针对个人消费者的广告营销如今已经完全智能化了，你的购买行为、社交媒体的言论都有可能被拿来作为推销的数据来源，甚至有些泛滥的趋势，以至于苹果在 iOS 14 的版本中发布了升级版的「隐私保护」，给予用户可以选择关闭 app 数据跟踪的权利。
对于 B2C 营销的公司来说，现在的数据获取和营销智能化，有大把的解决方案。而相比之下，B2B 的营销，却还处于地推获客、靠 CRM 系统电话推广的原始阶段，似乎移动互联网的技术发展完全与它们无关。
创业公司百炼智能试图改变这种原始的状态，用最新的人工智能技术，让线下的扫楼、扫街搬到互联网上。2018 年成立的他们，在 2019 年获得 5000 万的 Pre-A 轮融资，而在 2020 年，美国 B2B 营销智能化公司 ZoomInfo 登录纳斯达克，市值一度超过 300 亿美元。
随着资本的涌入，B2B 营销自动化似乎到了一个爆发点。
最近，我们邀请到了百炼智能的创始人&CEO 冯是聪，一起聊聊 B2B 营销智能化在国内的发展、落地以及未来。
国内很多 B2B 企业的信息化在今年还没有彻底完成，数字化、智能化任重而道远。从发展趋势来说，中国会重复美国的从信息化到数字化，再到智能化的过程。
观察一个行业如何进行销售以及如何更好地销售，这就是行业的 Know-How。
如果作为创业公司，一开始就想做一个 PLG（Product-Leading-Growth）的公司，除非有无限的资源，否则是根本无法实现的。
原来的搜索引擎和推荐引擎是基于关键词为单位的，而百炼智能输入的是各种各样的原材料，输出的是数据，甚至是智能关系。
01
创业是为了改变
B2B 地推获客的原始状态
Founder Park：创立百炼智能的时候，看见了什么样的市场机会？
冯是聪：之前每一年都能踩到一些比较好的机会点，但一直很遗憾没有更好地抓住移动互联网这个巨大的时机。现在是人工智能时代，目前看到比较大的机会是 AI 这一块，之前在秒针是以 B2C 的营销为主，所以就想试试目前还是蓝海的 B2B。为 B2C 提供的营销工具很多，各种各样的软件、系统都有解决方案；而大部分 B2B 公司到现在都只用 CRM 系统，销售、市场基本上都依靠地推获客，太辛苦了。当时看到的巨大机会点是想利用现在的移动互联网 AI 技术，把这个状态彻底颠覆掉。本质是想把线下的扫楼、扫街彻底搬到互联网上，这是百炼智能的初心，现在已经做到这一点了。Founder Park：B2B 营销经历过什么样的发展阶段？冯是聪：美国的 B2B 已经发展了几十年，从一开始的信息化，就是买服务器、买硬件，到现在很多东西已经完成了数字化。目前美国在 B2B 这块已经进入智能化了，很多决策都是依赖机器、基于数字进行智能预测和操作。中国跟美国相比，差了一个代差。国内很多 B2B 企业的信息化在今年还没有彻底完成，数字化、智能化任重而道远。从发展趋势来说，中国会重复美国的从信息化到数字化，再到智能化的过程。百炼智能现在做的事情超越了信息化，是从信息化到数字化，再进一步的话，从数字化到智能化，主要做的事情就是帮助企业搭建客户数据资源，对于我们自己来说，已有的线索至少 50% 以上是运用自己的系统来开拓的，侧面证明了百炼的产品一定是有价值的，完成了闭环。Founder Park：当时创业的时候有对标的公司吗？冯是聪：2018 年成立的时候，还不太确定应该把公司划分到哪一类，唯一稍微相关的是一家美国公司 EverString，现在被 ZoomInfo 收购了。当时做 Pre-A 融资的时候，很多人是不理解如何把线下扫楼变成线上的过程的，直到 2020 年 ZoomInfo 上市的时候才解决这个问题。