2024 年 8 月 28 日，虎嗅智库第 52 期 502 线上同行活动以《AI + 营销真实落地案例解读》为主题，邀请瑞泰信息副总裁葛开钢、探迹科技合伙人陈晓锋两位一线实践者，从技术底层搭建到营销场景落地，用真实案例拆解 AI 如何与业务深度融合，为企业增长提供可复制的路径。以下是经重构的核心内容，从 “痛点破题 - 技术支撑 - 场景落地 - 价值升华” 四层逻辑，呈现 AI + 营销的实践精髓。
一、破局前提：AI 需先做 “业务化改造”—— 从通用大模型到企业级 “第二大脑”
面对 OpenAI、DeepSeek、豆包等通用大模型，企业常陷入 “想用却不敢用” 的困境：数据上传有安全风险、功能与业务流程脱节、权限管理混乱…… 瑞泰信息副总裁葛开钢指出，AI 要真正服务企业，必须先经历 “业务化改造”—— 搭建一个连接通用大模型与企业需求的 “中间层”，即瑞泰信息的 “小瑞 AI 平台”。这一平台并非简单的工具集合，而是企业销售、营销、服务人员的 “第二大脑”，其核心价值在于将 “消费级 AI 能力” 转化为 “企业可用的智能资产”。
1. 中间层（中台层）的四大核心能力：解决 “能用、安全、适配” 问题
通用大模型的短板，恰恰是企业级 AI 的发力点。小瑞 AI 平台通过四大能力，填补了通用技术与业务需求的鸿沟：
- 知识库管理：将企业私有知识（如产品手册、客户历史数据、行业报告）进行 “切片 - 向量化 - 存储”，避免通用大模型 “失忆” 或 “编造信息” 的问题。例如，某汽车零部件企业的数百种产品参数、送样记录，可转化为 AI 能实时调用的 “智能数据库”，而非散落的文档。
- 工作流引擎：将 AI 能力嵌入企业现有流程，而非 “另起炉灶”。比如在样品申请流程中，AI 可自动触发审批节点、同步客户需求，无需销售手动填写表单或跟进进度。
- 对话机器人：提供贴合行业术语的自然语言交互能力。不同于通用聊天机器人，该模块能理解 “车型适配”“送样周期” 等专业表述，避免因语义误解导致的效率损耗。
- Agent 创建助手：让非技术人员也能快速定制 AI 智能体。例如，销售经理可通过可视化界面，配置 “AI 商机挖掘师” 的触发条件（如 “抓取新上市车型信息”），无需依赖 IT 团队开发。
2. 场景落地：某世界 500 强汽车零部件企业的 “全旅程 AI 赋能”
有了底层技术支撑，AI 如何解决具体业务痛点？该汽车零部件企业的核心困境的是：客户（吉利、蔚小理、小米等车企）发展快、车型迭代频繁，销售人员难以实时跟踪客户动态、精准匹配产品，送样流程繁琐且易遗漏关键信息。
（1）获客阶段：AI 当 “情报员 + 挖掘师”，杜绝商机遗漏
- AI 客户情报员：自动爬取车企公开财报、新品发布会信息、高管访谈，提炼出 “销售额增长 30%”“计划推出纯电 SUV”“采购总监变动” 等销售核心关注点，每日生成《客户动态简报》，省去销售手动搜索的 2-3 小时 / 天。
- AI 商机挖掘师：实时抓取车企研发公告、预售信息中的新车型数据，与企业内部商机系统自动比对 —— 若某新车型尚未匹配自家产品，系统会立即触发 CRM 提醒，推送 “未覆盖商机清单”，避免因信息滞后错失合作机会。
（2）转化阶段：AI 当 “推荐官 + 助理”，提升成交效率
- AI 产品推荐官：销售人员输入客户车型（如 “小米 SU7”），AI 从数百种零部件中筛选出适配的传感器、连接器等产品，并自动生成 “产品适配报告”（含技术参数、过往合作案例），推荐准确率从人工的 60% 提升至 92%。
