2025年B2B企业营销获客漏斗体系建设指南

2025年B2B企业营销获客漏⽃体系建设指南一、传统B2B营销获客漏斗的问题在此前我们发布的《AI时代营销人进阶路径》白皮书中，就展示了大多数B2B企业所认可的传统B2B营销获客漏斗。该模型往往具有一个典型的特征，在各岗位之间存在着明确的分工，即传统B2B营销漏斗的“单向线性”特性（认知→兴趣→考虑→转化），本质上是“以企业为中心”的单向推动模式。然而这种模式有利有弊。在市场环境较好、待挖掘客户数量较多时，一条有序的营销获客链路，能够帮助B2B企业更加规范地处理线索。然而当B2B市场迈入到僧多粥少的今天，伴随着各个岗位的生产效率逐渐进入到瓶颈，过于明确的分工却恰恰成为了ToB企业提升获客效率的阻碍。当前的用户需要更多个性化、不间断的服务，这条传统的营销获客漏斗就难以发挥效果。如上游的线索池长期难以有新用户进来，SDR就无法在线索中转化出足量的商机，进而影响下游销售工作的展开，进一步影响公司的营收。总体来看，我们可以依据岗位，将传统的B2B营销模式长期以来面临的核心挑战分为“内容生产瓶颈、ROI衡量困难、线索质量参差不齐、营销与销售脱节”这四大类。 内容生产瓶颈：质量一般的公众号推文已经难以吸引到用户，然而创作一篇高质量的行业深度白皮书或案例分析，往往需要数周时间。这导致内容生产难以规模化，更无法满足不同客户群体的个性化需求； ROI衡量困境：B2B行业的决策周期长、触点多，营销活动的效果归因极其复杂。市场部常常难以向管理层清晰地证明其ROI的价值； 线索质量参差不齐：营销人通过内容、活动等方式所获取到的用户，其需求往往不尽相同，且存在着大量对销售而言无需求、无意义的线索。由于缺乏统一的线索评估标准和有效的培育机制，大量“不成熟”的线索被过早推给销售，导致销售团队浪费大量精力，转化率低下。 营销与销售脱节：市场营销与销售这两个部门中的目标、KPI、数据系统和工作流程往往不统一。Forrester的一项调查揭示了一个有趣的现象：高达82%的C位领导者认为他们的营销、销售和产品团队已经对齐，但实际的协作情况却远非如此，充满了摩擦和信息孤岛 。这种“虚假对齐”导致了严重的资源浪费和不一致的客户体验。（具体解读可扫描下方二维码获取《AI时代营销人的进阶路径》白皮书查看详情。）二、拆解新型B2B营销漏斗模型：从线性漏斗到环形生态B2B营销的核心目标因此，B2B市场获客漏斗应该更加“下沉、细化”，将用户在流程中的每一个环节配置在合适的阶段。在致趣百川的理解中，将B2B市场获客漏斗分为了六个层级、三个阶段。无论用户需求如何演变，B2B营销人的根本任务始终围绕“高效获客”这一核心目标展开。这是一条完整的价值链，从最初的品牌认知建立，到潜在客户的兴趣激发，再到高质量销售线索的培育与转化，环环相扣。市场部的所有职能，都是为了驱动潜在客户在这条价值链上顺利流动，逐步引导出用户的潜在需求，最终为销售团队输送符合标准的“弹药”。1. 构建高效率的流量入口，从“广撒网”到“精准捕捞”在B2B获客成本飙升、用户注意力碎片化的今天，传统“公众号获客+活动引流”的线性流量获取模式已逐渐乏力。用户不再被动等待“被触达”，而是主动在各大社交平台、行业社群、KOL内容间“跳跃式”探索需求。要破解流量困局，需构建“多渠道协同+AI精准筛选+私域沉淀”的高效率流量入口，实现从“被动等客”到“主动捕客”的转型。（1）多渠道整合：覆盖用户全触点传统获客依赖SEM、行业展会等单一渠道，导致流量覆盖不全、精准度不足。