对于投资人来说，最常见的一个问题是在中国创立一家公司，在美国是否有对标公司。如果有对标公司，并且产业已经发展壮大了，按照时光机理论，中国一定还是有机会的。因为中国和美国的发展有个代差。Founder Park：相比海外，国内的 B2B 营销有弯道超车的机会吗？冯是聪：中国和美国的国情不同，美国做营销主要依赖于邮件和语音留言，而中国几乎很少有人使用，发展路径不同就一定会有弯道超车的机会。比如中国的 O2O 就比美国做得好，原因是饿了么、美团把最零散的餐饮业彻底数字化了；而美国线下餐厅的数字化远达不到这个程度。百炼智能在 B2B 这块就找到一个弯道超车的机会，有一款产品叫店店通，利用美团、饿了么已经搭载好的 To C 场景，把餐馆作为 To B 的渠道销售；美国的餐饮数据数字化做得差，一定不好做。第二个机会是中国一个非常庞大的消费群体是政府，根据 2000 年颁布的《招标投标法》，中国的国有企业、政府、事业单位等需要通过招投标采购供应商，这个场景在美国是完全不存在的。我们看到了这个机会，在最快的时间内打造出了「知了标讯」这款产品，帮助中国企业利用公开招投标信息寻找潜在客户。Founder Park：ZoomInfo 作为先行者，有哪些经历是百炼智能可以借鉴的？冯是聪：ZoomInfo 做对的事情一定是值得借鉴的，比如：第一，在招股书上强调了数据科学家的数量，说明需要非常高端的 AI 技术做数据加工处理、做预测、建模型，这是可以借鉴的。第二，他们早期做的公司叫 DiscoverOrg，尝试解决一个销售问题，就是能利用公开信息自动地画出公司的组织架构，这是针对中大型客户才有可能实现的，所以从中大客户入手的这个路径对百炼智能有很大的启发。ZoomInfo 也是从中大客户做起，然后下沉到小微客户。第三，对于行业的选择，刚上市的时候 ZoomInfo 只做了 12 个行业，而不是覆盖所有行业。百炼智能选择做商业型营销 SaaS，并且从开拓重点行业开始也是从中借鉴的。但我们的发展路径不太可能完全一致。百炼智能真正想做的是中国的 ZoomInfo，以获客场景为支点，赋能 B2B 业务增长。02
B2B 营销
要先攻克中大客户
Founder Park：当时是如何获取第一个客户的？冯是聪：第一个真正意义上的客户是雀巢，之前在秒针为雀巢服务了很多年，具有一定的信任基础。公司的定位是要帮助 B2B 的企业获客，恰好雀巢有一个 Nespresso 的 To B 业务，希望把咖啡机推广到公司里，想知道一线城市里相应的需求有多少。当时我们连 Demo、PPT 都没有，就在雀巢会议室的白板上画了大概的思路，得到初步认可后就把 Demo 系统做出来，没问题后就开始走雀巢内部的 PoC 验证流程，做完以后证明效果特别好。雀巢原本的销售策略是在不同的商圈挨家挨户地问是否需要咖啡机，效率很低。我们的方式是，在拜访之前已经得知一栋楼的潜在客户群体，精准地去拜访可以提高五六倍效率，转化率也能相应地提高。这次项目完成之后，我们相信 B2B 这种方式去获客一定能走通，因为雀巢这么大的公司都接受 SaaS 模式去获客，之后找同类客户复制就可以了。之前也走过一些弯路，一开始是从中小企业的老客户入手，但马上就遇到问题。因为没有做过也无法得到验证，很难证明有效性，就陷入了死循环。两个月之后就决定找大客户了。Founder Park：现在百炼智能服务的典型客户场景有哪些？冯是聪：对于存量市场，比如帮中国人寿做团险的补充医疗业务，他们专门有一个团队是做企业客户的，需要知道潜在客户的过往招标、中标信息，采购意向和预算，把这些信息整理给销售，可以帮助判断是否有机会得到这个客户。