- AI 销售助理（三大子场景）：
- 语音助手：销售通过 “嘿，小瑞” 唤醒语音交互，直接说 “申请给小米 SU7 送样 3 套传感器”，系统自动填写申请单、流转审批，将原本 1 小时的流程压缩至 5 分钟。
- 拜访教练：自动分析客户拜访录音，提取 “客户关注成本控制”“提及竞争对手 A 产品” 等关键信息，生成《拜访复盘报告》，并提示 “未讨论我方产品质保期优势” 等遗漏点，为销售优化沟通策略提供依据。
- 样品专家：整合历史送样数据（如 “给吉利送样失败，因交付周期超需求”“竞争对手 B 产品价格低 5% 但稳定性差”），生成《送样决策指南》，帮助销售避开过往误区。
二、B2B 营销破内卷：AI 重构供需匹配，实现 “降本、增效、高质量增长”
“当前 B2B 行业的内卷，本质是‘供需匹配失灵’。” 探迹科技合伙人陈晓锋一针见血地指出。宏观环境下，国际关系动荡、国内产能过剩加剧竞争；微观运营中，企业要么 “盲目获客”（卖家向非目标客户推销），要么 “精准需求难满足”（买家被不匹配信息骚扰）—— 最终导致卖家陷入价格战、买家错失优质供应商的 “双向折磨”。而 AI 的核心价值，正是成为 “供需匹配的精准定位器”：既帮买家找到适配供应商，也帮卖家打破 “认知边界”（如芯片贸易商通过 AI 发现产品可用于智能家电、汽车电子），开辟新市场。陈晓锋强调，AI 并非 “万能神器”，而是通过数据智能 + 流程重构，实现 “降本、增效、高质量增长” 三大目标，其落地路径可通过以下案例具象化：
1. 降本：从 “泛投浪费” 到 “精准锁定”，获客成本砍半
传统困境：B2B 企业投放广告时，常因 “人群不精准” 陷入 “高成本、低质量” 陷阱 —— 某医疗设备企业曾投放 “全国医疗行业” 广告，留资成本高达 180 元 / 条，且 30% 线索无实际采购需求，投入与产出严重失衡。AI 破局逻辑：通过 “定向人群包” 筛选高匹配度客群，只向 “有需求、有资质” 的企业推送信息，减少无效投入。
- 案例：探迹 AI 为某深圳医疗设备企业定制 “精准人群画像”——“年营收 5000 万以上、拥有二类医疗器械经营许可证、近 6 个月有设备采购记录”。基于该画像定向投放广告后，留资成本从 180 元 / 条降至 85 元 / 条，降幅超 50%；同时有效线索（有明确采购计划）占比从 40% 提升至 75%，避免了 “广撒网” 带来的预算浪费。
2. 增效：从 “手动低效” 到 “智能拓客”，销售效率翻 3 倍
传统困境：B2B 销售的时间常被 “非核心工作” 占据 —— 每天花 4 小时找客户联系方式、验证企业资质，实际仅能拜访 2-4 家客户；尤其面对小众产品（如菌落计数仪、冷门芯片），更是 “找不到目标客群”，导致触达效率极低。AI 破局逻辑：通过 “智能拓客工具” 自动挖掘下游客户、整合关键信息，将销售从 “繁琐事务” 中解放，聚焦 “沟通转化”。
- 案例 1（菌落计数仪厂商）：该厂商原以为目标客户仅为 “食品厂”，通过探迹 Sales GPT 输入 “菌落计数仪” 关键词后，AI 自动分析产品应用场景（微生物检测），挖掘出食品、饮料、化工、医药等 5 个下游行业，生成 5 万家潜在客户清单，并同步提供企业主营产品、采购负责人联系方式 —— 销售每日拜访量从 3 家提升至 6 家，触达效率翻番。
