B2B企业数字化转型需要四类基础设施：①客户数据；②营销系统；③执行流程；④执行团队。
B2B企业数字化转型可以立即实施的六个行动：①销售漏斗体系；②营销自动化；③客户画像；④营销定量管控体系；⑤数据治理；⑥商机培育平台。
B2B营销在过去很长时间里都是围绕着商机挖掘展开，如果广告主建立成体系的线上会议就已经算是走在数字化的前沿了。实际上，不同于B2C营销领域中新概念，新技术和新模式的层出不穷。
数字化转型（Digital Transformation），一个过去几个月最近突然很火的概念，笔者在最近一段时间在很多场合被客户问及，从百度指数看到，这个概念是从16年10月突然起了声量，由于需要给客户写材料，笔者做了些研究，在这里进行分享。
首先聊下“数字化转型”这个概念到底指什么，笔者在百度上搜索得到的答案千奇百怪，每个厂商都在讲不同的故事。
笔者能找到最久远并且最成体系的，是麦肯锡全球研究院（MGI，McKinsey Global Institute）在2014年7月的研究报告，主要针对中国劳动力下降，GDP无法保持持续增长的问题，提出通过数字技术（很大的概念，包含了IT，互联网，物联网，云计算，大数据等）和行业的结合，可以拉动中国0.3-1%的GDP。看上去是存世已久的“两化融合”概念的升级版，主要发力在六个行业：个人电子产品，汽车，化工，金融，地产和医疗。
劳动效率的提升（Productivity）
业务模式的创新（Innovation)
客户消费的促进（Consumption）
在以上“数字化转型”的概念里，并没有涉及数字技术和营销结合的内容，笔者在做相关作业时，主要基于以上概念在B2B营销领域进行延伸。
需要说明的是，在此讨论的并非B2B领域数字营销的模式问题，也不是营销技术和工具的技术问题，更不是客户关系管理（CRM）的应用问题，笔者想讨论的是数字技术如何解决B2B营销现有的业务侧痛点，达到Productivity，Innovation，Consumption的目的。
不同于B2C营销领域中新概念，新技术和新模式的层出不穷，B2B营销在过去很长时间里都是围绕着商机挖掘（Leads generation）展开，电子邮件营销，线上线下会议和电话营销是核心的营销手段，如果广告主建立成体系的线上会议（Web Seminar）就已经算是走在数字化的前沿了。有些广告主尝试了某些B2C领域的套路，例如微信营销，程序化购买等，但鲜有成功案例。从根源来看，这是由客户采购决策链的差异造成的：
B2B的客户更偏于理性，采购决策链漫长而复杂，采购过程受影响节点过多，最重要的是，B2B营销面对的是客户中的“岗位”，而非具体的“人”，这点在每年人员流动率超过30%的中国尤为明显。
这些差异造成在B2C领域那些激发客户冲动消费的更实时，更密集，更个性化的数字营销技术在B2B领域很难有用武之地，除了营销自动化（MAT，Marketing Automation Tool），集客营销（Inbound Marketing）少数几个领域和理论外，并没有太多实质性的突破。
因此在未来很长一段时间内，B2B营销仍然将围绕着“商机挖掘”这个核心命题展开。
下图是笔者整理的B2B营销数字化转型模式的结构，下文将从上往下，从业务目标，实现能力，基础设施和实施内容四大层次依次进行梳理。
B2B营销数字化转型模式结构
1、效率（Efficiency）
由于B2B的营销需要更强的专业度，广告主往往会对内部团队进行职能细分来提升营销的专业程度，对于产品较专业，产品线较长的广告主，营销链条会被拉的很长，大量时间被消耗在不同节点间的沟通上，从营销策划到最终商机入销售团队，整个营销过程可能要经历数月。因此可能会发生客户已经对营销内容感兴趣，甚至表示明确需求，广告主却受限于复杂的内部流程而无法抓住这些商机。