比如中国人寿想去拓展中国移动，它想知道中国移动前三年的采购商家、采购费用等。我们把收集到的信息给到中国人寿的时候，他们的销售非常开心，因为每年 12 月才会进行第二年的招标，现在还有足够的时间进行商务拓展。对于新拓市场也是一样的。有些公司原来做的市场可能只能覆盖到一线城市，但是现在竞争过于激烈，需要往二三线、甚至四五线城市下沉的时候，原来的渠道是行不通的，通过百炼智能的服务可以找到拓展新的渠道，精准地找到目标客户。除了具备独有的工具优势，百炼智能的后台还实时监控具有发布资质有效信息的网站，只要一发布，几秒内就能自动推送给客户。最核心的一点是能够根据过往的招标信息，提前帮客户预测招标时间和项目预算。对于需要门店配合的市场，比如润滑油只有 To B 市场，首先可以统计国内将近 300 万的汽车 4S 店和汽修厂的数据，帮助精确算出客户的市场覆盖率；第二点是能快速提醒周边有哪些刚开业的客户，刚开业就接触的成功概率会高很多；第三点是能够监测竞争对手的合作状态。Founder Park：百炼智能是集中在几个比较大的市场吗？还是全行业覆盖？第一个是科技行业，包括 SaaS 公司，销售硬件、软件、云服务、解决方案、企业服务等公司。第四个是能源化工行业，包括油、气、煤、电、轮胎等能源化工。Founder Park：目前的领域如何去积累行业的 Know-How*？冯是聪：做这个行业要真正服务好客户，增加客户的经济效益，必须沉淀行业 Know-How，只能脚踏实地地深入这个行业。百炼智能的团队在早期会跟着客户，看他们的销售是如何拓客的，在拜访过程中关心、记录的数据，都能沉淀到最后的产品里。其实一句话可以定义，观察一个行业如何进行销售的，这就是行业的 Know-How。针对线下门店的销售，必须要确保门店信息的准确性，需要结合个人数据和众包服务判断；针对联系人的线索，要确保号码准确、联系人真实有效。面对刚接触的行业，会先试推数据，根据销售的反馈不断迭代，效果会越来越好；任何竞争对手进入这个行业时没有迭代的过程是做不好的，这才是真正的行业壁垒。Know-How：技术诀窍，多指从事某行业或者做某项工作，所需要的技术诀窍和专业知识。Founder Park：很多企业在积累行业 Know-How 的时候都会面临主攻中大客户还是小型客户的问题，百炼智能是如何做选择的？冯是聪：会选择从中大客户做起，因为中大客户既有支付意愿，也有支付能力，最大的好处是公司稳定；小微客户最大的难点是有支付意愿，但没有支付能力，因为小微客户首先要解决的是生存问题。疫情之后，后台数据显示很多行业每年至少更新 50%，意味着花了很大的成本拓展到的客户，最后这个客户的生命周期总价值（LTV）和获客成本（CAC）相比要小很多，这种商业模式是不能成立的。经过精确的计算，小微客户短期内的 LTV 是远小于 CAC 的，所以一定是先选择服务中大客户。对于小微客户有另外的策略，比如用 PLG 的方式去覆盖。这个赛道如果能跑通的话，一定是从头部客户到腰部客户，再到小微客户，其他路径我觉得是很难的。Founder Park：产品驱动增长（PLG）大家最近都在聊，你怎么看待 PLG？冯是聪：产品驱动力这种模式必然是一个趋势，而且是一个很好的机会点。要产品有自驱力，能自增长，这是非常好的一个愿景，但是不是那么容易实现的。实现 PLG 有一定的前提条件，首先产品成熟度得到一定程度以后才有可能；其次 PLG 的成功需要付出很大代价，但一旦做成之后开放度就很高了。当产品好到一定程度，别人愿意帮你介绍，这时候获客成本基本是零。PLG 的方式一定会形成网络化的概念，入手这个产品的公司、上下游、甚至竞争对手，除了销售、市场之外，所有角色之间形成了一个网络。