文 | 崔牛会 整理 | 周效敬
这些年，营销领域不断变革，从「产品驱动营销」到「广告驱动营销」，再到当下的「数据+技术驱动营销」，技术在营销中扮演着越来越重要的角色，人工智能与营销的结合堪称技术在营销领域最前沿的应用。
数据与技术为何会走到营销的中心？市场部与机器，谁更懂营销？如何看营销的智能化进程？智能营销真正为企业增长加分几何？
崔牛会与 百炼智能创始人兼总裁姚从磊博士 从整个行业层面探讨了 B2B 营销的智能化进程和智能营销的商业化进程，姚从磊博士为大家分享了多年来他对营销技术发展趋势的观察和判断。
以下是崔牛会与姚从磊博士对话的主要内容，供大家学习参考。
看本质：写代码与做管理都是为了解决问题
崔牛会： 姚博有着一般人难以企及的资历，从北大天网实验室到惠普中国研究院，从腾讯顶级技术专家到豌豆荚，再到 Kika 及百炼智能创业，不同的阶段角色也在转换，不同的角色给自己的感受有何不同？
姚从磊： 这是一个很有趣的话题，我从读书到现在确实服务过很多公司，也扮演了不同的角色。但是我对自己最基础的定位还是工程师，大学的专业与计算机科学相关，我个人最喜欢做的事情是写代码，十几年来持续不断写了很多代码。
北大天网是一个比较独特的实验室。导师认为，专业博士最重要的事情是做真正创新性的工作，所以在我毕业之前，写了一个系统放在互联网上，最好的时候一天的独立 IP 访问量大概有 1000 多，当时我还是很开心的，用专业的代码能力去满足用户的需求，这也是创造社会价值和创造个人价值的一个重要手段。
这些年，我的整个职业经历从技术工程师的角色完成了一个蜕变，现在需要思考商业模式变现、用户价值、社会价值等更高层面的事情。2018 年，我跟两个合伙人一起创办了百炼智能，在纯技术之外有了更多关于商业和社会的一些思考，期望自己和团队的能力能够进一步发挥，创造更多的价值。看着我们做的产品被用户使用，被用户和客户赞扬鼓励，就很有成就感。
崔牛会： 写代码和做管理二者不同的挑战是什么？
写代码的第一步是定义问题，需要把代码要解决的问题定义清楚，它的输入和输出是什么；第二步是做相关技术方案的设计；第三步才是把这些设计转换成工作代码。
写代码与管理本质上有一些相同点：第一，管理在本质上也需要去解决问题，首先要发现问题、定义问题，把一个问题刻画得很清楚。然后，把这个问题的解决和对应的人能够匹配上。定义完问题之后，也需要去做设计，聚集相关同事的能力和智力，确定一个相对最优的解决方案，这个过程其实就是设计的过程，它与我们把设计方案变成代码的过程类似，只是人的因素更多。
To B 营销：产品之外人的因素更多
崔牛会： 您如何看 to B 营销与 to C 营销，二者的主要区别是什么？To B 和 to C 对 Martech 服务商有什么不一样的要求？
姚从磊：我最强烈的感受是，to C 的决策者和使用者是同一个人，而在 to B 领域，决策者可能是一群人，而且 to B 领域的决策者和使用者往往不是同一群人。
To B 有一个比较长的决策链条，需要对整个决策链上的相关人做背景研究，还需要能够及时把握一些机会，去促成整个决策链条的这些人对我们的产品或者方案的认可，这是一个很大的不同。除此之外，B 端的行业知识是一个很高的门槛，我去跟一个客户交流，客户愿意听我讲，一个很重要的原因或一个前提是他认为我是懂行的，所以需要非常懂行才能把 to B 的产品做好。To B 端还会涉及跟客户企业已有的业务流程、业务系统的整合，而这些事情对于 to C 是不存在的。
