誰是你的下一個客戶？國內 B2B Predictive Marketing 公司淺探（下）

開篇

距離誰是你的下一個客戶？國內 B2B Predictive Marketing 公司淺探（上）已經五個月了。通過這個方向的研究和探索認識了很多業內的朋友，通過和大牛們的交流學到了很多，很感謝知乎這個平台。這四個月發生了很多事情，有關於我自己團隊的，有關於一些企業的好消息也有關於一些企業的壞消息。這篇主要話題我想分為兩個部分，一個部分是最近國內Predictive Marketing情況，一個部分是我自己的思考。

先岔開談一點國外，在10月的dreamforce大會上，Salesforce的Einstein揭開了神秘的面紗，在CRM中也不意外的加入了Predictive Marketing相關內容。這篇先不聊太多細節，作為一個產品經理，感概Salesforce從體驗上把產品形態封裝的非常流暢，值得學習。 得到消息，最近Einstein也開始驗證中國大陸市場了，大家可以關注下，如果我拿到一些一手資料也會分享出來。

國外Predictive Marketing持續升溫，國內同樣，我們看看這幾家：

1、知數

知數致力於打通企業客戶數據和海量互聯網商業信息數據，重構企業關係網路和企業產品上下游鏈條，運用阿里雲推薦引擎演算法和機器學習，助力企業智能對接產品供需信息和精準找到客戶、洞察客戶。

知數是一個很本地化的Predictive Marketing產品，最大的亮點是他們的切入點。他們切入的點是企業業關係網路和企業產品上下游鏈條，他們基於對業務的理解預製一些上下游關係，目標場景類似於製造企業尋找代理企業、代理企業尋找分銷企業。這個思路比較特別，我覺得是個可以一試的路，長久來說境內外企業連通也是一個可是涉足的場景。

知數提供了CRM覆蓋銷售場景，但自身拓客慢發展慢，用戶體驗一般是他們未來需要解決的。

2、全能名片王CamCard

國內誰有企業聯繫人的數據，我想全能名片王必須是我們要想到的。他們算不上一Predictive Marketing產品，但企業線索、打通人脈聯繫這個領域一直是他們在努力嘗試的。他們現在有兩個方向的嘗試，一是企業搜索並提供聯繫人信息，另一個是代營銷出售有價值的線索。

3、Datatist|上海畫龍信息科技

又一家LinkedIn班底回來玩數據了。Datatist基於市場營銷雲的一站式解決方案，通過大數據和機器學習，能覆蓋局部和全局優化，做到內部優化反饋外部渠道的閉環優化，通過數據助力企業運營優化。Datatist把在數據實戰經驗帶到國內來，主要推出了以下六款基於市場營銷雲的產品。同時Sophia特意提到了「Datatist在Predictive marketing領域有預測營銷雲和預測銷售雲兩個系列。既可以符合2B也可以符合2C企業的各種需求。」

Datatist團隊的技術和實力無需質疑，外部看來他們現在已經有了一些國內企業和政府的典型案例，似乎也克服了可能的水土不服的問題，下面就要看怎麼能突破項目制無法帶來的指數增長了。

4、其他

尋客掛了，上期著重介紹的雲客提供聯繫方式的功能也暫停過幾個月（政策原因，現已恢復），但悟空數據、企查查、輕工作，Kuick等廠商也將瞄準這個市場，2017年也必將發酵。除了市場化的產品外，鏈家內部CRM、58內部的CRM、百度內部CRM都在實踐著Predictive Marketing的功能，AI的持續升溫我們也許會看到更多的形式和思路。

個人思考

國內市場的企業基本都誕生在2016年之後，參與者也大多是擅長人工智慧演算法相關的團隊，大家切入的都是「潛在客戶推薦」這個場景。我覺得切入這個場景是聰明的，中國企業處在生存階段的佔大多數，找客戶的需求是優先與管客戶的，這個場景可以做實是一個剛需的場景。但是這些團隊有一些先天劣勢，就是專註和信仰人工智慧技術，但是業務能力、客戶場景的把握、交互體驗、銷售團隊的搭建、客戶實施服務並不一定在行。

在產品形態上，國內Predictive Marketing可以總結為兩種，一是以提供聯繫方式為中心的銷售工具模式，代表的有尋客、雲客、知數、全能名片王；另一種是以匹配度為優勢的諮詢項目模式，代表的有datatist。前者專註的是提供線索和聯繫方式，數據量和客戶量是關鍵；而後者專註的是提高效率，單一線索的價值是關鍵，演算法和業務的理解是發力點。這兩種模式到底哪個好，還需要大家在2017年繼續探索。

觀察和思考中，我覺得有幾個我認為關鍵的點：

1、提高單一線索的價值。 這是必須要解決的問題，也是在國內難解決的一個問題。

2、一定要在政策法規的範圍之內。 今年尋客和雲客都遇到了這個問題。

3、找到自己專註的的發力點。發力點可以是一個垂直的行業，也可以是客戶使用的銷售方式的場景，或者是你發現的一個秘密切入點。

4、客戶成功。

5、「人工智慧」是你的「人工智慧」，客戶在乎的還是帶來的效益。在包裝宣傳、實施等方面都要接更多地氣。

作者：楊嘉琦（微信：yangjiaqi29），奇魚時代AI產品經理，寫過2年代碼，這三年主要做To B產品規劃設計,目前主要專註在人工智慧與To B產品結合。