MTL+AI营销获客体系搭建指南—让获客增长可预测

为何要做这份指南？ 营销获客看似简单，写一篇文章、发一张海报、办一场活动，投一下 SEO，好像用户自己就来了。 但实则不然，ToB 的营销获客的难点并非在于内容的生产，而是在于对用户真实需求的理解，以及用户线索在企业内部的流转难题。 当然，许多企业也意识到了这个问题，并纷纷开始营销系统的建设。此时伴随着近两年 AI 在营销领域的落地和应用，如何将 AI 能力融入到 MTL 体系之中，加速体系内的线索流转和运营效率，就成为了许多企业关心的难题。 如果没有科学的、正确的、系统的方法论指导，仓促上马建设营销系统，往往最终导致效果不佳，浪费了大量的时间和人力成本投入。此外对于市场部而言，作为一个本就是需要投入才会有产出的成本部门，如今还需要再额外花费成本来建设系统和体系，如果没有产生正面效益，在内部的压力可想而知。 因此，一份系统介绍 B2B 企业从 0-1 建设 AI+MTL 营销获客体系的指南就十分有必要，这也是致趣百川推出这份指南的主要原因。 本指南详细介绍了一套相对完善的 B2B 企业 AI+MTL 营销获客体系搭建流程，系统回答了 ToB 市场部在营销层面该做什么、该怎么做、由谁来做 ，以及如何在企业内将 MTL 体系成功运营起来从而产出实际业务价值等问题。 企业营销获客体系建设不易，希望我们在本指南的经验总结对您有积极意义。 适合哪些人阅读？ •市场总监以及市场团队所有成员 PART.01 PART.02 PART.03 PART.04 PART.05 MTL+AI = 可预测的营收引擎 PART .01 当前 B2B 企业营销获客体系建设的典型困扰 获客本身并不难，难的是长期持续地保持高效获客的状态，以及稳定运转的营销获客流程。当营销系统上线后在企业中能被持续使用，并相较于过去的 leads、MQL、SQL 等数据产生质的飞跃，才能证明一款营销系统的成功，才能让市场部进入到“有持续线索进入、有自动化线索孵化能力、有更高的线索转化效率”的正向循环状态，进而对企业持续产生价值。 然而根据致趣百川的观察，当前许多 ToB 市场部在做事情、搭系统时并没有明确的目标，只是因为“他做了”所以我也要有，关于“这套系统如何建设、这套体系如何运转、市场部以及其他人员在体系中扮演怎样的角色、最终希望达成怎样具体的目标、工作流程变动”等可能会遇到的问题和目标，并没有思考得特别清楚。 问题一：营销获客体系是为谁建的？ 首先，我们要搞明白一个问题，这套营销获客体系是为谁建的？ 市场部吗？的确，使用者和受益人都是市场部。但系统内的如线索管理、用户 360 画像、自动化流程等能力，都是为了助力市场部更好地孵化线索。因此，这套系统本质上还是为了更好的服务销售，为销售提供意向度更高、更准确的线索资源，进而为公司的营收带来正向收益。 不想清楚这一点，公司内其它部门，尤其是销售部，会十分抗拒营销系统的引入。走出固有的舒适圈，对任何一个人来说都是一种挑战，更何况一个群体。 问题二：权限分配不明，部门之间数据不通 以某企业为例，当采购了致趣的 MA 系统后，系统内的权限分配却依然按照固有的部门和岗位来进行设置。导致各部门之间仍然只能看到自己原有的数据，如市场部只能看到线索收集上来的情况，转出后销售的跟进情况却无从得知。 再比如，公司市场部内的不同员工做了不同的权限设置。在进行用户分组时，每个人只能看到自己设置的分组，本来能够直接复用他人创建的具备“某行业、某行为”特征的分组，现在就需要自己再额外单独创建一次，浪费资源也浪费时间。 这样就会导致营销自动化的流程难以推进下去，也会带来部门中各员工“只扫门前雪”的情况，十分不利于市场部年度目标的达成。 问题三：系统上线后直接躺平，寄希望于系统能带来翻天覆地的改变 许多企业管理者对营销系统抱有一种不切实际的幻想，认为只要投入重金采购并实施一套先进的系统，就能像变魔术一样，解决所有营销获客的难题，从此可以“躺着”等线索和订单。