通过营销自动化工具，B2B广告主可以有效地对营销流程进行梳理，通过反馈收集机制实时提升客户画像精准度，以客户采购周期过程（Customer journey）为中心建立跟进责任机制和时间点，提升资源标准化和整合度，优化营销效率，抓住有限的客户兴奋期窗口转变为商机，同时降低营销过程中的内部运营成本。
2、营销资源的整合（Integration）
在B2B营销过程中涉及的客户数据，营销物料，呼叫中心，各类供应商等资源是在具体执行过程中以营销活动（Tactic）层面进行整合，每次营销活动结束后只会产生“有商机的客户”和“没有商机的客户”两种结果，出于广告主内部以商机为中心的考核体系，大批有潜在需求和购买能力，但只是没有短期需求的客户是被忽视的。
通过客户反馈的收集，客户数据的管理形成更精准的客户画像，能帮助广告主以客户数据为中心打通不同的营销活动，在更长的时间维度持续发掘和追踪客户的采购需求，整合资源形成更高层面的营销战役（Campaign）。
同时在原有营销资源之外，还可以对接营销数据，代理商数据，市场研究数据甚至异业合作伙伴数据，整合市场部之外可用的营销资源。
3、创新商业模式（Innovation）
除了给销售部门提供商机外，营销部门手中掌握的资源还可以跳开纯营销的范畴，帮助广告主在内部结构重组，销售渠道优化等领域发力。例如笔者涉及的某个国外项目，此国因为电商和物流薄弱，大部分中小企业的IT采购都在规模很小的线下实体店发生，通过打通客户数据和代理商数据，结合营销自动化工具，在不同区域投放的电子邮件中埋入只在少量实体店可用的优惠码，并且只介绍店面有配货的商品，把客户导流到实体店中，而目标实体店的选择取决于渠道部门的压货数据。在以上模式里，形成了压货换客户流量的渠道筹码。
B2B广告主在数据化转型中需要实现的能力，笔者套用的是由华为提出的ROADS模型：
Real-time（实时），On demand（按需定制），All Online（全在线），DIY（自助服务），Social（社交分享）。
ROADS模型
1、Real-time（实时）
不同于B2C营销中触点环节的实时推送，B2B营销中的“实时”体现在三个点：
通过营销自动化工具，实现营销流程的标准化和流程化，及时应对市场变动
建立实时的营销结果追踪机制，实时调整总体营销执行策略
客户反馈驱动，通过营销自动化中客户反馈收集模块以及A/B testing机制完善客户画像，实时调整单个客户的营销执行策略
2、On demand（按需定制）
建立数据源，平台，系统，触点，内容等营销资产管理体系和应用流程，根据客户画像随时进行资源的整合及执行，根据客户所处采购决策链的节点实现千人千面的个性化营销。
3、All Online（全在线）
将高成本，慢节奏的线下营销方式逐步向低成本，可试错，可实时收集反馈的线上营销方式转移，提升客户数据和营销资产的沉淀，提升营销效率。
4、DIY（自助服务）
建立集客营销（Inbound Marketing）模式的客户体验，改变营销方式从传统Push方式到让客户自己选择有兴趣的内容的Pull式。
5、Social（社交分享）
建立以在线会议系统（web seminar）为客户入口的社交互动平台，让大量有需求但无短期采购的潜在客户，可以在这个平台上长期接受信息和互动，形成客户培育（nurturing）体系。
1、客户数据
B2B客户数据的收集有大量合规的渠道，这些描述客户规模，行为，历史购买的数据，最终是以客户画像的形式来支撑营销的。由于B2B营销的触点策略更加偏向于点对点的沟通，这就对客户数据的要求更加高。例如在IT领域，每个厂商都知道五大行每年有大量采购，如果不掌握五大行的内部采购流程，了解采购决策关键部门，就无法找到营销目标群体，同时如果不掌握具体负责人的联系方式，仅靠公开渠道（例如搜索引擎等）能找到的银行95XXX或者400服务电话，很难想象营销能产生结果。
