B2B收入中，电子商务持续大幅增长。数字销售平台现已牢固地加入了传统的互动形式（面对面和电话），有时甚至完全取代了它们，因为就其本质而言，它们能够更好地利用不同渠道的结果。
数字技术的广泛采用和许多业务关系的自动化影响了公司购买产品和服务的方式。他们越来越像消费者一样思考和行动，习惯于快速、流畅的虚拟交易，与实体交易无缝对接（例如咨询和店内购买），并且可以信赖账户个性化服务。
问题似乎再次出在 B2C 客户体验与 B2B 客户体验之间的差距。但情况似乎正在发生变化：到 2022 年，预计 25% 的企业家将使用 AR，另外 70% 的企业家将尝试一下。根据 B2B 电子商务统计，80 % 的 B2B 购买受到客户体验的影响，只有 20% 的购买决策与价格或特定产品相关（来源：用户指南）。
情况看起来确实在好转，但从数据中可以看出，真正使用先进技术的公司比 巴林 WhatsApp 数据 仍然很低。所提出的解决方案符合 Inbound 提供的概念框架，假设其基本逻辑：将消费者带回到前台并增强他们的特殊性，通过定制内容设法拦截需求和愿望。然而，首先要记住两个前提
B2B 客户的购买方式与 B2C 客户不同
尽管企业客户期望获得与消费者相同的客户体验，但他们的行为方式往往与消费者不同。事实上，购买行为、交易流程和决策动力都存在根本差异。
消费者可能是情绪化的、自发的，经常冲动地点击“购买”按钮。另一方面，商业买家在客观标准和对选择的深入分析的指导下，采取更加理性和冷静的方法。消费者通常根据模糊定义的因素做出决定：价格、感知质量或产品的独特特征。然而，企业买家在评估产品或服务时必须考虑更复杂和具体的要求，这些要求响应各个生产公司的生产标准：价格和付款条件、服务水平、法律和财政考虑、物流需求。
B2B 关系甚至比与消费者的关系更为复杂。通常是个人消费者自主做出购买决定，而B2B 购买往往需要许多对话者的意见和批准，从不同部门的 C 级到公司的利益相关者，每个人都将自己的利益带到管理层。
最后，消费者交易通常是间歇性的：他们可能有品牌试图珍惜的后续时刻，但与单次购买相比，它们构成了一种一次性的。另一方面，B2B 发生在买方和卖方之间的持续关系网络中，不可避免地涉及“长周期”商业模式。
算法助力 B2B 营销增长
大数据分析与算法决策相结合，重塑了 B2B 交互的双方。越来越多的企业买家正在使用这些工具来优化采购，而卖家则使用它们来预测采购趋势并个性化产品和服务。借助分析，可以收集、综合和建模客户数据，揭示他们的购买行为模式（否则这些模式将难以区分），并识别新的销售和帮助机会。
算法将洞察转化为行动，触发对客户问题的自动响应，这些问题通常是未表达的，这些问题是由于分析平台而出现的。分析和算法的有效结合可以帮助卖家在自动化、无摩擦的流程中开发并提供及时、高度个性化的报价。
来自入境世界的三个建议
入站营销，特别是近年来，已将“客户培养”的理念作为其支柱之一，从旨在吸引心烦意乱但可能感兴趣的用户的注意力的品牌知名度行动开始，到引导更多信息和技术内容消费者在考虑和决策阶段（品牌宣传方面的推荐越来越重要），到购买后为客户保留的“关怀”活动。如何在 B2B 环境中拒绝这种方法？
1. 打造全面、个性化的客户体验
个性化、自动化的客户互动远远超出了渠道范围，延伸到了购买前、购买期间和购买后满足消费者需求所涉及的所有活动。
从完成销售到客户支持和计费等功能的设计应尽可能提供最佳体验。因此，必须重新考虑各种数字接触点的每一个功能，以便它能够提供真正可用的、完整的、信息丰富的和有用的内容。