新型流量入口需打破渠道壁垒，构建“公域引流+私域沉淀+行业垂直渗透”的立体网络： 公域平台精准投放：利用AI工具分析用户行为数据（搜索关键词、浏览偏好、社交互动），动态优化SEM、信息流广告的投放策略。 行业垂直平台深耕：聚焦垂直社区、专业论坛等用户平台，通过内容营销（技术干货、案例白皮书）建立专业形象，吸引高匹配度用户。 私域流量池沉淀：通过企微活码、自动化社群运营（如致趣百川的SCRM系统）将公域流量转化为可触达、可运营的私域用户。（2）以AI来驱动流量筛选：从“量”到“质”的线索过滤流量入口的价值不仅在于“量”，更在于“质”。AI技术可通过用户行为数据（如页面停留时长、下载内容类型、互动频率）快速识别高意向用户，避免“无效流量”消耗资源： 实时行为评分：基于CDP（客户数据平台）整合用户全渠道行为数据，AI模型实时计算线索评分（如“高意向”“中等意向”“低意向”）。某SaaS企业引入AI评分后，销售团队仅需跟进评分≥80的线索，线索转化效率提升3倍。 动态标签体系：通过AI能力凯速分析用户在官网上的行为路径，可自动在后台为用户打上“成本敏感”、“关注医疗行业解决方案”等标签，为后续精准运营提供依据。2. 培养全生命周期智能化的线索运营模型传统线索运营依赖人工跟进，存在“响应延迟、重复劳动、漏筛优质线索”等痛点。新型线索运营模型以“AI赋能+全链路自动化+跨域协同”为核心，构建覆盖“线索流入-孵化-转化-续费”的全生命周期智能化运营体系。（1）线索分级与标签化：用AI“读懂”用户需求在线索管理的黄金三角模型中，“分级与标签化”是核心环节。通过AI模型+人工校准，可实现线索的精准分层： 基础标签，用户画像构建：整合用户基本信息（公司规模、行业、职位）、行为数据（下载内容、访问页面）等信息来生成“用户360°画像”。并根据用户的需求特点，为后续的千人千面的个性化运营动作提供数据支撑。 动态评分，实时调整运营策略：AI模型根据用户行为动态更新线索评分，如“浏览产品页3次+下载白皮书+加入社群”等行为来触发评分提升。通过分析潜在客户的浏览行为、购买历史、社交媒体活动等数据，AI可以预测其转化为客户的可能性，并据此对线索进行优先级排序。这将大大提高线索管理的效率和准确性。（2）自动化营销工作流：用自动化流程释放人力价值传统线索孵化流程，因“重复劳动、响应延迟”导致效率低下。通过营销自动化的能力，我们可实现“流程自动化+人工精准干预”的协同模式： 系统自动化触达：通过设定“营销自动化工作流”，当用户满足或触发相应的条件时，系统会自动完成“初次问候-需求挖掘-内容推送”运营全流程。例如，用户留资后，系统会立即发送“感谢留言+行业解决方案简版”的资料，并根据用户标签（如“制造业”）推送“某头部工厂降本案例”，进一步拉进与客户的距离；若用户24小时未回复，系统可自动发送“企业线索运营管理健康度”自查表，以此来吸引用户反馈。让系统，将一些重复性高、操作繁琐的环节自动化，解放人力。 人工聚焦高价值互动：让营销人从“机械回复”转向“深度需求挖掘”。结合上一步所提到的用户画像能力，在识别用户对“制造业解决方案”感兴趣后（如多次下载相关内容），系统会对SDR发出提醒，后续可优先联系该用户，提升由MQL到SQL的转化率。（3）跨域协同：市场-销售-客户成功的闭环运营传统漏斗的“单向传递”模式，导致部门间极易出现数据割裂，如用户跟进情况不明晰等，导致线索在部门间十分容易出现“断层”。新型模型需打通市场、销售、客户成功数据，构建“MQL-SQL-签单”的全链路协同。 在一个系统内建立数据互通机制：销售反馈是优化线索管理、提升转化效