笔者尝试运用一个不是很恰当，但是简单易懂的方式描述下自己对于B2B营销各理论体系的理解。设想一个场景：一个刚刚逆袭的男生想寻找婚姻（完成客户订单），成功与否只有一个衡量指标：女生的颜值（客户预算金额的大小）。
要寻找高颜值女生，首先要知道她们在哪里，蹲守北京站，三里屯和中戏校门口，遇上的几率会完全不一样，为了提高成功率，此男生需要做一些网络搜索或者实地调研，来了解在哪蹲守遇到高颜值女生的几率最高-------------【市场研究是B2B数据营销的核心领域，也是B2B营销闭环的起始一步。不同于B2C市场的波澜不惊，在B2B市场上的一个政府政策，汇率的一次变化都会造成市场的巨大波动和市场机会。能快速响应市场变化的市场研究团队，是整个B2B营销的指路明灯】
男生衡量了下自己的相貌和财力，觉得北京站貌似过于低端，而自己又无法高攀到中戏校门口，最后决定蹲守三里屯-------------【市场细分，在B2C市场有着巨大的个体化差异，资源就算砸错市场也会有产出，而B2B营销一旦找错细分市场就会血本无归。广告主需要先对自身产品和品牌价值有正确评估后，才能进行正确的市场细分。如果只是一味的把客户分为“有钱”和“没钱”对于营销没有任何价值，例如一个非著名品牌的IT设备供应商针对五大银行，三大运营商进行营销，没有客户会冒着合规风险进行采购】
男生在三里屯对于大量过往的高颜值女生看花了眼，在认真考虑后拿出纸笔，写下了自己喜欢颜值类型的描述，包括头发，脸型，身高等，把注意力在有限的目标上-------------【客户画像，帮助广告主讲清楚需要针对的具体客户有哪些特征和属性，在市场细分后进一步集约营销资源，这也是营销闭环中策略和执行间的交接点】
男生发现几个女生的颜值符合自己的目标，然后又细心对女生的穿着打扮进行观察，想对女生的性格，家庭背景，兴趣爱好做一个初步判断，以找到搭讪的话题。比如对穿运动鞋的女生用旅游的话题，穿着入时的女生直接问奢侈品店在哪，学生打扮的问网红小吃怎么走等等-------------【客户预测分析，Predictive analytics model，帮助广告主通过可收集的信息，例如PC台数，员工人数，所在行业，过往销售记录等，来预测客户可能的潜在痛点，预算范围，以及自己产品线中匹配的相关产品等。需要强调的是，B2B营销的自建预测模型的效果并没有B2C的理想，一是因为B2C广告主能收集的客户数据密度远大于B2B，例如一个客户很容易一年在京东上留下100条购物记录和几千条浏览记录，而B2B客户大部分一年就几次采购，没有足够的数据量来保证模型的精度。另一点是市场上懂数据，懂技术，懂业务的数据分析师高度稀缺，要明白B2B营销背后的数据逻辑，往往需要3-5年时间，广告主无论是自身培养或者外部招聘的成本都相当高】

男生搭讪很多次后，发现绝大部分都遭到了女生的白眼，于是开始重新审视自己搭讪的话题策略，但是无论怎么调整，能想到的话题就这么几个，搭讪的成功率也没有明显提高。在灵光一闪后，男生在网上发起了一个关于不同穿着的女生最佳搭讪话题的有奖投票，最后得到的结果让人非常惊奇，比如穿运动鞋的女生最佳话题是口红的品牌，穿着时尚的是学习蜡笔小新问是否喜欢吃青椒-------------【人工智能 AI在CRM营销中的应用，人工智能的本质就是整合更多人的经验，通过更海量数据的机器学习，从概率的角度回答每个问题的最优化选择，人工智能在数据营销中的最大作用是降低了对资深数据分析师的依赖】
在调整搭讪话题策略后，男生的成功率有了明显提升，成功地加了几十个女生的微信，男生每天忙于微信聊天，有时也会打打电话，转几个帖子等。男生觉得这种通过社交媒体的沟通是最省时省力，并且能更实时获取女生的反馈，来了解女生对自己的好感是否有提升，并且能调整自己的沟通策略-------------【B2B的数字化营销，Digital Marketing，不同于B2C的数字化营销的最终出口是电商，B2B数据营销的主要目的是在客户接触的早期，通过数字的“轻”营销模式，进一步了解客户的真实痛点，需求和可能采购意向等，同时建立客户的好感度】
