如果它不是銷售漏斗，那它是什麼？

看到某物——喜歡某物——想要某物——買某物。

人們就是這樣購物的。

營銷人員將此稱為“銷售漏斗”。 這個概念有不同的名稱，可能還有一兩個額外的元素，但它的工作方式幾乎相同，因為這個概念是在 19^世紀末首次被描述的。

人工智能的出現和海量數據扭曲了漏斗的形狀。 如果它的形狀不再像漏斗，那它是什麼？ 那裡有不同的意見。

想想蜘蛛網

營銷策略平台 DemandJump 的首席解決方案官 Ryan Brock 不再看到漏斗。

從 2012 年開始，Brock 意識到漏斗概念沒有意義。 他正在為每個角色創建單獨的營銷活動，開發特定內容以在漏斗的頂部、中部和底部標記客戶的興趣。 “我試圖讓人們沿著我認為的旅程前進。”

Brock 指出，客戶已經生活在互聯網時代很長時間了。 “人們以多種不同的方式學習，”他說。 就在那時，他注意到人們的購物方式更像是一張蜘蛛網，而不是沿著漏斗的旅程。

“蜘蛛網的建造是為了讓蜘蛛可以從任何地方飛到任何地方，”布羅克說。 查看客戶的搜索行為，查看他們的搜索上下文，查看 Google 推薦，您會發現相同的詞、術語和主題會一直出現。 這會在您的解決方案和他們的搜索之間創建​​“拐點”。 Brock 解釋說，客戶可以在該網絡的任何地方開始他們的搜索，但你知道網絡鏈在哪裡匯集。

人工智能與搜索相結合，只會讓旅程更快。 對於一個問題的簡單答案，第一個答案可能就足夠了。 這裡有一個信任問題。 “你冒著 [getting] 錯誤信息的風險，但你節省了時間。” 布洛克說。

人工智能/搜索組合無法理解一種文化或理解“太獨特”的背景，但它可以用來揭示複雜的主題並且以研究為導向，Brock 指出，如果你關心研究客戶體驗。

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每個人仍然稱其為“漏斗”

“有 77,000 種不同的購買途徑，”銷售智能平台 Lift AI 的創始人 Don Simpson 說。 “我們嘗試使用漏斗，因為這是每個人都習慣的。”

Simpson 從事 B2B 銷售，通常以長達一年的銷售週期為特色，中間不時進行大量客戶研究。 他說，必須跟踪許多不同的客戶旅程，“從客戶出現的最初時間一直到銷售過程。” “我們試圖了解客戶的旅程並預測轉化的可能性。”

Lift AI 在網頁級別進行分析。 人們如何使用在線材料可能預示著他們接下來會做什麼。 客戶的網站被視為“買家意向工具”。 辛普森說。 “我們從第一次訪問到銷售結束進行跟踪。 我們實時預測轉化率。”

Lifts AI 建模獲得的數據可以輸入銷售跟踪工具。 “你可以玩弄（數據）並以此為基礎構建模型，並取得不同程度的成功。” 辛普森說。 在網站上開發和跟踪這種情境意識已經導致銷售額增加一個數量級。

營銷人員必須將“他們認為重要的內容”放入廣告中，辛普森說。 模型準確性是營銷人員走在正確軌道上的標誌。 如果他的準確率為 85-90%，那麼它就是“準確的”，辛普森解釋道。 “你不斷調整和完善，直到你變得準確。”

漏斗？ 是的，但是一個黑暗的漏斗

對於 ABM 平台 6sense 的首席營銷官 Latane Conant 來說，漏斗仍然存在。 “感覺很好，感覺很整潔，而且感覺很有條理。 但這不是我們的現實。” 隨著向數字購買的轉變，我們得到了“黑暗漏斗”。

“[B]買家匿名進行研究，而不是通過與賣家的對話。 他們仍在顯示他們在購買過程中所處位置的信號，但現在這些信號是在看不見的地方發生的，”科南特說。

例如，科南特指出，只有百分之三的訪問者會填寫表格。 其餘的不會被注意到，除非去匿名化。 “然而，只有 26% 的 B2B 組織確實對這種流量進行了去匿名化處理，”Conant 說。

“事實是，購買過程從來都不是線性的。 買家不會從一個階段整齊地進展到下一個階段，”科南特繼續說道。 “買家可能會在意識階段花費一個月，在考慮階段花費一周，在決定階段花費一天，然後再回到考慮階段。 或者他們可能會直接從意識跳到決策/購買……它不遵循預先設定的節奏，這就是為什麼擁有意圖數據以及將其提煉成見解的 AI 如此重要的原因，這樣您就可以跟踪買家的準備情況在任何給定的時間點。”

漏斗與否，它仍然與數據有關

如果營銷人員提出正確的問題並找到正確的答案，他們就可以掌握預測購買者的意圖。 客戶旅程的“形狀”不如所分析的數據重要。

營銷人員應該開始調查“對你來說最重要的問題”，Brock 說。 查看搜索行為本身。 做研究。 人工智能會取代你的聲音，還是會找到正在尋找獨特事物的人？ 仔細開發內容以吸引那些信息交叉點的客戶。 他指出，銷售網絡有拐點，算法可以在這些拐點提供適合客戶的內容。

辛普森採取了更直接的方法。 “人們來到你的商店是有原因的，”他說，所以買家的意圖已經存在。 確定顯示轉化可能性的行為。 與該隊列進行對話。 他說，以購買模式將時間和資源用於該受眾，並利用機會。

科南特提出了以下三個步驟來迎接挑戰：

1. 使用 AI 變得更加人性化。 人工智能可以從許多來源獲取客戶信息，然後再根據他們自己的個人條件與他們互動。
2. 使用 AI 提高效率。 預測性 AI 可以接管日常任務，例如針對特定客戶製作個性化消息。
3. 使用 AI 簡化工作流程。 使用 AI 增強 CRM，查找客戶並添加有意義的數據，然後將該信息提供給銷售和營銷團隊。

“隨著銷售旅程和漏斗在這個匿名購買時代的發展，對營銷人員的要求比以往任何時候都高。” 科南特說。 “我沒有將人工智能視為另一個複雜因素，而是將其視為我們的救生艇——我們將通過這種方式滿足這些不斷增長的需求，同時又不會在此過程中自殺。”

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