To B 的营销其实需要更多关注人的因素，需要对企业的背景比如经营状况，包括整个决策链条上这些人去做很多触达、分析和研究。To B 的企业对营销线索的质量或有效性会有比较高的要求，厂商要能够帮客户把他的目标客户画像做得非常精准。同时基于目标客户画像，对海量的线索进行一个过滤评分，客户让他的销售团队去重点攻克。
营销变迁：从「人找货」到「货找人」
崔牛会： 从「产品驱动营销」到「广告驱动营销」，再到「数据+技术驱动营销」，在营销的不同发展阶段，为何会出现不同的驱动力？数据与技术为何会走到营销的中心？
姚从磊：首先，什么是营销？其实营销做的事情就是把人和货做匹配。
在产品驱动营销阶段，货物的供给不足，需求却很旺盛，所以更多是人找货，而不是货找人。只要我有好的产品或性价比足够高，就会有客户源源不断地找过来。后来为什么变成了广告驱动营销，这个时候其实它就反过来变成货找人了，整个生产非常丰富，消费者拥有更多的选择，这个时候其实就是货找人，怎么把我的产品在潜在用户或者客户面前做一些展现，影响他的心智。
现在我们在提数据和技术营销，为什么提这个事情？其实无论是人找货或者货找人，都存在一个信息不对称的问题。数据加上这个技术，可以很好解决信息不对称的问题，因此数据营销更多的其实是解决人货的高效匹配问题。而这个事情能够成型的原因是在于，第一，我们的数据现在已经很丰富了，从 PC 互联网时代到移动互联网时代，现在无论是 B 端还是 C 端的数据规模，丰富程度都比过去有了几万倍甚至几十万倍的增长；第二，技术成熟了，技术的成熟使我们能够做到人与货更高效的匹配。
崔牛会： 目前，人的创意/思想和技术在营销中各扮演什么角色？人更懂营销，还是机器更懂营销？
姚从磊： 打个比方，我们从一个地方去另外一个地方，可以开车去，人或者说人的创意，或者他的这种行业认知或者行业 Know-How，在刚才的场景里面扮演的就是司机，而技术或数据驱动扮演的是一辆汽车，本质上是人和车的关系。
崔牛会： 从您的视角看，早期的智能营销发展情况如何？
姚从磊：我们可以先回顾一下 AI 技术本身的发展史。
我印象特别深刻的一个画面是我做研究生的时候，我们当时有门课叫高级人工智能，那门课的老师在讲课的时候总是会唉声叹气的，为什么唉声叹气呢？他说我们讲的这些东西看起来都很有用，一些训练模型的算法都很有用，但是跑不动落不了地，并且也没有足够多的数据。2016 年前后就发生了很大的变化，我们可以把非常复杂的多层模型在手机端去训练，去做预测。
在营销领域，早期的应用主要偏图像识别，比如我拍一个货架就识别这个货架到底有什么东西。后来这几年图像识别加上自然语言处理迅速发展，再整合一些支付技术，现在能解决的问题越来越多。
落地挑战：智能营销早期困于行业知识和数据
崔牛会： 您和团队创立百炼智能时，当时国内 AI 在企业营销中的应用情况如何，当时看到的机遇和挑战分别是什么？
姚从磊：我们当时就把企业的部门分成两类，第一类是花钱的部门，第二类是赚钱的部门。
我们当时选择了赚钱的部门作为目标客户，就是要帮企业的 Sales 和 Marketing 去赚钱。我们接触了很多过去所积累的客户资源，发现在当时没有成熟的产品或者方案能解决这些客户的问题。我们也做了很多市场研究，国内开始有一些跟我们想做类似事情的企业出现了，大家都比较初级阶段。而在美国，像 ZoomInfo 等公司已经初具规模。
当时我们的挑战其实更多是从客户需求中产生出来的。我们发现客户的需求主要是两类：一类属于销售的管理和洞察，比如企业每年都会做第二年的预算，他要去考虑第二年的增长从哪来，大家市场情况是什么样，主要竞对现在是什么样。第二类是销售的执行，比如销售执行过程怎么来提高效率，怎么做好模型，怎么更好地筛选线索等。
