内部改造可以扩大营销对业务收入和增长的影响
些方面 邓白氏第十届年度 B2B 数据报告 2025年营销团队 营销领导者对其影响公司业绩的能力的认知，催生出了一些令人瞩目的发现。这些领导者深知营销团队对于打造买家旅程的重要性，但也有相当一部分人承认，他们对当前的流程和数据存在严重担忧。如果不加以控制，这些不确定性和差距可能会削弱其团队构建有效营销活动、开发个性化且有意义的信息传递和内容，以及打造引人入胜的客户体验的能力。
随着持续的经济压力加剧
吸引活跃且合格的买家比以往任何时候都更加困难，团队迫切需要帮助。Jon Ewing 是我们自己的市场营销主管，曾担任首席技术官、首席营销官和产品开发主管，他对与来自不同公司和行业的 B2B 和 B2C 营销人员合作并不陌生。在最近一次内容广泛的采访中，他分享了自己在一线的视角，探讨了团队如何在变幻莫测的商业环境中优化工作。继续阅读，了解关键摘录和实用见解。
您认为哪些工具或流程最有潜力帮助营销人员在 2025 年促进创新和业务增长？
我想强调三点。第一点可能显而易见，那就是生成式人工智能 (Generative AI)。生成式人工智能已经被用于制作各种营销文案、图像和视频，我认为这是一把双刃剑。虽然人工智能的输出可能更快、更便宜，但营销人员需要非常谨慎地使用它，尤其是在版权、法律、监管和道德问题方面。
在我看来，营销是一门规模化说 电报数据 服的艺术和科学——而说服他人的最佳人选仍然是人类！然而，我们正处于人工智能可以成为强大效率工具的阶段。我们应该思考如何让人工智能增强和补充我们的努力，而不是取代它们。
我的第二个建议是衡量。
没错，这可能是一个无聊的话题，但衡量至关重要。我认为整个行业对有意义的营销衡量关注不够，尤其是对于B2B企业而言。
我们应该花更多时间衡量和分 用于座席绩效管理的五大呼叫中心语音分析 析结果，并根据这些结果做出决策，并向更广泛的企业展示营销的真正影响力。否则，我们可能会冒着仓促上手、寄希望于成功的风险。更糟糕的是，我们最终可能会重复做同样的事情，并相信它们有效，而实际上它们并没有带来任何增量价值。营销团队必须打造这种衡量能力。
LinkedIn 在最近的一份报告中指出
大多数营销人员表示他们拥有合适的衡量工具，但许多人仍在努力获取能够体现其工作价值的指标。您认为这种情况的原因是什么？
在营销团队开始思考人工智 巴西商业名录 能和指标之前，我们必须专注于全面、可靠的数据。高质量、准确的数据是基础——这也是我第三次强调这一点。
在邓白氏 (Dun & Bradstreet)最近的一项营销调查中
85% 的营销和销售主管表示，他们缺乏实现目标所需的全部数据，近一半的受访者表示，他们的公司目前没有投资第三方数据。另有 42% 的受访者表示，将任何类型的数据集成到他们的关键平台或系统中都十分困难。所有这些数据都令人担忧。
营销人员需要将可靠、全面的第三方数据与第一方数据相结合，因为第三方数据能让我们全面了解潜在客户。然后，我们就能从中识别出真正有购买意向的用户。
兴趣可以通过多种不同的方式表达，因此，如果营销人员能够整合可靠的买家意向数据，我们就能获得切实可行的洞察，了解这些人行为背后的原因。然后，我们可以利用这些数据，对更广泛的数据池进行推断，并将这些洞察融入我们的潜在客户评分模型。但在我们的调查中，大约一半的营销人员和卖家表示，他们的公司甚至没有买家意向数据。
营销团队需要与信誉良好的数据提供商合作。这样我们才能增强数据质量，并完善数据管理流程，从而为我们的潜在客户开发策略提供支撑和指导。
反过来，更好的潜在客户开发策略可以帮助我们提升两个极其重要的KPI：开发更多潜在客户，并确保更高比例的潜在客户转化为付费客户。我们需要数量和质量，我认为这两个指标对于向公司领导层证明营销的价值和影响力尤为有效。
营销团队需要与信誉良好的数据提供商合作。这样我们才能加强数据质量和数据管理流程，从而巩固和指导我们的潜在客户开发策略。
乔恩·尤因 | 邓白氏
您提到了人工智能提升效率的潜力。您认为人工智能、数据和测量方法能够以哪些方式帮助营销团队以不同的方式思考和工作？
我认为“传统”人工智能——机器学习和自动决策——不仅在衡量营销活动和实验的有效性方面，而且在建议和实施实验方面都能发挥关键作用。一个很好的例子就是在渠道内部和跨渠道分配支出。
观察广告系列的效果，并根据其表现决定停止或调整对这些广告系列的投资，是每个营销团队工作的重要组成部分。如果我们定期手动执行此操作，那么我们经常会投资于效果不佳的广告系列，等待下一次审核。人工智能非常适合逐分钟监控广告系列数据，并且可以实时建议如何优化支出，或者赋予其自主做出支出决策的能力。
我们也应该认识到，资源限制阻碍了许多团队充分利用人工智能或启动数据质量计划。这促使“营销即服务”产品呈爆炸式增长。我认为，部分营销人员的招聘是团队解决技能差距或人员短缺问题的一种经济有效的方式，这些差距或短缺可能会限制我们的工作。
我在 Salesforce 的一项调查中看到，83% 拥有 AI 的销售团队表示他们在过去一年中实现了收入增长，而没有 AI 的团队这一比例为 66%。
毫无疑问，营销和销售团队都在寻求人工智能，以帮助他们更精准地确定目标客户和目标产品。邓白氏 B2B 数据报告显示，67% 的 B2B 和 B2B2C 高级领导者表示，他们的公司可能在未来 2-3 年内采用人工智能技术。其中，近 30% 的受访者计划将人工智能专门用于销售和营销，25% 的受访者计划利用人工智能来改进内容营销。
我们来聊聊销售线索，以及优质销售线索如何转化为销售。通常有两种方法。第一种是聘请销售开发代表 (SDR)，他们会对销售线索进行预筛选，然后将这些线索转交给相关的销售团队。这种方法效果很好，但很大程度上是一个手动流程，增加了客户销售流程中的额外步骤，而且成本高昂。第二种选择是销售线索评分。
或许这只是我个人的经验，但我认为
线索评分是当今营销中最未得到充分利用（或使用不当）的环节。虽然人工智能支持的线索评分，结合高质量的客户数据，尚未达到完全取代线索评分（SDR）的阶段，但它无疑可以补充和加速整个线索路由流程，更快、更准确地将合适的线索送达合适的销售人员的收件箱。更信息丰富、更快速的线索评分可以帮助营销和销售真正取得进展。