我想，B2B产业变革行进当中，技术的功劳需被记上一笔。无论是从互联网到物联网，从传统软件到SaaS，还是从云计算到如今的人工智能（以下简称AI），这些进步都作用于产品的更新迭代中，也作用于人们日常工作中。
亿欧过往从采访过的多家B2B企业发现，AI等新技术已经融入产品的中，并且这些技术也在改变着销售行为、办公沟通。
我们同样发现，2017年随着B2B产业变革渗透的不断成熟，各家企业纷纷把抢占更大市场份额作为今年主要目标，但是B2B销售市场不同于C端靠地推、明星代言等宣传方式带动流量，这时的“你”需要懂企业客户想要的是什么，而AI的运用有效的帮助这一点。
现在人工智能的发展更多是一种时尚的潮流，它超越规则，提供理解内容或语言的能力，找到可以应用于未来的模式，消化各种信息，做出推理的决定。
所以一个接一个，B2B供应商们正在推出他们的AI“标签”，例如定位平台Demandbase，CRM和营销平台Salesforce，账户参与平台YesPath，会话式平台Conversica，以及B2B预测营销CaliberMind，这样的应用覆盖越来越多的企业。
AI对企业销售行为究竟会产生哪些影响，CaliberMind的CEO兼联合创始人Raviv Turner认为最具有影响意义的是AI有助于解决特别是B2B方面所遇到的关键挑战。
首先，和企业做生意是复杂的。
此前Gartner研究发现，企业购买决定团队平均有5.4人，这个数字现在估计为6.8人。与C端消费者销售不同，购买决定通常由一人或两个个体作出决策，商业购买则要求达成广泛而有根据的共识和决定。
“AI帮助你确定采购团队购买意向，”通过平台绘制组织图表，筛选出线索以确定团队成员购买意向、分析和细分成员背景，并预测哪些优惠可能会对他们有吸引力。
展现更多意向信号
B2B的特点是销售周期长，而且可能越来越长。研究公司Sirius最近发现，销售周期比几年前的时间长25%，交易额为50到10万美元，平均每7到8个月时间完成。
这意味着一个乙方（卖家）最好将营销和销售与客户采购周期相匹配，在需要的时候提供产品信息、竞争比较，适时提供合适的优惠。这种对客户意愿和采购周期的追踪，需要的不止是“危险”时所提供的意愿信号，而是在这些信号产生之际，乙方的人就已经开始有方案供以解决。
然而意愿信号并不完全具有预测性，它表明了人们的兴趣，但并不完全是这个进程的发展阶段，Turner提到因为这没有体现B2B采购决策模式（三种）：①以总部为中心的公司；②以项目组或事业部的分散管理为主；③或者以上两种都包括。而去中心化模式的耗时甚至长于平均销售周期，部分原因是决定层级往往不太成熟。
分公司为了购买新的办公打印机，可能必须要从各种用户那里获取信息，这意味着决策者比往常多了起来，增加了决策难度，花费的时间成本也更大。据Turner说，在一个冗长的销售周期中，B2B客户的平均消费决定需要沟通多达17个内外部。
遗憾的是，AI无法改变决策结构、团队成员数量或销售周期。但它可以跟踪数据库的数据，因此所有的线索、特征属性、意图信号、网站访问、电子邮件交流、白皮书下载、主要动作、营销和销售之间的协调，以及几十而不是几百个非重要因素都可以被收集并分析成预测结果。
数据孤岛是B2B相对B2C销售中面临的一个较大问题，因为有更多的决策者参与，B2B并不是直接型交易。也就是说，消费者不是用信用卡购买一件新外套这样简单。
B2B交易是一个努力争取的过程、出价、报价、授权信、订购单、订购单，有时也是电子支付方式的请求。即使B2B的支付过程也是复杂的，这也和很多方面的数据有关。
要编排各种不同数据的关键是，AI能够处理非结构化数据，非格式化数据。这就包含大多数企业通讯生活，例如有多小时的电子邮件、自然语言处理和分析电话、社交帖子等等。
大数据的运用不断更新B2B的要求。工具和平台中AI层的丰富使得这种数据争夺更多的客户资源，因为这意味着你不必雇用数据科学家才能进入战场。
从投资回报方面看，随着周期的延长，团队规模越来越大，决策流程越来越复杂，相关数据越来越丰富，需要各种各样的AI输入工具，以确定哪些因素会影响销售增长。
在任何人都知道AI是什么的前提下，企业面对B端客户展开了相关业务。但现在竞争的优势在于数据的供给，而AI已成为维持生存的动力。