每个角色之间相互能够正循环之后，PLG 才有可能运转起来。PLG 能形成最终还是要回归到产品本身，那时候应该就形成了一个特别好的秩序环了。产品做得好，拥有了口碑，公司得到的收益又投入到优化产品中，通过不断地迭代，PLG 才能成立。但如果作为创业公司，一开始就想做一个 PLG 的公司，除非有无限的资源，否则是根本无法实现的。Founder Park：如何看待 To B 产品的体验问题？体验好是不是能够达成 PLG 的重要方式？冯是聪：产品体验好是达成 PLG 最重要的方式。To B 的用户体验有一个说法是客户和用户是分开的，有购买决策权的人是客户而不是用户，但其实用户的产品体验是会口口相传的，也会影响到决策人的想法，所以好的用户体验是可以帮助产品推广、续费的。Founder Park：百炼智能如何应对 BAT 的竞争？冯是聪：这是最开始每一个投资人都会问的话题，对于我们来说，选择服务中大型客户也有这方面的原因。服务中大型客户的话，早期刚进入一个行业时，必须做定制化，而 BAT 只想做一个标准化产品。作为创业公司，因为服务壳牌我们吃透了润滑油行业、服务雀巢熟悉了奶粉和咖啡赛道、服务国寿熟悉了保险行业，服务好行业内的头部公司，过程中把经验沉淀到产品里，面对同行业的客户就能够复制经验了；而 BAT 是不会这么细致化地服务这种大客户的。只有把行业吃透，能够建模，才能提供有效的线索。而如果是服务小客户，制作一个工具的话，这个东西是没有技术门槛的，BAT 也是可以直接入场，这是简单而错误的事情。我们直接面向中大客户，积累行业的 Know-How，其实是在做难而正确的事情，就像左晖先生在做贝壳的时候所说的，就是要做难而正确的事情。Founder Park：目前很多 KA 客户非常重视数据的隐私安全以及是不是上云，百炼智能是怎么看的？冯是聪：从成立之初，百炼智能所有的服务器都在云上，面对比较大的客户也是通过云交付的。数据隐私对 B2B 是有利的，这也是不选择 B2C 的原因之一。今年起隐私保护法开始执行了，iPhone 手机对个人保护的要求越来越严格，所以能拿到的数据就越来越少了，做精准的用户定向也相应变难了。对 To B 来说，企业没有隐私的说法，所有信息数据来源都必须是合法公开的，所以倒是不担心。B2B 营销的关键
是数据处理和提取
Founder Park：对于百炼智能来说，核心是通过搜索找到销售线索，再推给相应的公司，那搜索的数据是从哪里来的？冯是聪：百炼智能本身是一家数字智能营销公司，数据是我们的基础。绝大部分数据都是从公开互联网获取的，从这个角度来说，理论上数据源跟百度、字节是没有任何区别的，只要是能合法采集的数据都可以用。公开的数据包括工商数据，中大型企业的官网上的招聘、招投标信息，微信、微博上发布的新闻稿和公关稿等。这也是我们的第一个数据源，也是最大的数据源。第二个数据源，是我们的一些独家数据，通过众包服务获取的。比如写字楼下的水牌，通过众包公司实地拍照，再通过 OCR 技术自动识别，就能精确地知道这栋楼里有哪些公司。还有就是比如汽车 4S 店的门头照和货架上的 SKU 等。第三类数据是通过服务企业的 CRM 系统获取的。这三类数据的总和就是百炼智能的所有数据，这些数据都是以企业为主体且合法得到的。Founder Park：既然很多数据都是来源于公开信息，那百炼智能的优势是什么？冯是聪：百度或字节跳动是以网页作为基本单位来推荐信息的，而百炼智能是以数据为单位，即把网页里所有要素都提取出来了，人、事、地、物、组织、时间、关系等都提取出来了。原来的搜索引擎和推荐引擎是基于关键词为单位的，而百炼智能输入的是各种各样的原材料，输出的是数据，甚至是智能关系。