天天待在三里屯让男生付出了大量的时间成本，男生发现在互联网上同样有很多方式能认识女生，比如在微博上通过用户的标签，所在城市，发言内容，自拍照等，在批量下载这些数据后，男生自己写了个程序进行甄别，主动加符合标准的女生为好友。虽然在微博上女生的照片大多经过处理，加好友的失败率远高于线下，但是从成功加女生的平均时间成本来说，是远优于线下搭讪的-------------【开放数据，Open Data，在B2C领域由于个人隐私的问题，要合规地批量获得客户数据是不现实的，但在B2B却是有成本低廉的捷径，例如在网上存在大量政府，互联网公司等来源公布的企业级数据，通过爬虫工具可以很容易获取海量的目标客户数据，常用的包括工商提供的企业信用数据，招聘网站提供的企业招聘数据等。但是在获得目标企业数据后，再要获得联系人的数据，则同样面对合规的问题】
由于在社交媒体上和过多女生同时沟通，男生发现自己容易把话题聊岔了，刚刚问了女生的生日，马上又再问女生的星座，从女生角度会发现男生的话题经常前言不搭后语，造成大量女生拂袖而去。男生想了下，拿出一个小本本，记录下每个女生已经聊过的，现在正在聊的，未来可以聊的话题清单，保证让每个女生看到的话题是连贯的-------------【客户体验，CX，Customer experience。帮助广告主在客户画像、营销内容、接触频率和接触次序间建立桥梁，保证客户在一个时间点，以可接受的频率，只接受到一套连贯的，和客户痛点关联的内容。这个领域对于有丰富营销内容，市场部内部结构复杂的大型广告主是非常重要的】
男生逐渐发现，在聊天过程中类型相似的女生有着类似的聊天套路和标准答案，因此写了一个微信的聊天辅助程序，通过穷举法，根据女生的类型，以及各个问题的历史最优解进行自动回复，只有那些过往没有聊过的话题才会自己手工回复-------------【营销自动化，Marketing Automation，通过营销自动化工具，在客户画像的基础上，整合最优的营销内容（Content），促销策略（offering），在最优的营销接触渠道上进行个性化营销，在千人千面的背后，其实是基于历史经验的营销资源整合方式的优化过程】
男生觉得自己每天花大量精力和不同女生去沟通，决定开始做减法，在微信联系人备注中加入标签，刚认识的女生标注A，保证每天至少主动沟通一次。和自己沟通超过十句的标注B，保证当天回复女生的问话。热烈讨论两个以上话题的标注C，保证在五分钟内回复女生的问话。已经愿意出来约会的标注D，逢年过节发微信红包。连续两周不回复自己的直接拉黑。-------------【客户转换漏斗，Leads Funnel，通过对客户的分层，了解客户在销售转换中的不同阶段，来有效的分配营销资源】

某次大扫除，男生发现女生藏在床底的许多书籍和材料，教授的内容包括如何应对男生的搭讪，如何甄别男生的品质等等，看到女生在这些资料上的笔记，男生留着冷汗发现自己之前的小伎俩都在女生认知范围内，女生能看懂自己的所做作为，只是是否愿意明知是圈套，仍然还要往里跳而已-------------【营销人的自嗨，在B2C营销中，客户往往不会花费精力，也没有专业度来判断广告主营销的可信度，一个代言明星的信任背书，一句有煽动力的Slogan，就会产生很好的市场效果，而就算买错了东西，客户也不一定会发现。而B2B领域完全相反，首先客户是真正长期使用产品的，会比广告主更加了解产品。其次一旦采购错产品，客户的关键决策人很可能会丢了赖以生存的工作。最后也是最重要的，客户的每次采购往往都会有特殊的内部驱动力，新增和更换供应商对于大部分企业来说是非常敏感而且存在高度风险的，一次大型采购往往来自客户高层领导的更换，一个政府的红头文件，一次企业内部的业务重组等等，很少有客户决策人会冒着风险主动去推动创新项目。作为营销人员，很难真正去理解这些客户的内在驱动力，所以会设计出一些业内人觉得啼笑皆非的营销方案。在广告主内部只有有经验的一线销售才能对客户的这种内在驱动力有感觉，因此观察一个B2B广告主的数据营销是否有价值，很重要一点就是和一线销售的结合程度】
讲完以上林林总总的各个领域，可能您对于数据营销更加犯晕，其实笔者通篇想说的是，B2C的数据营销有固定的套路，广告主之间拼的是谁家能拿出更多资源把整个套路打完打精。而在B2B的数据营销，以上很多领域都是可以单独拿出来建设，B2B广告主可以根据自己所在细分领域，当前业务痛点，可支撑资源量和业务应用场景，选择一些短平快可实现的领域进行投资，B2B的数据营销其实是有很多捷径可以走的。