如今，面对持续不断的行业变革，B2B 领导者面临的压力越来越大，需要更快速、更高效地交付可衡量的价值。

数字化投资必须快速证明其价值，并且从客户发现产品到再次订购的每个接触点都需要为提高客户保留率和推动盈利性增长做出贡献。

个性化提供了一条极具潜力的发展道路。但是，B2B 领域的个性化并不像“购买了这款商品的顾客也会购买另一款”那样简单。采购商期望在多个角色、渠道和周期中获得极具相关性且响应迅速的类人体验。许多企业难以满足这一期望，更不用说将这些工作与财务成果挂钩。

在“盈利增长行动计划”的第二部分“How Improved Personalization in B2B Drives Higher Profits（B2B 企业如何通过打造个性化体验带动利润增长），Master B2B 对 86 名全球制造和分销行业高管开展了一项调研，旨在了解他们如何在电商领域应用 AI 并打造个性化体验。调研报告重点指出，B2B 电商个性化体验不仅仅是一项客户体验提升举措，更是一项盈利能力增强战略。

什么是 AI 个性化？

AI 个性化是指利用人工智能实时定制数字化体验。在 B2B 领域，这意味着根据用户的角色、行为、历史记录和业务上下文展示相应的内容、优惠或操作建议。与基于静态规则的个性化不同，AI 可以根据用户意图和价值进行调整，并针对盈利增长进行优化。

继续阅读，了解领先企业如何利用 AI 在网站搜索、Web 体验和客户服务三大关键领域将个性化体验转化为绩效。

实现更智能的网站搜索，推动转化率和利润提升

搜索往往是购买意向的第一个信号。在 B2B 领域，该信号尤其细致：采购商可能会通过零部件编号、任务、产品昵称甚至图片进行搜索。如果你的网站搜索功能无法应对这种复杂性，你不仅会错失转化机会，还会增加服务成本。

报告显示，目前仅有 36% 的 B2B 企业在使用 AI 技术支持网站搜索，而这些企业已经在从各种搜索相关的用例中获益。

受访者使用 AI 的常见应用场景

• 68% 的企业将 AI 用于预测性搜索建议
• 65% 的企业将 AI 用于语义搜索，以便了解采购商的背景
• 52% 的企业将 AI 用于自然语言处理、自动校正和同义词识别等任务
• 42% 的企业将 AI 用于根据用户行为生成个性化搜索结果

这些功能可以减少摩擦，提高相关性和盈利能力，与来自 ERP 系统的产品利润数据集成后作用尤其显著。

引导式销售方兴未艾

一些企业正在进一步升级搜索解决方案。引导式销售工具使用 AI 向客户提出一系列问题，然后根据其目标（而不仅仅是关键词）推荐合适的产品。这些工具可以减轻销售团队的负担、增强客户的采购信心，并扩大交易规模。

例如，工业设备分销商可能会引导采购商说明环境条件、能效需求和价格范围，然后再推荐最合适的压缩机。这种咨询式数字体验的转化效果往往优于传统搜索方式，并能创造长期价值。

网站个性化必须跳脱点击流数据的局限

大多数 B2B 企业在构建个性化的网站内容时，使用的都是表层数据，比如过往购买记录、页面浏览情况或单次访问行为。这虽然是个开端，但还远远不够。如今，现代 B2B 采购商期望在销售和营销环节获得与 B2C 领域相同的个性化体验。

这意味着大多数企业在决定展示的内容、产品推荐或优惠时，根本没有考虑这些决定对盈利能力的影响。这无疑错失了重要机会，尤其是在当下的经济环境中，每一个百分点的利润都弥足珍贵。

连接所有数据源至关重要

受访的 B2B 企业目前使用一系列可用的数据点，对其网站进行个性化设置。最常见的输入数据包括：

• 网站历史购买记录
• 产品浏览历史记录
• 网站历史行为
• 地理位置
• 客户细分
• 用户任职的公司
• 用户偏好
• 用户在公司担任的职务
• 推荐来源

AI 是获取这些海量数据并将其应用于各种个性化用例的关键。

借助能够汇总非结构化内容的工具，你可以创建随时间推移和角色变化不断调整的组合画像。在 B2B 领域，这一点至关重要，因为每个客户账户都包含多个利益相关方，每个利益相关方的需求也各不相同。采购主管可能需要获取重新订购提示和合规文档，而现场技术人员则可能查找操作视频或服务信息。借助 AI，企业能够适时为每个人提供正确的信息，确保每次交互既能满足采购商需求，又能提升企业利润。

这种 B2B 营销个性化策略有助于确保每个接触点都能创造价值，不仅对采购商有益，还能为企业增加利润。

AI 聊天机器人不仅可以削减服务成本，还能提高销量

许多 B2B 企业将聊天机器人视为一种服务工具。但如果运用得当，聊天机器人还可以成为推动营收增长的加速器。

但令人惊讶的是，报告显示只有 28% 的受访企业实施了 AI 聊天机器人，尤其考虑到 Gartner 预测，到 2026 年，这类工具将为企业削减 800 亿美元的服务成本。¹

然而关键不仅在于拥有聊天机器人，更在于设计一款可以高效运行的聊天机器人。高效的聊天机器人不只具备基本的自动化功能，还能够模拟人类交互。那些使用非正式会话语言、能够动态回应，甚至能模仿访客语气或称呼的机器人，则可以显著提升追加销售率。近期的一项研究发现，采用个性化、类人交互方式的聊天机器人推动追加销售的可能性是通用机器人的两倍。²

具备学习能力的聊天机器人不仅能提供帮助，还能为战略提供依据

聊天机器人的价值绝不止于服务。领先企业可使用聊天机器人数据发现趋势，并为产品创新提供依据。例如，Butterball 公司通过分析呼叫中心数据，并根据重复的客户问询，开发了一款新的“冷冻直烹“火鸡产品，这一洞察得益于 SAP 赋能的 AI 摘要技术和集成系统。

整合所有功能：将个性化转变为盈利策略

要让 AI 驱动的电商个性化真正落地，仅靠部署合适的工具远远不够，还需要能够有效访问在系统、团队和客户接触点之间共享的正确数据。依托这种全面、集成的基础架构，企业能够精准打造个性化体验，并交付真正的业务成果。

当来自市场、商务、销售、服务和财务部门的数据实现互联互通，每一次交互都会成为机遇。你可以将各个客户接触点转化为洞察，再将洞察转化为切实有效的行动。

在当前经济充满不确定性、预算日益收紧的环境下，领导者面临着越来越大的压力，他们需要用更少的资源来交付成果。因此，这种跨部门的数据协同不仅大有裨益，更是必不可少。成功的 B2B 个性化战略不仅更具灵活性，而且更智能、更高效、更具盈利能力。