生意一年比一年难做，获客成本一年比一年高。在现在的经济环境下，其实并不存在所谓的最佳获客渠道。很多企业主希望最多多开辟一个渠道，成本低一点更好。

当然，并不是说主流渠道不再有效。只是在流量瓶颈、人力成本高、获客效率低的困境下，尤其是数据需求大的B端企业，迫切需要探索更高效的获客渠道。(如知识产权、工商财税、建筑资质等。)

与B2C相比，B2B业务是连接到企业管理的决策层，这种模式需要主动触达客户，尤其是需要亲自接触决策层的中高端产品。

得益于大数据、AI人工智能等技术的快速发展，可以批量高效的找到KP决策者，最终的交易模式在中国将不再是幻想，彻底颠覆传统的获客模式。

这不是中国独创的商业模式。专业来说，这类业务叫“销售预测”，领域是“企业智能”。在欧美已经发展了10多年，目前市场领域已经相当成熟。

比如2020年，美国市值130亿美元的最大科技IPO b2b营销预测公司Zoominfo，他之前收购的科技型B2B销售预测公司Everything，以及该领域知名初创公司新人Mintgo，都是与微软Office 365、英特尔McAfee、Salesforce RelateIQOracle、Zoom、SAP等硅谷科技巨头合作过的大客户。

简单来说，这类产品就是通过人工智能技术为企业预测潜在客户，提升销售业绩，增加销售收入。这种方式打破了传统获客，即传统产品销售的单向信息传递买方市场，帮助企业更高效、更精准地获取客户画像，提高线索转化率。

然而，国内Saas产品在这一领域起步较晚。在此基础上，我们根据国内B2B企业的特点，开发了一系列面向智能销售的Saas(软件服务)产品，主要做了三件事:

1、寻找客户——通过对全网垂直企业数据的动态挖掘、分析和重构，建立千亿级企业信息库，通过大数据检索引擎精准定位和挖掘潜在客户。

2、筛选客户-基于智能AI机器人，高效触达客户，以自拨、在线问答等方式快速筛选感兴趣的客户，并与销售人员同步所有询价记录，方便人工跟进。

3.客户管理-打通客户管理系统CRM，把握销售流程，盘活现有客户资源，打通售前售后管理流程数据。

看似简单，其实线索挖掘是一项复杂的工作，其难点在于信息的真实性。人可以说谎，但企业行为很难欺骗。

因此，为了保证信息的准确性，需要成徐苑批量建立数据库，从遍布互联网的2500多个开放网站中抓取企业行为数据，构建数据质量评估体系。

所以必须承认，企业的信息在这个量级的数据库中会展现的更加完整，匹配的销售线索也会更加准确和精准。当然，在选取的线索中，销售最需要也是最重要的部分是:企业KP是关键人物的联系方式。

合法合法的收集联系方式后，系统要对其进行清理分类，智能识别标记，比如哪些号码是活跃的，哪些是不需要联系的空号码，不活跃的和无效的号码，最后检测空号码。

最后利用机器学习算法智能推荐销售优先的企业KP的联系方式，如总经理、业务经理、市场经理、HR等。

智能推荐

对于很多B2B公司来说，之前主要靠人工寻找线索。根据Salesforce的研究，销售代表只把1/3的时间花在销售上，其余时间都花在收集整理线索和数据上，导致质量低，效率低。

由于B2B业务常年的销售痛点，市场迫切需要准确、及时、全面的营销线索，而这样一个智能获客系统已经能够满足这些需求。

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作者:齐格

标签:人工智能销售B2B