从“龙虾热”到ToB增长焦虑:AI闭门会揭示落地核心瓶颈

3月13日虎嗅智库举办的AI闭门会上,来自新能源、制造等行业的十余位决策者指出,尽管AI技术热度高涨,但ToB营销领域仍面临应用与成效脱节的焦虑。会议共识认为,当前落地的最大障碍并非模型能力,而是数据非结构化、价值难以量化及组织协同壁垒三大核心问题。圣奥集团等案例显示,AI正推动营销体系从独立环节向全链路重构,但企业需放弃传统ROI评估逻辑以适应新范式。

事件概述

3月13日,虎嗅智库在上海举办“ AI在ToB营销服务中的落地实践”闭门研讨会。阳光能源、欣旺达、三棵树、圣奥集团、中智股份、德比集团、绿地酒店旅游集团、悦容汇、启明创投、瑞泰信息、衔远科技、助通科技等十余家企业的决策者参与讨论。会议聚焦于AI技术在ToB营销与销售体系中的真实落地情况,揭示了行业从技术狂热转向务实焦虑的现状。

核心发现:落地困境与结构性变革

1. 现状:尝试一年未见结构性变化

  • 制造业:在营销内容生成、销售线索挖掘、客服自动化等场景虽有大量尝试,但真正深度跑通的有限,尚未形成明显的业务结果结构性变化。
  • 新能源行业:高层期待与实际执行路径脱节,预算和工具增加,但一线团队仍在摸索适配方案。
  • 普遍情绪:多位嘉宾直言“很多AI项目本质上还是玩具”,反映出技术应用与业务成效之间的巨大落差。

2. 趋势:营销体系的结构性重构

AI正在重新连接内容生产、品牌传播、获客与服务等独立环节,推动其转化为直接生产力:

  • 内容即生产力:以圣奥集团为例,通过AI实现标书自动解析、AI展厅接待及智能方案生成,将内容产出直接嵌入业务流程。
  • 获客效率提升:部分企业利用AI分析客户点击行为,实现基于短信的精准二次触达。
  • 服务侧局限:智能客服与知识助手虽已成标配,但因依赖大量知识整理和数据训练,准确率仍受限于数据质量,处于逐步成熟阶段。

三大核心挑战

与会嘉宾一致认为,AI落地的瓶颈不在模型本身,而在企业基础条件:

1. 数据与流程缺陷

  • 知识未结构化:ToB企业拥有大量分散在销售、客服或产品经理经验中的行业知识,缺乏结构化数据资产。
  • 风险警示:嘉宾警告“AI幻觉 + 错数据 = 更大的错误”,强调数据质量是模型生效的前提。

2. 价值衡量困境

  • ROI评估失效:AI带来的效率提升、客户洞察及销售成功率提高等收益,难以在传统短期财务指标中体现。
  • 策略调整:部分企业已放弃“先算账再立项”的传统逻辑,转而关注长期价值。

3. 组织协同壁垒

  • 跨部门打通难:ToB营销涉及市场、销售、客户成功等多团队协作,AI系统需打通各部门数据与流程。
  • 单一团队无力:仅靠技术团队无法推动变革,必须依靠跨职能的组织协同。

闭门会的独特价值与未来规划

  • 交流模式:相比大型行业大会,小规模闭门会消除了公开展示压力,促使企业分享包括失败尝试在内的真实经验,提供多视角(企业需求、技术边界、投资趋势)的深度洞察。
  • 后续计划:虎嗅智库2026年将继续围绕关键场景开展案例导向的深度研讨,重点聚焦:
    • 企业运营场景:AI在人力、财务与组织协同效率上的改变。
    • 制造与供应链场景:AI在生产管理、质量控制和供应链协同中的应用。
  • 核心理念:坚持“讨论密度优于规模”,不讲宏大趋势,专注真实案例,帮助企业决策者看清边界、降低试错成本。

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