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国内企业数字营销的难点 如果说

国内企业数字营销的难点 如果说国内数字营销还属于起步期,那么国外B2B企业已经开始利用AI大模型帮助生成内容,进入了高速发展期。 比如某跨国公司在欧洲的某个分部数字营销中心大约有超过100人的团队,每年能贡献超过40%的销售额。但同样的模式copy 到中国区,对业务的贡献率不超过5%。 对比中外客户的采购习惯以及市场大环境,区别大致有: 1.国外搜索以SEO为主,很多人习惯直接键入公司网址或搜索公司名。而在中国,流行,整体成本更贵。 不少人还习惯先搜品类,比如CRM、物联网平台、人脸识别这些大词。同类的竞争者(有时候还有自己的上下游伙伴)也来抢。因此竞价越来越贵、越来越卷。 不过某度的SEM虽然一言难尽,但依然是B2B数字营销中最有效的获客方法之一,真是挺无奈的。 2.国外流行的邮件营销和电话是实现营销自动化的基础。 但在中国,看邮件的人很少,微信太私人、企业微信又不太方便,电话更是接通率越来越低。 国内流行的社交媒体对营销自动化也不友好,另外各个平台的数据墙让数据的归拢变得很难。 3.国外CRM软件比国内更普及,销售转化可视化程度高一些。 但在国内,能打通的很少。有些企业里部门都不一定有权限查看,更别说打通闭环了。 销售不愿意跟进市场的商机、不想转化过程透明化的原因很多,其中有一个共性是销售认为客户数据是自己的“私域”。

市场活动的数据和反馈表

通过或简单的工具整理。 阶段4:有官网+落地页面,有专人负责,内容营销初步起步,市场活动开始讲究线上线下整合、有主题Campaign。用营销自动化工具做邮件、企业微信等,有团队配合。有可视化报告,指标有考核。 阶段5:相比第四阶段更成熟,逐步实现了客户旅程的数字化管理,市场部门的成果不但与销售线索有关,更是与最终的成单相关。市场部门通过ABM获取新客户。内容营销日渐成熟,市场部 国内企业数字营销的难点 如果说国内数字营销还属于起步期,那么国外B2B企业已经开始利用AI大模型帮助生成内容,进入了高速发展期。 比如某跨国公司在欧洲的某个分部数字营销中心大约有超过100人的团队,每年能贡献超过40%的销售额。但同样的模式copy 到中国区,对业务的贡献率不超过5%。 对比中外客户的采购习惯以及市场大环境,区别大致有: 1.国外搜索以SEO为主,很多人习惯直接键入公司网址或搜索公司名。而在中国,虽然一言难尽,但依然是B2B数字营销中最有效的获客方法之一,真是挺无奈的。 2.国外流行的邮件营销和电话是实现营销自动化的基础。 但在中国,看邮件的人很少,微信太私人、企业微信又不太方便,电话更是接通率越来越低。 国内流行的社交媒体对营销自动化也不友好,另外各个平台的数据墙让数据的归拢变得很难。

国外件比国内更普

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及,销售转化可视化程度高一些。 但在国内,SCRM和CRM能打通的很少。有些企业里场部门都不一定有权限查看,更别说打通闭环了。 销售不愿意跟进市场的商机、不想转化过程透明化的原因很多,其中有一个共性是销售认为客户数据是自己的“私域”。这个矛盾短期内难以解决。 有些强势的市场部门自建SDR团队跟进新线索。但面对的大多是小客户,成交金额有限,又很难养活团队。 这三大难点让数字营销的落地格外难。 02 数字营销成熟度 不单是中小企业数字化起步难,大型企业打通内外部数据和信任壁垒一样难。 目前在成熟度比较好的是新兴的中小型 SaaS企业,天然有数字化基因,销售团队的接受度也比较高。 抛开企业规模,如果以市场部门数字营销现状作为成熟度区分,从1到5,大概是这样(仅供参考,没有大量数据作支撑)。 阶段1:目前还采用传统的销售模式,市场部门主要是做活动、参展。 阶段2:已经有官网,并开始配合线下活动组织了一些在线的会议。没有自媒体或者有但更新频率很低。还没有市场部门的客户数据库。 阶段3:有官网和简单的落地页面,开始做SEO,并有少量的预算做SEM。市场部门有做内容的同事负责双微一抖。市场活动的数据和反馈表通过Excel 或简单的工具整理。 阶段4:有官网+落地页面,SEO和SEM有专人负责,内容营销初步起步,市场活动开始讲究线上线下整合、有主题Campaign。用营销自动化工具做邮件、企业微信等,有SDR团队配合。有可视化报告,对MQL/SQL指标有考核。 阶段5:相比第四阶段更成熟,逐步实现了客户旅程的数字化管理,市场部门的成果不但与销售线索有关,更是与最终的成单相关。市场部门通过ABM获取新客户。内容营销日渐成熟,市场部

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