这也是企业的初心，起名叫百炼智能，就跟炼钢厂一样，要比所有的信息加工公司更往前迈进了一步，已经做到了语义的承接，这个级别是远超于关键词的。另外就是，在数据准确性上，我们是机器+人工的模式，工业数据还是必须要有人工的校验、标注和确认，类似于机器处理 95%，剩下的 5% 交给人工确认。Founder Park：移动互联网崛起后，App 的数据不像以前的网页那样对搜索引擎开放了，这对于百炼智能来说会是一个比较大的挑战吗？冯是聪：2021 年国内开始实施反垄断，各大巨头必须放开，数据公开的程度会越来越高。之前在腾讯的软件里是打不开抖音或淘宝链接的，现在都可以相互支持了。开放是互联网最主要的特征之一。分久必合、合久必分，在 PC 互联网的时候，大家尽一切努力把应用程序提升到浏览器里，到移动互联网时候因为性能的缘故就反过来了，把所有浏览器的东西都放到 App 里了。但现在手机的性能提升了，加上国家的反垄断政策，在国家鼓励创新的情况下创业公司还是有很多机会的，对百炼智能来说也是一个机会，而不是挑战。Founder Park：B2B 营销涉及哪些关键的技术？冯是聪：最大的挑战是怎么把这些信息加工成数据，比如一篇文章里把人物、时间、地点、事件的关系全部抽取出来，这已经远远超出关键字的范畴了。所需要的第一个强大功能是 NLP 自然语言处理技术，这是人工智能最大的门槛之一，因为自然语言是最灵活的。第二个核心技术是图像处理，通常有两个场景。第一个层面是 OCR 技术，很多时候信息存放到网页会转变成 PDF 或图片的格式，落地工作时需要先通过 OCR 技术把文字识别出来。第二个是识别产品，比如识别门头照、货架栏 SKU、卡车或者私家车。第三个技术是知识图谱，这跟原来的创业经历有关。Knowledge Graph 最早是谷歌提出的，应用在搜索引擎上，比如搜索某位名人的时候，右边会展示他的家人、作品等，在中国第一个运用知识图谱技术进行大规模生产的就是明略数据，用于帮助公安破案，现在这个技术继承到百炼智能了。这三个技术本质上既有感知智能，又有认知智能；要把信息加工成数据，数据加工成知识，都是很复杂的，会比我们想象的要难很多倍。Founder Park：B2B 公司在不同阶段适合采取什么样的获客策略？第一阶段是从 0 到 1 的阶段，早期没有产品，也没有案例，需要创始人或商务合伙人的过往服务经历去找到种子客户。第二阶段是 1 到 10 的阶段，经过第一阶段后已经具备复制客户的能力了，可以寻找专业的商务团队进一步推广。第三阶段是 10 到 N 的阶段，已经具备规模化的能力了，需要完善的营销团队体系。第四阶段可以称为第二曲线，把 B2B 获客市场做大了之后，很有可能获得的第二曲线是采购。服务乙方时是营销场景，服务甲方就是采购场景，改变场景甚至可以做第三、第四曲线，每一个曲线的获客场景是不同的。真正的行业壁垒
是掌握了行业 Know-How
Founder Park：创立百炼智能之前的经历是怎么样的？第一个阶段是在北大读博，参与了北大天网的研究开发，谷歌是 1998 年开始做，北大天网是 1999 年就开始做搜素了，之后百度成立的时候，大家熟知的百度七剑客就有三个是从天网这边过去的。第二个阶段是 2003 年博士毕业后，分别加入了朗讯和惠普两家外企。在惠普中国研究院认识了现在的两个创业伙伴。第三个阶段是创业阶段。2006 年到 2010 年，与吴明辉一起创立秒针系统，当时帮品牌广告主做广告效果监测，目前在亚太市场应该是第一了；2014 年从公司独立出来，成立明略数据，当时是作为总裁兼 CTO；2018 年从明略数据孵化出百炼智能。