客户案例： Moka |“一箭穿心”模型，编织自动化培育网

“我们对于营销自动化的理解来说，主要是做提效的工具。在我们的业务中需要的是统一的营销行为和精准的销售动作。”

上述是 Moka 在售前接触时提出的需求。实际上，营销自动化这个词在 2C 企业中十分常见，但是对于 2B 企业的应用却没这么广。2C 企业更多的是感性决策，2B 企业则是理性加感性。Moka 是一家为企业提供体验更好的 HR SaaS 企业，产品包括招聘管理系统、人力资源管理系统，是一家很典型的 ToB 企业。这类企业目标客户群明确、客户基数较大，在业务上还会有试用体验环节来提高客户粘性。为了更好的与客户交流，Moka 想要通过 MA 的赋能帮助 ToB 企业进行线索培育，让客户可以持续的与企业进行互动，从而影响客户的感性决策。所以，企业需要一个更加清晰的客户画像来知道客户做了哪些关键事件行为，当客户产生了关键行为后，SDR 即可出现进行联系，进一步了解客户。

Moka 在 HR 的招聘场景下的自动化流程体系方面已经很完善了，在营销场景中也需要自动化进行获客。从业务蓝图打通的角度来看，要实现业务增长，新客户的自动化培育是必不可少的。从 Leads 到 MQL 的转化，这一部分的营销自动化功能应该围绕着以下两大模块考虑。

第一是要具备营销画布。搭配图形化自动营销设计器，通过托、拉、拽图元灵活的将营销流程自动化，覆盖 99.9%的营销场景。第二则是数据。Martech 工具作为一个数据的交通枢纽，需要将数据集合统一。Moka 指出，ToB 企业一般比较重视官网数据、活动数据、SDR 转化数据以及内容营销和品牌营销的数据。如果一个营销软件工具，具备与官网对接能力、活动表单管理能力、支持内容的下载、预览和留资以及帮助 SDR 孵化线索的客户画像再加上自动化的底层。那么，这就是他心目中想要的、能解决主要业务痛点的工具。

01"一箭穿心”自动化模型

ToB 企业决策是理性+感性的过程，一个客户从 Leads 开始到 MQL(市场确认线索)，这中间会发生很多动作行为，企业如何通过运营手段将客户的行为记录下来并合理利用呢？

以一个贝尔宾游戏的牧羊犬实验规则的最优解设计营销思路，将求解 Leads 到 MQL 的黑盒称为“一箭穿心模型”。

从上图的“一箭穿心”自动化模型中可以看出，要实现对客户的个性化营销，首先要定义客户阶段，根据客户的行为动作以及画像特征并结合线索打分，将客户分为“MAL-MIL-MQL”三个阶段。根据线索的阶段制定个性化营销策略，不同的客户阶段由不同的 SDR 进行跟进，SDR 可以通过清晰的客户画像判断客户需求和喜好，再利用不同的话术与客户进行沟通。

下面我们来看看，Moka 在 Covertlab 荟聚中可利用营销自动化功能实现哪些营销场景呢！

渠道获客自动化场景

场景一：客户想要了解 Moka 可以从各种公共推广渠道获取信息。举一个例子，一个客户普遍的从大量的广告曝光开始认识企业，通过百度搜索关键词进入到官网，在官网中关注企业的官微。Moka 对于新关注粉丝设置了自动化回复，在回复内容中添加了 CTA 试用申请，还可以下载各类行业白皮书，让客户深度了解 Moka。在微信公众号中可做的自动流还有很多，比如可利用菜单栏搭建内容矩阵，培养用户兴趣构建用户心智。在菜单栏中将内容进行分类汇总，当客户点击菜单栏中的内容时，可自动回复相关文件资料。

场景二：Moka 经常举办线下研讨会以及一些行业展会，有许多行业 KOL 站台分享知识，通过 KOL 的影响力带来新粉丝的关注， 比较常用的手段是分享带来源参数的二维码进行个性化回复。个性化的内容策略可以是公众号文章、推荐活动、行业资料等等。

实际上，客户可以从不同的营销场景关注企业官微，根据不同的场景值、不同的属性设置不同的流程，制定 Greeting、CTA 试用申请、CTA 小程序、资料下载等不同的内容营销策略。通过关注至申请试用的注册转化率、文件的下载点击率、活动参与率来衡量效果指标。

在获客阶段很多客户还是 MAL（匿名客户），可以让 SDR-A 负责跟进这类客户，将进入线索池但未注册的用户筛选出来，并根据这些用户的活跃度制定跟进的优先级，通过已有的一些基础信息对客户进行再次问候，吸引留资注册。

自动化线索培育场景

在上述场景中，一些客户已提交了注册表单成为了注册用户，企业拥有了客户的属性信息，这时该类客户的线索阶段从 MAL 进阶到 MIL。对于这些注册用户，Moka 让 SDR-B 根据客户的画像进行判断分析，进一步跟进线索。

