如果它不是销售漏斗，那它是什么？

看到某物——喜欢某物——想要某物——买某物。

人们就是这样购物的。

营销人员将此称为“销售漏斗”。 这个概念有不同的名称，可能还有一两个额外的元素，但它的工作方式几乎相同，因为这个概念是在 19^世纪末首次被描述的。

人工智能的出现和海量数据扭曲了漏斗的形状。 如果它的形状不再像漏斗，那它是什么？ 那里有不同的意见。

想想蜘蛛网

营销策略平台 DemandJump 的首席解决方案官 Ryan Brock 不再看到漏斗。

从 2012 年开始，Brock 意识到漏斗概念没有意义。 他正在为每个角色创建单独的营销活动，开发特定内容以在漏斗的顶部、中部和底部标记客户的兴趣。 “我试图让人们沿着我认为的旅程前进。”

Brock 指出，客户已经生活在互联网时代很长时间了。 “人们以多种不同的方式学习，”他说。 就在那时，他注意到人们的购物方式更像是一张蜘蛛网，而不是沿着漏斗的旅程。

“蜘蛛网的建造是为了让蜘蛛可以从任何地方飞到任何地方，”布罗克说。 查看客户的搜索行为，查看他们的搜索上下文，查看 Google 推荐，您会发现相同的词、术语和主题会一直出现。 这会在您的解决方案和他们的搜索之间创建“拐点”。 Brock 解释说，客户可以在该网络的任何地方开始他们的搜索，但你知道网络链在哪里汇集。

人工智能与搜索相结合，只会让旅程更快。 对于一个问题的简单答案，第一个答案可能就足够了。 这里有一个信任问题。 “你冒着 [getting] 错误信息的风险，但你节省了时间。” 布洛克说。

人工智能/搜索组合无法理解一种文化或理解“太独特”的背景，但它可以用来揭示复杂的主题并且以研究为导向，Brock 指出，如果你关心研究客户体验。

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每个人仍然称其为“漏斗”

“有 77,000 种不同的购买途径，”销售智能平台 Lift AI 的创始人 Don Simpson 说。 “我们尝试使用漏斗，因为这是每个人都习惯的。”

Simpson 从事 B2B 销售，通常以长达一年的销售周期为特色，中间不时进行大量客户研究。 他说，必须跟踪许多不同的客户旅程，“从客户出现的最初时间一直到销售过程。” “我们试图了解客户的旅程并预测转化的可能性。”

Lift AI 在网页级别进行分析。 人们如何使用在线材料可能预示着他们接下来会做什么。 客户的网站被视为“买家意向工具”。 辛普森说。 “我们从第一次访问到销售结束进行跟踪。 我们实时预测转化率。”

Lifts AI 建模获得的数据可以输入销售跟踪工具。 “你可以玩弄（数据）并以此为基础构建模型，并取得不同程度的成功。” 辛普森说。 在网站上开发和跟踪这种情境意识已经导致销售额增加一个数量级。

营销人员必须将“他们认为重要的内容”放入广告中，辛普森说。 模型准确性是营销人员走在正确轨道上的标志。 如果他的准确率为 85-90%，那么它就是“准确的”，辛普森解释道。 “你不断调整和完善，直到你变得准确。”

漏斗？ 是的，但是一个黑暗的漏斗

对于 ABM 平台 6sense 的首席营销官 Latane Conant 来说，漏斗仍然存在。 “感觉很好，感觉很整洁，而且感觉很有条理。 但这不是我们的现实。” 随着向数字购买的转变，我们得到了“黑暗漏斗”。

“[B]买家匿名进行研究，而不是通过与卖家的对话。 他们仍在显示他们在购买过程中所处位置的信号，但现在这些信号是在看不见的地方发生的，”科南特说。

例如，科南特指出，只有百分之三的访问者会填写表格。 其余的不会被注意到，除非去匿名化。 “然而，只有 26% 的 B2B 组织确实对这种流量进行了去匿名化处理，”Conant 说。

“事实是，购买过程从来都不是线性的。 买家不会从一个阶段整齐地进展到下一个阶段，”科南特继续说道。 “买家可能会在意识阶段花费一个月，在考虑阶段花费一周，在决定阶段花费一天，然后再回到考虑阶段。 或者他们可能会直接从意识跳到决策/购买……它不遵循预先设定的节奏，这就是为什么拥有意图数据以及将其提炼成见解的 AI 如此重要的原因，这样您就可以跟踪买家的准备情况在任何给定的时间点。”

漏斗与否，它仍然与数据有关

如果营销人员提出正确的问题并找到正确的答案，他们就可以掌握预测购买者的意图。 客户旅程的“形状”不如所分析的数据重要。

营销人员应该开始调查“对你来说最重要的问题”，Brock 说。 查看搜索行为本身。 做研究。 人工智能会取代你的声音，还是会找到正在寻找独特事物的人？ 仔细开发内容以吸引那些信息交叉点的客户。 他指出，销售网络有拐点，算法可以在这些拐点提供适合客户的内容。

辛普森采取了更直接的方法。 “人们来到你的商店是有原因的，”他说，所以买家的意图已经存在。 确定显示转化可能性的行为。 与该队列进行对话。 他说，以购买模式将时间和资源用于该受众，并利用机会。

科南特提出了以下三个步骤来迎接挑战：

1. 使用 AI 变得更加人性化。 人工智能可以从许多来源获取客户信息，然后再根据他们自己的个人条件与他们互动。
2. 使用 AI 提高效率。 预测性 AI 可以接管日常任务，例如针对特定客户制作个性化消息。
3. 使用 AI 简化工作流程。 使用 AI 增强 CRM，查找客户并添加有意义的数据，然后将该信息提供给销售和营销团队。

“随着销售旅程和漏斗在这个匿名购买时代的发展，对营销人员的要求比以往任何时候都高。” 科南特说。 “我没有将人工智能视为另一个复杂因素，而是将其视为我们的救生艇——我们将通过这种方式满足这些不断增长的需求，同时又不会在此过程中自杀。”

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