我们发现有两个特别大的挑战：第一个挑战是行业知识，我怎么做到跟客户一样懂他的行业。后来我们做法是什么呢？先从少数几个客户开始服务，先做小的点，小的可控的点，做好客户，信任建立起来之后，在规模上再扩大。其实就是积累行业知识，也积累在这个行业的信誉和声量。
第二个挑战是怎么收集数据、处理数据，然后把数据变成给客户的产品和服务。我们发现，一个实际问题是线上的数据并不能够满足一切，比如工商信息里面很多企业的地址往往是不准确的。我们就去线下拍每个写字楼的指示牌，将线上的合规的信息收集和线下的数据采集结合起来。我们也花了很多时间去组建我们的数据标注团队，训练自己的底层的模型，非常快速地把识别准确率从 90 分提到超过 99 分。
崔牛会： 2018 年百炼成立的时候，基本上前面低处的桃子都被人家摘了，那么百炼智能的产品布局是如何确立的？
姚从磊： 我们当时有个理念就是不管是 to C 产品还是 to B 产品，其实都是由客户或用户的需求驱动的。这也是我们为什么选择从目标行业的头部客户开始服务。坦白讲，头部客户的需求都是一些偏定制化的工作，因为初期我们没有成熟产品，过程中确实做了很多脏活累活，但现在回头来看，脏活累活是很有价值的，因为建立了跟客户的长期信任。
整个产品化的过程，我们采用场景化的策略。我们现在有三个产品，潜客宝、知了标讯和店店通。潜客宝，顾名思义就是帮客户去推荐潜在客户，这款产品就是由我们的客户需求驱动的；知了标讯，需求最早源于一个国内排名特别靠前的提供保险服务的客户；店店通则是一款线下市场拓展神器。这三个产品都是由真实且具有代表性的头部客户需求催生出来的，它本身天然带着很多行业属性，也有比较高的客单价。
营销本质：技术只是工具，营销还得看效果
崔牛会： 人工智能的商业化之路起起伏伏，技术落地是商业化的关键，客户方面如何看待 AI 在营销中的应用，接受程度如何，受哪些因素影响？
姚从磊：每家客户都有一套计算 ROI 的公式。有的客户会去跟他传统的营销方式做对比，同样成交一个客户，成本到底有何不同。
对客户而言，他不在意是不是智能营销，客户在意的是该营销方式能否帮他挣更多钱。他其实还有很多因素要考量，比如在意我们是否成功服务过同行的客户，效果如何，ROI 怎么样，这个非常容易摸清楚。另外，客户也会考虑服务商企业本身的品牌，比如百炼智能背后的资本方的品牌什么样，资本方是否真的懂 to B 领域，也会考虑我们团队的背景，比如团队的自我学习能力等。
崔牛会： 截至目前，百炼智能已完成多轮融资，在今年这样的环境下依然获得资本青睐，「秘诀」是什么？
姚从磊：其实没有什么秘诀。非常感谢我们过去和现在所有的股东对我们的认可。
投资方对于 to B 营销这个领域有很多自己的深刻见解，他们对我们的企业产品和业务的发展定位、发展战略非常认同，能够在企业发展战略上跟我们看对眼。资本方也特别在意我们团队过去的经历，比如团队整体的自我迭代能力；我们公司有自己的节奏，不盲目追求一年之内翻多少番，这个没有意义，做营销是长期的事情，我们的策略是一家一家地服务好客户，让产品的厚度和价值越来越强。
崔牛会： 作为企业的营销服务商，在当前的经济环境下，百炼智能感受到的客户或市场是一个什么样的状态？重大客户在付费意愿或者付费能力上是否受到影响？
姚从磊：从经济的大环境及投资环境看，2018 年和 2019 年对所有的企业来讲都是一个好时候，对我们也是。
进入疫情之后，从最近几年的营收、客单价、客户续约的情况看，最近两三年我们的增长速度还是比较快的。主要原因有两点：第一，我们重点深耕的一些行业发展很快，行业本身在快速增长。比如能源电力，中国开始推进整个电力交易的市场化，这就促使市场有很强的需求。
