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一、看行业现状
二、看用户属性
当用户数量爆发式增长时,数字化工业平台面临的是客户需求数量也随之爆发,在这个过程中,任何商品都可以实现爆发式的业绩增长。但是在流量见顶的平台中,营销人需要提高对标签化和分层的重视程度。如未能构建标签与分层,企业仅能采取粗放式营销的模式,以统一的营销方案面对需求各异的用户,成本必然高居不下,无法完成降本增效的目的。
因此,企业需要对不同的用户进行分层,因为用户在企业中的角色不同,其关注的产品重点也各不相同。针对用户角色,设计专属的链接形式,在B2B工业企业的营销信息定位和定制中,关键在于深刻理解目标客户群体的特定需求和购买行为。
决策者(如企业高层):
他们关心的是长期战略和投资回报,营销信息应聚焦于产品的长期价值、成本效益分析和行业趋势。
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高级报告和白皮书,涵盖行业趋势、战略分析和长期投资回报 -
案例研究,展示产品如何帮助类似企业实现战略目标 -
高级管理人员的网络研讨会和圆桌会议,讨论行业挑战和解决方案
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技术说明手册、产品规格表和性能数据 -
在线技术研讨会和产品演示,展示产品的工作原理和实际应用 -
技术支持和FAQ,帮助他们解决具体的技术问题
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产品操作视频和培训材料,提高操作效率 -
维护和故障排除指南,降低维护成本 -
运营效率分析和改进建议
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市场分析报告和销售策略指南 -
产品市场潜力和目标客户分析 -
销售工具和资源,如销售演示模板、竞争分析等
三、看运营方式
四、看AI与MTL营销体系的结合
通过MTL的体系,企业将能够对线索进行全生命周期的管理与运营。如今,随着AI在多个营销场景下的落地以及Agent技术能力的成熟,AI与MTL结合,自动化MTL流程中的某些环节,进一步放大了MTL的价值。
MTL(Market to Lead),主要分为以下三个阶段:
Market阶段:目标市场定位、品牌认知建立、行业影响力扩展
To Lead阶段:通过内容营销、活动、广告等触达目标客户,生成潜在客户(Leads)
Lead阶段:线索评分、培育和转化。
传统MTL体系依赖人工经验、静态规则和有限的数据分析,而伴随AI的接入,则会完全重构这一流程。
线索智能评分
基于用户在多个渠道下所产生的行为数据,系统可以结合AI能力,围绕查看、下载、申请试用等维度,对该线索进行综合评分。此外,通过分析潜在客户的浏览行为、购买历史、社交媒体活动等数据,AI可以预测其转化为客户的可能性,并据此对线索进行优先级排序。这将大大提高线索管理的效率和准确性,帮助销售人员更快地识别高价值线索并跟进。
沉默用户自动唤醒
在致趣百川系统中,企业可提前将相关流程设置好,依据“注册、浏览、下载”等不同的客户行为设定相应的触发条件,并结合AI邮件的能力,提前设置好智能邮件模板。
企业可在后台配置自动化的用户触达流程以及个性化的内容创意模板,通过AI能力实现内容与流程的动态生成,减少人工干预,提升个性化触达效率。
统一取到数据,完善用户画像
致趣百川Agent具备强大的数据分析和挖掘能力,能够整合来自多个渠道的客户数据,包括网站浏览记录、社交媒体互动信息、历史交易记录等。通过对这些海量数据的深度分析,Agent可以为企业生成详细的客户画像,快速分析用户及公司的实力和购买潜力,帮助市场部获取完整的用户360画像,为营销自动化流程提供精准的用户线索,进而确保持续高效地产出高质量线索。
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对于营销和获客来说,工业在国内既是有着悠久发展历史的传统领域,也是不断适应市场环境、积极求变的新领域。因此,对许多行业来说,工业的营销转型路径往往具有非常高的参考价值。