这种想法就和看书一样，买了 = 看了。 营销系统并不是医治百病的良药，它只是帮助企业优化流程、提升效率的工具，只负责将企业在营销获客层面的病症，以数据形式暴露出来。最后要不要解决、如何解决，完全取决于企业以及市场部的能动性。 系统上线只是万里长征的第一步，后续需要对流程中的关键环节进行不断地完善： •内容创作：根据用户画像和行为，不断生产有价值的内容来“喂养”自动化流程；•流程优化：A/B 测试不同的邮件文案、触达时机、培育路径，持续优化转化率；•数据分析：定期复盘活动报告、归因分析，洞察规律，指导下一步的策略调整；•模型迭代：根据新的数据，不断训练和优化 AI 线索评分模型，提升其准确性。•...... 如果在系统上线后直接躺平，那么再昂贵的系统也只会变成一个“高级通讯录”，最终被束之高阁，导致项目失败。 PART .02 应用数字营销系统的三大误区 决策层的典型误区：表现在立项之初，只拍板不推进01 决策层的支持对数字营销系统建设的成功至关重要。这里的决策层不止局限于市场部，需要得到销售部以及公司高管的一致认可。 否则人是有惰性的，在实践过程中，流程的调整、工作习惯的改变，可能会在短时间内对团队带来不适应感，进而产生一些反对的声音。因此在系统落地过程中，决策层不能只是负责拍板，还需要显露出自上而下推动流程变革的决心。因此，提出建设方案的高层需要让各位老板们充分认识到应用数字营销系统的必要性。 另一方面，诚然管理层的支持对数字营销系统项目的成功至关重要，然而现实中许多管理人员都抱着“只要指标下得好，快马也能不吃草”的心态， 只谈指标却不谈资源支持，最终指标的实现必然会大打折扣。 因此，企业管理层需要持续向全公司传递该系统对于实现营收增长的战略意义，为项目扫清组织障碍；另一方面，要主导建立跨部门的数据治理委员会，明确数据所有权、使用权和安全规范，让销售团队安心，确保数据在安全可控的前提下实现价值最大化。 市场人员的典型误区：急于求成，对新系统信心不足02 由于营销获客系统的主要推动者和使用者是市场部，因此市场部本身就带有一定的成本压力。尤其是如今各家企业都在“降本增效”，如果引入新系统后效果不佳，势必会引发新一轮的“口诛笔伐”。如果带着这样的心态，往往会使得市场部将自己“焦虑、急躁”的心态强加营销系统建设过程中，如此一来也会让自己对于目标的判断不清晰，进而产生以下两个误区： •误区一：急于求成，期望过高。由于市场部本身带有“成本中心”的原罪，急于证明新系统的价值。这种心态会导致在项目规划时，试图“一口吃成个胖子”，希望系统一上线就能解决所有问题，实现所有高级功能。结果往往是项目范围过于庞大，实施周期漫长，团队疲于奔命，最终却因为复杂度过高而难以落地。当短期内看不到显著效果时，团队信心受挫，甚至开始怀疑当初的选择。 •误区二：路径依赖，信心不足。面对一个功能强大的新系统，市场人员可能会感到不知所措，习惯性地沿用旧的工作模式。例如，有了自动化培育流程，却依然手动、无差别地群发邮件；有了线索评分，却依然将所有线索一股脑地丢给销售。这背后是对新工具、新方法的不熟悉和不自信。 因此，市场部需要重新梳理清楚自己的业务需求和重心，逐步推进。 •首先，必须重新梳理业务的优先级，采用“小步快跑、迭代优化”的策略。先聚焦于一个核心痛点（如激活沉睡线索），打造一个“样板间”来建立团队信心和内部口碑。 •其次，市场部更要主动学习和拥抱新的工作方式，将工作重心从“闷头执行”转向“计划策略”，利用系统提供的能力，不断测试、学习和优化，用数据证明自己的价值。 “为什么我不能像以前一样直接在 Salesforce 里操作？”、“这又多了一个 App，太麻烦了！” 可以预见，在推进数字营销系统的过程中，一定会有销售发出上述这样的感叹。 数字化营销系统，很大程度上改变的是营销人的工作习惯，对于销售的影响反而是最小的，但也并非没有。