在于避免陷入以自我为中心的营销误区，而作为市场驱动型的营销流程体系，MTL则是将客户置于市场策略的中心位置，强调根据客户的心理购买周期，构建起具有针对性的全流程营销方案，其焦点不在于企业自身的产品介绍，而在于深入理解客户的真正需求，并提供相应的解决方案。
MTL体系通过六大关键模块：市场洞察（MI）、市场管理（MM）、联合创新(JI）、销售赋能（SCE）、激发需求（DG）、营销质量管理（MQA），建立了品牌-战略-研发-销售-客户的全方位一体化营销经营体系，在确保营销活动有效推进的同时，能够实现为产研团队输入有效需求与洞察，保证产品与服务的高质量交付，进而实现整体业务目标的完成。
四、线索管理：B2B市场人的生存指南
而对于身处于B2B企业中，且KPI从扛leads、MQL到考核SQL、甚至追踪到Revenue的市场人而言，完善的流程化线索管理制度无疑是至关重要的。
十几万的媒体年框年年续，几十万的活动一场不落地在办，然而搞清楚线索从哪来、到哪去、最终是否成交，才是每一场活动、每一次直播和每一封白皮书最后的归宿，也是每一位市场人不能放弃的“底线”。
通常，我们会将B2B企业的线索阶段分为前期-获客激活、中期-协同提升转化、后期-促进商机加速三个阶段，其中前期到中期即为Raw leads-MQL-SQL的转化阶段，也是市场团队需要关注的重点。
前期获客：即需要市场团队通过多维度、多渠道的营销手段与推广方式进行大量的线索获取，在获取到线索的同时，根据数据反馈对现有营销活动与渠道进行效果评估，便于制定下一步营销策略。
中期协同：在线索从Leads向MQL转化的过程中，市场团队首先需要与销售团队在MQL、SQL的标准上达成一致，同时需针对SDR团队建立完善的运营机制，确保SDR能够高效且及时地跟进留资线索，并转出达到市场与销售认知标准的MQL。同时，借助自动化工具建立线索流转可视化的机制，确保市场团队能够及时了解销售对已转出的MQL、已认领的SQL的反馈与跟进情况。
除此之外，为了让线索流转更加顺畅且透明，前期拉通业务目标，并建立明确的反馈时间、商机标准和分配原则，都是线索管理流程化中的关键步骤。完善的线索管理机制不仅能够有效地减少跨部门协同的摩擦，更重要的是能够确保线索的顺利转化。
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五、最后
不论是受 AI 智能化、自动化吸引而盲目裁员却措手不及的企业，亦或是仍处于年终汇报看着campaign开销却拿不出可量化的数据、只能靠着Excel与销售挨个对名单的B2B市场人而言，建立针对各工作流程的SOP（Standard Operating Procedure），是避免人员流动带来的中断，以及解决流程不明、权责不清导致的效率问题的关键之策。
与此同时，学会建立独立且客观的认知体系也是当下环境中不论企业亦或者个人生存和发展的必备技能。
德勤在《技术趋势2024》的报告中提到：“太多的商业领袖将生成式AI视为一种减肥药——一种快速而肮脏的手段，利用自动化淘汰工作岗位来降低成本。然而简单‘缩窄’并不通往成功”。这要求企业在做出决策前，需充分考虑自身生态环境与企业员工整体素养；而对于因AIGC焦虑的个人，可通过学习新技术新知识来完善认知体系，充分了解市场对人才需求的变化，以自身核心技能点出发，建立能力护城河