AI Agent在B2B邮件营销中的应用：为每条线索配备专属运营Agent

营销自动化的十年困境

我们在做B2B的时候，里面有个东西叫营销自动化。其实，这是10年前的理念了，我觉得它非常难用起来。要用起来的话，需要有一个用户运营的角色，也就是operation的角色，这个人要很仔细地思考：

"这些动作其实不一定只适用于To B。你看，去读瑞幸的最新财报，他们通过上线最新的Agent，把老客的转化率提高了——这本质上也是一个孵化逻辑，在To B里面完全能用得上。"

从瑞幸看To B的孵化逻辑

瑞幸咖啡的最新财报透露了一组关键数据：

大家想想，这本质不就是一个孵化逻辑吗？这个逻辑在To B里面其实也是完全能用得上的。瑞幸通过AI Agent实现了对老客的精准触达和个性化推荐，带动付费会员比例和客单价的双提升。这和B2B场景中对线索进行精细化培育的逻辑完全一致。

"如果我们把每一条线索都当成一个'会员'来看待，用AI Agent来决定在什么时间、用什么渠道、推送什么内容——这就是B2B版本的Lucky Air。"

用户运营角色的困境：有思路，没人力

关于用户运营这个角色的选择和思考，我们观察了很多公司，发现：公司内部很难有这样的角色。大公司可能会有，但小公司没有。然而，即便大公司有，坦白说，这个人能做的事情也偏少。

为什么呢？因为他需要向很多人索取资源，比如向这个人要内容。而且，如果一个人只做这件事，工作量本身并没有那么多；但真要做得细致，工作量又大得不得了。

为什么做不细？

想一想，当你自己去圈选目标人群时，依据是什么？很多时候其实是拍脑袋。比如，有人说"我们应该有一个针对制造业的方案，应该对制造业用户发这个内容"，这听起来是对的。但问题在于，大部分时候的划分逻辑不一定是这样的。

"正确的划分逻辑应该是：用户最近做了什么动作？过去7天里，有哪些用户与我们有过活跃行为？针对他们应该采用什么样的跟进策略？"

正确的方法论：从"大水漫灌"到"滴灌式"精细化运营

正确的用户运营逻辑，应该是基于行为数据驱动的动态分群，而不是静态的行业标签：

这就需要一个人非常仔细地去分析。那么应该细到什么程度呢？应该是"滴灌"的细，而不是"大水漫灌"。

"最好的教育是什么？是一对一。为什么一对一有时候很难？因为贵，成本高。市场的本质就是为了集约，是集中式的，帮助销售创造线索、跟进客户。但现在，AI让'一对一培育'的成本趋近于零。"

想清楚这个道理就知道了——市场部的本质就是帮助销售获取或跟进客户。在一些大客户里面，销售就把一些市场工作做了，比如大客户拓展、混圈子。所以这个点，因为以前做得偏少，地位不高；但现在能做的东西很多，因为你能做得很细，你能够有千军万马去做这件事。

核心方案：用户运营Agent（Alex Agent）

你能够把后台的10万条线索，每一条都跟进得特别细。那怎么做呢？在我看来，其实就是用一个我们称为"用户运营Agent"的东西。我有时候喜欢给它一个名字，比如Alex——因为我比较喜欢亚历山大·汉密尔顿这个人，美国的国父。对于这个Alex Agent而言，它很聪明，运筹帷幄之中。

Alex Agent如何调度全渠道触达？

"你用这种思维去看这个Alex Agent，看点就不一样了——我在每一个线索旁边都配了一个用户运营的角色，都给你配了个管家，给你配了个'施肥'的角色。我就看着你，一对一，搞一对一培育。好处是什么？那简直是不可思议的。"

Top Sales的启示：持续跟进的"反人性"能力

营销自动化这个点，因为你想，Top Sales最重要的一点——我以前跟百万云的CEO聊过，百万云是一家做财税行业的港股上市公司——我们就聊Top Sales的特征是什么：

"在正确的时间，通过正确的渠道，积极、有效、持续地跟进。这很反人性，没有几个人能做到，但我们这个Alex Agent能做到。"

持续跟进而且不让对方烦——这听起来简单，但真正做到的人极少。它需要极强的时间管理能力、情绪控制能力和策略思维。人类Sales受限于精力、情绪和记忆，很难对数百条线索保持"恰到好处"的持续跟进。而AI Agent没有这些限制，它能够24×7不知疲倦地为每一条线索提供个性化的持续跟进。

个性化匹配的极致：为每条线索定制内容

那具体怎么做呢？比如说，你觉得活动就发活动，内容就发内容？那想得太简单了。

甚至你的活动都要为他单独匹配。比如你推给他的白皮书，要是为他的行业定制的。本来你的白皮书可能不是这个工业行业的，但是你要把它转化成为工业行业的。

再比如，你这个白皮书里面写了好多东西，但跟他的相关度不高。那你能不能从你历史材料里的10本里面，去组合和匹配呢？

"这些其实都是可以去思考的。沿着这个路径上讲，今天，我们在思考用户运营时，有必要为每个线索配一个'用户运营Agent'，进行一对一的培育。这样的话，我们的逻辑就完全不一样了。"

总结：一个AI Agent，顶一个运营团队

从我们以前做To B的历史经验来看，都非常需要这么一个AI Agent——我们称之为"用户运营Agent"。Alex Agent，大家沿着这个思路想，是不是我们以前讲的那种传统的营销自动化的意义就不是特别大了？

所以今天，我们在思考用户运营时，有必要为每个线索配一个"用户运营Agent"，进行一对一的培育。这样的话，我们的逻辑就完全不一样了。我们也会持续研究，并推出这样的产品给到大家。