如将系统与原有的 CRM 系统（Salesforce、销售易）实现对接后，销售的工作流程也会发生相应的转变，如在收到 SDR 转出的线索时，销售需要在手机上的“轻量型 CRM”中进行联系客户、接收 / 拒收的操作，完全不会涉及到 Salesforce 的环节，他们会感到不适和抵触，也是正常的情况。 此外，在许多传统 B2B 企业中，销售长期处于核心位置，缺乏针对线索的反馈习惯。而数字营销系统，推崇的就是用户线索的数据整合与闭环。如此一来，销售在拒收时需要填写对应的拒收信息，本质上是增加了销售的工作量。 另一方面，销售对于数据安全方面的考虑，要比大多数市场人所认为的要慎重的多。由于营销系统连接的是市场部与销售部这两端，无可避免的需要打通销售部的客户管理工具（Salesforce、销售易等）。部分销售会担心一旦开放接口，会导致用户信息泄露，进而带来业绩上的损失。 因为当听到要将 MA 系统与 CRM 打通时，销售的第一反应往往是：“市场部是不是想把我的客户数据都拿走？”“数据打通后，会不会导致客户资源泄露和流失？”这种担忧是真实且合理的。如果不能在项目初期就给出一套清晰、可信的数据安全和权限管理方案，销售部门的抵触情绪将成为项目最大的“拦路虎”。 通过总结这些问题和误区可以发现，要让数字营销系统落地成功，让系统在企业内部真正用起来，除了选择合适的工具以外，还要有数据、有人、有方法，这些因素对数字营销项目在公司内落地的成功有很大影响。 PART .03 正确理解 MTL+AI 体系 什么是 MTL ？ 01 随着越来越多 B2B 企业对线索管理认知的加深，通过一套成熟的体系来建立流程化、可控制、可持续、可重复的线索管理机制就非常重要，这就是 MTL 的价值。 简单来说，MTL 是一套关于获客及线索管理的，综合的营销流程与方法论。基于对细分市场的深入洞察，企业可以在市场侧围绕产品、解决方案等内容展开端到端的个性化营销活动，通过持续的触达来产生可观的线索数量，以驱动业务的加速增长。 AI 如何结合 MTL ？ 02 如果说 MTL 为营销获客搭建了坚实的“骨架”，那么 AI 则为这副骨架注入了智慧的“大脑”和强大的“肌肉”。 也正因如此，AI 技术并非要颠覆 MTL，而是作为“超级放大器”，在 MTL 的每一个环节实现效率和效果的指数级提升。尤其是在从 MQL 到 SQL 这一转化进程中，AI 的应用正在重塑 B2B 营销的效率边界。 在这里，我们就要思考，如何将 AI 融入到已经运转成熟的 MTL 流程当中。 首先，我们需要梳理出 B2B 企业当前所需要的 AI 营销能力与场景。如下图所示，我们可以将 AI 应用，大致分为“应用层、AI 服务层、AI 平台层、模型层以及数据层”这五个层级。 对于大多数 B2B 市场部而言，主要集中在应用层的“AI 邮件、AI Chatbot、AI 企微、AI SDR”等一线营销场景。基于致趣百川对 B2B 市场部 AI 应用能力的分层，能够将 AI 能力使用到服务层，就足以为营销效果带来巨大的改善，如这一层级的用户画像分析功能。 在 MTL 体系中，包含有“市场洞察、市场管理、销售赋能、需求发现、质量保证”这五部分，AI 主要的应用场景就集中于此。 •市场洞察： oAI 客户画像分析：通过 AI 技术深入挖掘客户数据，精准识别潜在客户的特征和需求o智能标签系统：基于用户属性、行为数据等特征，通过 AI 算法自动打标签并实现动态分组管理o数据智能分析：利用 AI 分析多渠道客户数据，实现身份自动关联和合并，构建 360°客户画像 •市场管理： oAI 内容生成：通过 AIGC 技术快速生成个性化营销内容，包括邮件、企微消息、微信图文等o智能落地页：基于用户画像生成千人千面的个性化落地页，在最终转化页面提高转化率o多渠道个性化触达：AI 根据用户兴趣和画像推荐营销内容，实现活动邀约、内容推广等场景下的 1:1 个性化沟通 •销售