B2B 数字营销需以服务衔接工具，从线索管理寻增长，借力 AI-Agent 与数据驱动提效，解析制造业与软件业营销差异，探索新增长可能。
结合了过去很多年基础知识，也结合了最近半年的新探索，准备讲新的思考和收获，以下是内容价值提炼。
一、B2B数字营销无法直接“工具化”
我们这一代营销人试图用工具解决复杂性问题，比如线索管理、比如营销自动化，但是接触大量的潜在客户后我发现，工具虽然，很依赖使用者和工具的实施环境，如果用不起来或者发挥不出来工具的价值，工具本身就会被怀疑，这是工具在中国本土市场上无法发扬光大的主要原因之一。
在营销范围内，理论上应该先有软件，软件即服务，我们买了软件之后，软件供应商围绕软件提供相应的服务，但是实际的商业环境中，还有另外一种解法，也许适合当前的发展阶段，那就是在需求和软件之间，增加一层服务，先有服务解决问题，再从软件功能里找到我们需要什么。软件功能对于大部分公司来说都是过剩的，这也是软件的特点，它要全面，来满足更多的需求。但是对于企业的视角看，它需要的功能很有限，比如我周围的一家公司，他们仅需要线索生命周期管理的基础能力。
于是我觉得我今年做的事情就有了它的位置，我们团队为B2B企业提供数字营销服务，来去支持企业的营销战略，至于使用什么工具，我们要通过我们提供服务的蓝图来帮助客户决定，再去从市面上选择工具，甚至连工具的使用者也是我们。过去是企业到工具，现在是企业到服务商（我们）到工具。我们来帮助企业完成目标，里面有策略、技术等以及工具。
这个工具代表着很多，比如MA，比如AI。
基于此思考，我们会给我们每一个客户建立一个AI智能体以及多个工作流，来帮助我们提高服务客户的效率，当然也会把这种提高工作效率的方式免费教给我们的客户。
二、先从线索管理里找增长点
万丈高楼平地起，所有的增长策略都要从线索生命周期管理出发，你只有做好这件事情，才能考虑其他的营销策略，而在我接触几十上百家企业之后，我发现没做好线索管理的企业很多很多，而且这里面同样存在着很多机会，你要做的第一件事的就是把线索阶段定义了，然后看到其间的数据，从数据中发现转化率不足的环节。
比如我下面这个图，分别代表了四家公司，你能从中发现不足的地方嘛？你可以在群里探讨以及给我留言。
三、三叉戟增长模型之外的AI回答
有两家公司跟我说，他们零星的开始从AI搜索结果里带来线索了，这是星火燎原之态，前几天就有搜索引擎曝光数据，AI夺走了大量的搜索行为，这件事情是科技的发展，不可逆，我们要思考的是，我们如何从AI答案里也同样得到线索，并且可以追溯。追溯对于市场部来说很重要，我们需要尽可能的知道所有线索来源，帮助我们进行投资策略评估。
我们如何让AI的答案出现我们的公司？
终极答案是高质量内容。
不要试图通过投机的手段，去做任何营销策略，数字营销是一个恩怨必报的体系，你现在为了某目的省去了必要的工作，未来这件事情的因果会在另外一件事情上反馈给你。比如如果你通过批量生产大量低质量内容获得了排名和流量，那么用户的品牌感知就会大幅度下降，你可能不会通过数据看到这种因果关系，但是事实如此。
四、数据重塑策略
过去几年，我们野蛮生长，很在意如何快速的得到更多的线索，但是少了数据分析的部分，甚至我在企业中负责Marketing的时候数据分析投入的时间也不长。
在服务客户过程中，有一些客户的精细化的诉求带着我们做了很多数据分析工作，我发现了其中的巨大的魅力。
比如我们可以有效线索的所有字段维度来揣摩有效的原因？是角色还是诉求，甚至是它的终端设备的差异性，这会给我们提供投入的ROI带来很多思考和洞察。同理，在线索生命周期的各个环节，我们都可以通过数据驱动的思考重塑策略。
比如：
通过商机来去反推什么公司是我们需要猎取的，通过订单来反推客户选择我们的主要原因什么。
数据可以带来无限的信息洞察，不要错过数据带来的机会。
五、制造业和软件业的营销差异
这几年我服务了一些软件行业和制造业，他们在营销策略上是有差异的，明显的差异是软件行业是把专业的事情做普通，而制造业是把普通的事情做专业。
这里面离不开亘古不变的话题，那就是专业。制造业因为有较好的现金流，所以他们在做事上会比较在意品牌，品牌的影响会从售前到交付。而软件行业因为产品虚无，所以需要造噱头。
重心不一样，在营销的策略上会有轻微的调整。
六、B2B的AI-Agent
前文提到一点，我们给每个客户搭建多个智能体，需要修正，其实是给客户提供一个智能体，多个工作流，智能体是一个对话入口，但是工作流可以解决很多工作问题。比如帮助客户拓展关键词，比如生成文章，再比如进行周报的数据分析和给落地页提出转化率优化建议。
这些工作流的价值比较大，但是工作流跟业务结合起来的复合反应会更大。比如我在数据驱动哪一个环节讲的通过数据得到的策略洞察，是否可以让Agent帮助我们进行分析和提出洞察？
如果你现在使用AI的方式还是单一的跟AI对话得到答案，你会发现AI反馈的信息精细度不够，无法直接使用，通过coze或者Dify编排的流程可以帮助你更好的拆解你的业务，让AI帮助我们。
比如我之前发布过一个短视频，里面说过，让AI生成一篇文章，显然不现实，但是如果标题是一个AI，生成目录是一个AI，生成某个片段是一个AI，最后SEO化又是一个AI。
B2B数字营销的AI-Agent可以帮我们提效和帮助我们思考。要开始动起手来搭建自己的AI-Agent和工作流了。