第二，经历了 2018 年和 2019 年的初阶积累，2020 年之后我们产品价值的积累、行业认知的积累也越来越厚，整个产品化的能力越来越强。这两年可能有的客户整体营销预算没变甚至变少，但是我们发现他们在我们一家供应商身上投入的更多了，他们在预算吃紧的情况下，更愿意把钱花在刀刃上。今年虽然没有结束，但是我们发现今年整体的增长速度比去年还要快。
未来营销：客户需求正沿销售链条改变
崔牛会： 未来 3 年~5 年，AI 如何更好赋能营销，帮助企业增长？智能营销的想象空间有哪些？
姚从磊： 首先从市场层面，回到百炼智能本身，我们这四年时间只是完成了深耕的五个行业大部分头部客户的覆盖，以及一部分腰部客户的覆盖。我们接下来去覆盖更多腰部的客户，开拓新的行业，还会维持一个比较高的增长。
从产品角度看，我们发现一个很有趣的现象，客户对产品的需求逐步从销售管理洞察往对已有客户的深挖以及对销售团队的赋能转移，我们的客户有更多更强的需求，沿着整个 to B 销售链条往前走。
另一方面，最近我们也发现有一些新角色的客户使用我们的产品。除了 Sales 和 Marketing 这些主要用户，一些采购角色的客户，甚至一些大型企业里偏风控的相关部门也在使用我们的产品，用户角色在不断扩展。
SaaS 生态观：从保守到开放
崔牛会： 网友提问：最近在乌镇互联网大会上，360 的创始人周鸿祎宣布 360 的 SaaS 战略进一步升级，上线 SaaS 商店。当然除了 360，此前还有腾讯、阿里、字节等也都在发力生态平台的打造，作为 ISV，你们怎么看这些 SaaS 生态平台？
姚从磊： 首先，一个现状是我们已经在跟生态平台谈比较深入的合作。作为独立的 ISV 来入驻，我们对这种事情是比较欢迎的。因为我们要扩展新的行业，要加速某个行业链路客户的覆盖，生态平台的这些政策对我们是一个很好的助力。另外，我们沉淀的行业知识包括企业的总体画像，对于这些平台本身也是一个非常好的赋能。
崔牛会： To B 的生态也是开放的，除了你们的股东字节外，你们有没有加入其他生态平台？
姚从磊： 我们现在的一个模式是跟业务上下游开展比较深度的合作，这种合作的转化其实是非常高的。
崔牛会： 很多 SaaS 平台上的生态伙伴多是自己投资的企业，未来有没有可能出现一种类似于 to C 领域的 to B 生态墙，形成垄断局面？
姚从磊：从现阶段看，我觉得可能性不大。
首先，这些大的平台企业做这件事情的目的，其实是为其客户提供更高的价值，也就是说能够提升他的客单价。对我们而言，我们可能作为他跟他的客户整体合同的一部分。而 to B 的行业属性很强，我们这些年积累了很多行业知识，也是一个有产品厚度的企业。事实上我们也在跟一些大的平台谈进一步的合作。对平台本身来讲，他在意的是大家一起去服务好他的客户，他能否有更好的营收，在此过程中我们也能够有一些较好的收益。
崔牛会： 你们对生态合作平台有哪些要求，比如说理想的生态合作模式是什么？
姚从磊：我觉得理想的模式应该是 1 加 1 大于 2。 对我们而言，首先这个平台能够带给我们开拓客户的机会；其次，我们也期望通过与平台方的合作，进一步覆盖更多优质的企业客户。而且我们更期望以标准化产品的方式去覆盖，尽量避免定制化。
崔牛会： 咱们在跟这些大的平台合作过程中，有没有什么担心的地方？
姚从磊： 坦白讲，一开始那几年我们会有些担心，除合作之外，比如行业里边的一些聚会，大家都会讲一讲自己的产品发展战略、产品的逻辑、自己的一些特色等，自己心里会想这会不会泄密，别人听完之后很快就复制一个。
后来发现这件事情基本不会发生，因为每家企业的战略定位很难在短期内快速改变。一个企业的团队决定了这个企业能做什么事和不能做什么事。To B 行业很讲究积累，需要非常深的信任关系，我们对生态合作这件事非常开放。