- 案例 2（冷门芯片贸易商）：某贸易商代理一款 “XX321 型号芯片”，长期找不到稳定客户。AI 通过分析芯片参数（低功耗、高稳定性）与下游行业需求（智能家电控制、车载中控屏），发现 2 万家有该型号采购记录的企业，并生成 “客户采购频次、历史合作供应商” 等信息 —— 销售无需再手动搜索，直接对接精准客户，3 个月内新签客户数量增长 2 倍。
3. 高质量增长：从 “求数量” 到 “抓质量”，利润提升 30%
传统困境：不少 B2B 企业陷入 “客户数量陷阱”—— 某跨境物流公司年投入 200 万获客，开发 1000 家美国站电商客户，但仅 15 家能持续合作（月订单超 10 万），剩余 985 家客户因 “需求匹配度低”（如无海外仓需求），不仅无法贡献利润，还消耗大量服务成本。AI 破局逻辑：通过多维度数据（行业趋势、企业增长、需求强度）筛选 “高价值客户”，集中资源服务，实现 “少客户、高利润”。
- 案例：该跨境物流公司通过 AI 分析亚马逊美国站数据，锁定 “汽摩配件类目月销增长超 50%、有海外仓需求、客单价超 200 美元” 的卖家。调整策略后，虽合作客户从 1000 家缩减至 80 家，但高价值客户（月订单超 10 万）占比从 1.5% 提升至 35%；订单利润率从 15% 提升至 45%，年利润反而增加 80 万 —— 印证了 “精准比数量更重要” 的增长逻辑。
三、AI + 营销的下一步：从 “案例惊喜” 到 “系统落地”，破解行业困惑
两位嘉宾的案例分享后，现场来自迪士尼、爱慕、小鹏、OPPO 等企业的决策者，围绕 “销售漏斗优化”“线索分级管理”“AI 与现有系统打通” 等核心问题展开热议 —— 这也折射出当前行业的普遍困惑：“知道 AI 有用，但不知道如何结合自身业务落地”“担心技术投入大，回报不确定”。为解决这一痛点，虎嗅智库联合大鲸案例库策划 “智能营销・实效为王” 主题研讨会，将从 “趋势厘清、方法论输出、标杆参考” 三大维度，帮助企业跨越 “认知 - 落地” 的鸿沟：
- 趋势厘清：邀请三只松鼠、元气森林等快消头部企业，拆解 “AI 在内容创作、用户分层中的真实价值”，明确 AI 的应用边界（如 “不能替代策略思考，但能提升执行效率”），避免企业陷入 “技术迷信”。
- 方法论输出：火山引擎、阿里妈妈、京东等技术服务商，将基于数百个服务案例，输出 “从 AI 工具选型到增长目标转化” 的 SOP（如 “快消行业 AI 内容营销的 5 步流程”“B2B 企业 AI 拓客的 3 个关键指标”），让企业 “照方抓药”，少走弯路。
- 标杆参考：大鲸案例明星企业将现场剖析技术底座（如 “如何搭建适配自身的 AI 中间层”）与案例细节（如 “某家电企业用 AI 提升复购率的具体步骤”），为不同行业、不同规模的企业建立 “可对标、可复制” 的认知坐标系。
结语：AI + 营销的核心，是 “业务驱动技术”
从瑞泰信息的 “企业级 AI 中间层”，到探迹科技的 “B2B 供需匹配重构”，两个案例共同指向一个结论：AI 不是 “独立于业务的技术炫技”，而是 “嵌入业务流程的效率工具”。它无法一次性解决所有问题，但能通过 “精准定位痛点 - 重构核心流程 - 量化价值产出”，逐步将企业从 “成本黑洞” 拖向 “增长引擎”。对于企业而言，与其纠结 “要不要用 AI”，不如思考 “如何让 AI 服务于我的业务”—— 毕竟，真正的 AI 价值，永远藏在 “解决具体痛点” 的实践里。