当客户填写了试用表单，在线索池内就初步建立基础的画像信息。为了更深入的了解客户，可以通过下述两个场景帮助企业完善客户画像。

场景一：线下/线上活动是吸引客户留资的手段之一，Moka 通过人群筛选将报名活动的参会者/曾经参与过活动人/目标客户圈选出来，猜测客户感兴趣的活动进行个性化触达。在活动的前、中、后期设置自动化流程，结合报名表单/活动调研问卷/客户满意度调研来补充客户画像。根据 MQL 转化率及活动参与率衡量效果指标。

场景二：一些未参与活动的注册用户，为了让其更了解产品可以制定注册后 x 天/x 月……周期性的营销策略，比如：通过企微、邮件、短信等等，让客户进一步填写需求表单获取产品功能稿件/产品使用指南等等。

当客户参与了线上/线下活动或者完成了常规的培育触达流程。这时，用户的购买意向较为明确、各种属性信息也较为完整，客户的画像逐步清晰。这时，客户的阶段从 MIL 进阶到了 MQL， SDR-C 则负责这一阶段的线索跟进，可与客户确认企业具体的立项时间、功能需求等细节问题。

防止客户流失自动化场景

从营销漏斗“获客—培育—协同”三步曲中沉淀了大量的线索，不可避免的会有许多沉睡客户以及销售退回客户。对于这类客户也需要制定个性化的营销策略，实现对沉睡客户的唤醒，促进老客的复购。

场景一：在 Moka 的线索池中，通过客户的活跃度和客户阶段对高价值 MIL 进行筛选，如果该类客户已 X 天/X 月…未与企业产生互动，则可以通过企微/短信/邮件自动发送产品满意度调查问卷/近期公司动态/近期行业趋势等等。

场景二：在 SDR 确认的 MQL 中，许多销售接触后发现并不符合 MQL 的标准并将其退回至线索池中。对于销售退回的客户，企业可以设置退回后的 x 天/x 月…通过企微/短信/邮件自动发送产品迭代动态/产品需求调研表单等等，实现线索的二次培育。

在这个阶段 Moka 让 SDR-D 负责线索跟进，通过对发送内容的点击率以及活跃度来实时与客户进行沟通，让企业不错过任何一个高价值线索。

02 一切运营的核心是“数据”

客户的数据是解锁一切自动化流程的关键。越来越多的 B2B 公司承认更好的管理潜在客户是要利用数据驱动客户的个性化体验，从而带来新客户的获取和沉睡用户的唤醒。B2B 企业收集客户的相关数据，需要考虑客户全生命周期各个接触点上的互动体验。上述场景中，当企业完成官网/微官网埋点后，在客户初步了解企业，浏览企业官方账号时，已经获取了匿名客户的在线行为数据。再次访问网站的时候，弹出对应的注册页面，邀请客户填写表单留下最基本的信息。例如：姓名，邮件/电话等等……当客户填写完成后，企业就拥有了客户的基本属性信息。

有了客户基本信息，品牌就可以持续做个性化互动。在上述场景中，Moka 可以利用客户在所有渠道的访问 / 点击 / 扫码 / 订阅 等行为制定个性化互动体验。实现个性化的网页展现（根据其提供的偏好和在线行为数据）以及个性化的微信公众号/企业微信/邮件推送等。在这个过程中还可以向客户提出更多的问题，在已获得的信息基础之上继续丰富客户特征。当客户信息越来越完善时，客户的画像就越来越清晰，方便企业对线索做后续的培育。

当客户画像逐渐清晰时，企业可以根据线索的特征分类以及线索价值评分，将目标客户归属于不同的群组，并产生对应的业务侧标签，再配合 SDR 询问客户购买时间以及其在购买决策过程中所处位置的相关问题，帮助 B2B 企业更好地理解客户需求。ToB 企业一般利用企业微信作为 Leads 的承接，方便 SDR 与客户的沟通。在企业微信移动端还可以同步客户在线上/线下各种渠道的行为数据和标签数据。销售可以在企微移动端完成跟进记录反馈，并补充销售侧客户标签，添加商机等等，持续完善客户画像。可以见得一切的营销行为都是为了积累数据，为后续更好的培育、转化、设置个性化的客户体验做准备。

END 结语

营销自动化工具能够在正确的时间，给正确的人，发送正确的内容，不错过大鱼，不放过小鱼。但想要把营销自动化做好不是一件简单的事情，企业需要梳理线索阶段，做好全渠道数据的打通。整合官网留资表单、活动/直播报名、内容下载等留资路径，建立统一的用户体系，针对不同营销环节制定针对性的营销手段。如今营销自动化已成为大势所趋，Moka 已经开始了，你还不跟紧步伐吗？