2026年MTL+AI 营销获客体系搭建指南–让获客增长可预测.pdf下载

为何要做这份指南?
营销获客看似简单，写一篇文章、发一张海报、办一场活动，投一下SEO,好像用户自己就来了。
但实则不然，ToB的营销获客的难点并非在于内容的生产，而是在于对用户真实需求的理解，以及用户线索在企业内部的流转难题。
当然，许多企业也意识到了这个问题，并纷纷开始营销系统的建设。此时伴随着近两年Al在营销领域的落地和应用，如何将AI能力融入到MTL体系之中，加速体系内的线索流转和运营效率，就成为了许多企业关心的难题。
如果没有科学的、正确的、系统的方法论指导，仓促上马建设营销系统，往往最终导致效果不佳，浪费了大量的时间和人力成本投入。此外对于市场部而言，作为一个本就是需要投入才会有产出的成本部门，如今还需要再额外花费成本来建设系统和体系，如果没有产生正面效益，在内部的压力可想而知。
因此，一份系统介绍B2B企业从0-1建设Al+MTL营销获客体系的指南就十分有必要，这也是致趣百川推出这份指南的主要原因。
本指南详细介绍了一套相对完善的B2B企业Al+MTL营销获客体系搭建流程，系统回答了ToB市场部在营销层面该做什么、该怎么做、由谁来做，以及如何在企业内将MTL体系成功运营起来从而产出实际业务价值等问题。
企业营销获客体系建设不易，希望我们在本指南的经验总结对您有积极意义。

PART.01
当前B2B企业营销获客体系建设的典型困扰
问题一：营销获客体系是为谁建的?
问题二：权限分配不明，部门之间数据不通
问题三：系统上线后直接躺平，寄希望于系统能带来翻天PART.02应用数字营销系统的三大误区1.决策层的典型误区：表现在立项之初，只拍板不推进
2.市场人员的典型误区：急于求成，对新系统信心不足
3.销售人员的典型误区：抗拒调整，不想调整已习惯的工PART.03正确理解MTL+Al体系1.什么是MTL?
2.AI如何结合MTL?
3.MTL+Al,用AI加速从MQL到SQL的转化进程
4.MTL+Al,用AI提升线索转化成功率
5.总结PART.04如何从0-1建设MTL+A营销获客体系1.第一阶段：明确系统建设需求，搭配对应的MTL策略
2.第二阶段：AI营销技术选型
3.第三阶段：运用AI能力，搭建线索转化体系
4.第四阶段：系统建设迭代
5.第五阶段：组织能力建设
PART.05
MTL+Al=可预测的营收引擎

获客本身并不难，难的是长期持续地保持高效获客的状态，以及稳定运转的营销获客流程。当营销系统上线后在企业中能被持续使用，并相较于过去的leads、MQL、SQL等数据产生质的飞跃，才能证明一款营销系统的成功，才能让市场部进入到“有持续线索进入、有自动化线索孵化能力、有更高的线索转化效率”的正向循环状态，进而对企业持续产生价值。
然而根据致趣百川的观察，当前许多ToB市场部在做事情、搭系统时并没有明确的目标，只是因为“他做了”所以我也要有，关于“这套系统如何建设、这套体系如何运转、市场部以及其他人员在体系中扮演怎样的角色、最终希望达成怎样具体的目标、工作流程变动”等可能会遇到的问题和目标，并没有思考得特别清楚。
问题一：营销获客体系是为谁建的?
首先，我们要搞明白一个问题，这套营销获客体系是为谁建的?
市场部吗?的确，使用者和受益人都是市场部。但系统内的如线索管理、用户360画像、自动化流程等能力，都是为了助力市场部更好地孵化线索。因此，这套系统本质上还是为了更好的服务销售，为销售提供意向度更高、更准确的线索资源，进而为公司的营收带来正向收益。
不想清楚这一点，公司内其它部门，尤其是销售部，会十分抗拒营销系统的引入。走出固有的舒适圈，对任何一个人来说都是一种挑战，更何况一个群体。
问题二：权限分配不明，部门之间数据不通
以某企业为例，当采购了致趣的MA系统后，系统内的权限分配却依然按照固有的部门和岗位来进行设置。导致各部门之间仍然只能看到自己原有的数据，如市场部只能看到线索收集上来的情况，转出后销售的跟进情况却无从得知。
再比如，公司市场部内的不同员工做了不同的权限设置。在进行用户分组时，每个人只能看到自己设置的分组，本来能够直接复用他人创建的具备“某行业、某行为”特征的分组，现在就需要自己再额外单独创建一次，浪费资源也浪费时间。
这样就会导致营销自动化的流程难以推进下去，也会带来部门中各员工“只扫门前雪”的情况，十分不利于市场部年度目标的达成。

问题三：系统上线后直接躺平，寄希望于系统能带来翻天覆地的改变
许多企业管理者对营销系统抱有一种不切实际的幻想，认为只要投入重金采购并实施一套先进的系统，就能像变魔术一样，解决所有营销获客的难题，从此可以“躺着”等线索和订单。这种想法就和看书一样，买了=看了。
营销系统并不是医治百病的良药，它只是帮助企业优化流程、提升效率的工具，只负责将企业在营销获客层面的病症，以数据形式暴露出来。最后要不要解决、如何解决，完全取决于企业以及市场部的能动性。
系统上线只是万里长征的第一步，后续需要对流程中的关键环节进行不断地完善：
·内容创作：根据用户画像和行为，不断生产有价值的内容来“喂养”自动化流程；

·流程优化：A/B测试不同的邮件文案、触达时机、培育路径，持续优化转化率；

·数据分析：定期复盘活动报告、归因分析，洞察规律，指导下一步的策略调整；

·模型迭代：根据新的数据，不断训练和优化AI线索评分模型，提升其准确性。

·……

如果在系统上线后直接躺平，那么再昂贵的系统也只会变成一个“高级通讯录”,最终被束之高阁，导致项目失败。