Founder Park：同样都是搜索引擎，百炼智能和北大天网的区别是什么？冯是聪：本质的区别是百炼智能是推荐搜索引擎，除了具备基本的搜索功能，还能在此基础上做推荐。有点类似百度和字节跳动的区别。百度的特点是在搜索框填入关键词，是人去找信息；字节跳动创造了一种商业模式，是让信息来找人，不断地翻页，系统会进行自动推荐，本质是后面有一个强大的推荐引擎。百炼智能兼顾了两者优势，同时具有推荐功能和搜索功能。但长远来说，会通过不断优化，尽量让搜索框成为非必需的存在。Founder Park：从 CTO 到 CEO 的转变对个人最大的挑战是什么？它们的区别是什么？冯是聪：根据 CTO 和 CEO 的分工，在绝大多数公司里一般是 CTO 向 CEO 汇报 ，因为 CTO 的角色相对会单纯一点，主要负责技术、产品、交付等技术相关的工作；CEO 的工作量会相对更多，之前在明略数据管理过市场、售前和项目实施等，除了商务的部分都有参与过。对于我个人来说，从 CTO 转到 CEO 最大的挑战是商务这一块，包括商务能力和商务关系，这些对于 CEO，甚至对整个公司都是很重要的。尤其是对于 B2B 领域来说，如果 CEO 不懂商务，或者商务能力比较弱需要依赖别人的话，公司还是比较辛苦的。Founder Park：百炼智能的行业壁垒是什么？冯是聪：第一个是具有真正的行业 Know-How，了解行业是如何卖货的，这是所有竞争对手都不具备的。第二个是技术壁垒，在 AI 自动化营销的技术方面绝对是业内第一梯队的，团队都是来自 985、211，还有不少海归人员，技术实力是很强的。第三个是产品体验，联合创始人姚从磊博士以前曾在豌豆荚和 Kika 这些 To C 的公司工作，把 To C 的模式引进到 To B 中，改变原本产品体验不佳的状况。第四个是三个创始人都是连续创业者，To C 和 To B 都有相应的运营规律，如果之前没有行业的积累，可能连种子客户都很难找。而我们有能力把最难的客户找到，把这些大客户都服务好了，再去找中型和小微客户等。Founder Park：百炼智能未来的发展规划？冯是聪：第一个要实现的是成为业内的头部，无论客户还是用户，只要有需求第一个想到的就是百炼智能，真正成为中国的 ZoomInfo。第二个目标更大一些，想成为企业版的抖音或者今日头条，让所有工作人员，在工作的第一时间就想着打开百炼智能，不仅仅是营销，采购、风控，甚至研发和招聘领域未来都能用到百炼智能的产品。
*以上嘉宾观点不代表 Founder Park 立场，也不构成任何投资建议。
公司：百炼智能
领域：B2B 智能营销、人工智能、数据智能
融资状态：1 亿元 A 轮
主要投资人：字节跳动、云启资本、光远资本、东方嘉富
官方网站：https://www.bailian-ai.com/
百炼智能成立于 2018 年，是 AI+精准营销领域的先行者，以「用科技，让复杂的营销更简单！」为使命，提供数据驱动、深耕场景的智能化营销 SaaS 产品及数字化解决方案，致力于通过 AI 技术帮助企业提升从销售线索开发、筛选、联系、转化到市场洞察的营销全流程效率。目前，超过 300 家中大型企业正在选择百炼智能实现营销数智化转型，为增长注入活力。
博士，北京百炼智能科技有限公司创始人兼 CEO，毕业于北京大学计算机系，前北大「天网」实验室的核心成员，在人工智能应用领域有着 18 年实践经验。作为优秀的连续创业者，曾担任明略科技联合创始人兼总裁，秒针系统技术 VP，让 AI 技术在快消、政务等多个行业的业务场景中实现落地。
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