2、营销系统
在营销过程中涉及到大量系统工具，笔者所知就超过百种，大到百万美金级的Siebel，小到几千人民币的舆情系统。如果从营销链条角度入手，有三个系统是贯穿整个过程的：
BI系统：整个链条的一头一尾，包括结合市场研究，发现业务问题和市场动向，来驱动营销策划，以及标准化报表来追踪营销结果。
MDB客户数据库：存储客户数据的系统，有的广告主直接使用CRM后台数据库，有的会单独为营销新建MDB。客户画像是帮助B2B营销策划最终精确化落地的核心环节。
MAT营销自动化工具：执行层面连接客户数据和营销触点的管理工具，实现了营销执行的自动化和流程化。
营销系统
3、执行流程
B2B营销的数字化转型不只是一两个团队的事情，需要通过流程，打通市场部内部之间，以及市场部和业务部门之间的部门墙，讲清楚职责，合作交接点和数据流。
执行流程
4、执行团队
这是转型模式中最难实现的资源，广告主只要花钱很容易采集到大量数据，通过外部供应商也可以在短期内建立完整的营销系统体系，建立完善的内部流程，但是要在广告主内部完整资源整合，在日常发挥作用，必定需要有一批懂营销，懂数据，懂业务的专业团队来做执行。
执行团队
1、以客户体验为中心的销售漏斗体系
在数字化转型过程中，广告主会迷茫于各种营销系统，营销套路和成功案例中，如何在有限资源的情况下梳理清楚整体规划，把资源碎片整合成全图，知道自己如何迈出每一步？
“以客户体验为中心的销售漏斗体系”（Customer Journey Based leads funnel）是一个很好的方法论，帮助广告主在了解自己客户采购决策链的前提条件下，看清楚当前销售漏斗各个层级的连接，短板，对应营销系统和责任团队，着力于补强当前漏斗缺点，提升商机挖掘效率。
销售漏斗体系
2、营销自动化
上文多次出现的词，当前在B2B营销领域最被关注的工具，提升营销执行效率的关键。笔者的另外一篇《营销自动化–子弹到地雷的营销触点转型利器》中有详细介绍。
营销自动化
3、客户画像
B2B营销中客户画像的最大作用，是将技术侧收集到的海量客户数据，最终转变为业务侧能读懂的简单客户标签体系。
完整的客户画像包括三个层面：
企业画像：客户的基本信息，规模，行业属性，地域属性等；
决策链画像：需要结合市场研究，搞清楚不同行业的客户采购决策链，特别是政教医疗受国家政策，招标法律等影响巨大；
联系人画像：在企业采购决策点上的具体联系人，联系方式，以及通过营销反馈的收集判断的当前客户兴趣点；
由于客户画像是一个很深的领域，笔者后续会再有一篇资料进行介绍。
客户画像
4、营销定量管控体系
BI系统扮演的角色包括：
根据销售侧的考核体系制定营销侧的考核口径，端到端的追踪营销对于销售的支撑；
统一数据口径，防止各种营销考核中的口径作假；
及时反馈，让营销操盘手及时看到营销结果，及时调整营销资源；
多维度组合参数管控体系，帮助营销策略层面进行判断；
营销定量管控体系
5、数据治理
涉及为客户画像提供高质量的底层数据，数据合规，建立系统和系统间的数据流规则，内部数据清洗以及外部数据补充等等很多内容，要得到好的底层数据，需要成体系的对数据进行治理。”数据治理”更像是一个管理学词汇而非IT或者营销词汇。
数据治理
6、商机培育平台
对于单个营销活动（Tactic）留存下来的当前没有商机但有需求的客户，进行持续的互动及商机培育（Nurturing）的用户忠诚度平台，笔者看到比较完善的是戴尔的平台。
商机培育平台
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