北京2024年7月1日 /美通社/ -- 盛夏伊始，萬物競秀。華為開發者大會2024于6月21日在東莞松山湖盛大開幕。活動期間，以AI為主題的《AI注入品牌營銷新動力》閉門會圓滿舉辦。

賽諾貝斯集團副總裁，科技制造事業部總經理李喆，應邀參與本次閉門會圓桌討論，與諸多業界重量級伙伴共同探討了AI在品牌營銷當中的應用現狀與挑戰，前景與趨勢。并向與會者分享了賽諾貝斯對于AI在B2B營銷中的價值與作用的思考與實踐心得。

以下將為您呈現此次演講的精華內容，讓我們一起走進這場思想的盛宴！

B2B與B2C營銷中AI應用的差異

這個話題可以有很多種解讀和答案。但如果從AI三要素——華為云混合云總裁在《大模型混合云十大創新技術》發布會上提及的數據、算力、算法——的角度來看，數據是二者最大的差異所在。具體體現在兩個方面：

一是數據體量，受限于客戶數量、成單頻率、數字化程度（例如電商業務的比重）等諸多因素，B2B營銷中積累的數據相比B2C營銷中的海量數據有著相當大的差距。尤其是對單個企業來說，這種差距表現得更為明顯。

二是數據開放性，B2C營銷層面，社會化的因素占據了相當大的比重，有大量開放的數據和內容可以供模型訓練之用。而在B2B營銷領域，相應的沉淀都存在于企業的私域中，很大業務認知甚至沒有數字化的存在。

三是數據治理的挑戰，在《大模型混合云十大創新技術》發布會上，華為混合云的三位負責人以及兩位客戶代表，在演講中都不約而同地提到了數據治理的重要性。如果說算法與算力是發動機，那么數據就是供給發動機的燃料，燃料品質如果得不到保證，發動機的效率自然會差強人意。就目前而言，B2B營銷領域的數據在標準化程度，業務鏈路的覆蓋程度，以及反映業務的準確程度方面，相比B2C營銷所面臨的挑戰更大。

AIGC之外的B2B營銷AI切入點

除了AIGC，我們看到的當下諸多B2B企業在考察和考慮AI在營銷的應用時，都首選了獲客環節。坦率地說，我們認為這一選擇并不是從AI的現狀實力和價值出發，而是從企業最急迫的訴求出發做出的選擇。

在經濟下行的大環境下，企業普遍生存艱難，獲客難成為絕大多數B2B企業最迫切的難題。新技術、新應用的出現，往往都會被賦予解決當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的表現并不理想。

B2B營銷AI應用的本質

對于這一現象，賽諾貝斯與AI技術戰略合作伙伴時和云途的魏鑫老師進行過深入的分析和探討。形成了一些明確的共同認知：

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了前面AI三要素提及的算法與算力，G則是AI的應用目的——內容生成。

對于B2B營銷而言，T與P這兩個技術理念與AI應用的底座并不需要改變，但應用的目的肯定是不同了，內容生成只是表象，獲客提升只是冰山一角，她們的核心應該是業務驅動，也就是B——Business。

所以，AI在B2B營銷中所依賴的，是基于算法的業務預訓練模型，其目標是使用預訓練模型，通過目標特征的調試、優化、迭代，打造成針對特定行業、企業及業務場景的定制化模型，為前者的業務推進提供驅動力。

基于這一認知，對于AI的應用，就不應該拘泥于獲客環節，而應該從企業整體的業務流程入手，既要覆蓋M2L的增量業務，也要包含L2G的存量業務，二者融合為一個整體去尋找AI的發力點。

AI應用的關鍵：找到場景抓手

本地圓桌會議另一位嘉賓，中國品牌建設促進會常務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應用的場景。在當下的環境中，我們不應該奢望AI對整體業務體系的賦能與改造，而應該腳踏實地地去尋找當前的業務環節加以改造，或者創造場景對當前的業務流程做出調整。

在這一過程中，我們要意識到，BPT方向的努力是可能觸及當前業務流程、業務規則的改變，對于可能出現的阻力要有充分的心理準備。舉例來講，通過AI模型進行線索再分配，就需要改變企業現有的線索流轉規則和政策，相應的激勵、考核也需要隨之調整；而AI應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，而從基于規則的靜態定義，演變成基于算法的動態定義，面臨的阻力和挑戰可想而知。

總而言之，對于AI在B2B業務中的應用，戰略層面需要從宏觀入手，以全局視角、整體地梳理業務體系。戰術層面則需要聚焦微觀，尋找合適的環節，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，成為推進業務的持續驅動力。