“你们市场部的费用太高了！”
这是一个ToB企业的朋友，在最近一次会议上，被几个公司领导diss的话。我这位朋友很是不服，希望兄弟们集思广益，整几句有劲的，下次会议怼回去。
我跟他说：怼没用！你得搞清楚，他们提出这个问题的本质是什么。这几个领导真的是在抱怨市场部费用高吗？不！他们只是在质疑你们的贡献。也就是，市场部的贡献是否配得上你们的花销。当然，你肯定会说，你们的贡献是远大于费用的。没错，如你一样，所有部门都是这么想的。你得想办法把它度量出来给人看！
为什么ToB市场部的贡献如此难以量化？我们用市场部、销售部和决策层三个不同的视角来分析一下这个问题：
尽管在公司层面，任何部门都是为公司的总目标服务的。但具体到各自部门时，销售部的工作目标在时间上更关注当下，颗粒度上直接针对具体客户；而市场部的工作目标在时间上跨度更长，颗粒度上则需面向整个市场或细分市场，相对较粗。虽然公司高层对于这“一远一近、一粗一细”是“既要又要”，但终归营收是用一个一个客户的付费算出来的，天平自然不会倒向市场一边。
这也造成了一个非常有趣的现象：在一个企业春风得意的时候，同事们看的都是全行业、望的都是大未来。往往这个阶段市场部都比较春风得意；但遇逆境，销售增长压力变大，大家就会想起市场部的“业务属性”。于是，算费用、降成本、背业绩、改考核等就接踵而来了。有过类似经历的小伙伴都知道，这个过程真的是治标不治本！
所以，我向我的这个朋友建议，尝试用全历史行为数据来串起ToB公司的决策层、市场部和销售部，一套数据完整统一市场部、销售部目标的“一远一近、一粗一细”。具体方法如下：
首先，针对以往市场部和销售部在目标颗粒度上的粗细差异，由公司决策层牵头，制定全年的销售目标，并借助“客户在哪儿AI”将全年销售目标细化到要拿下的具体是哪个公司的级别。如，提出一个3000家目标企业的营销名录。再利用客户在哪儿AI，获取这3000家目标客户的企业全历史行为数据，包括他们所有的商业行为、能触达他们的场景、他们的各种偏好以及认识他们的所有人。（以往，ToB企业营销计划里描述的目标客户很难细化到单个公司的级别，所以叫它“目标客户群”；如今，为了实施更精准的营销获客，必须借助AI，将全年销售目标细化到单个公司）
市场部依托对这些数据的共性分析来开展精准营销，如“用最少场次的活动覆盖最多的目标客户”“选哪些媒体做传播能实现触达最大化”“怎么选择一个最利于获客的战略合作方”“找到那个潜客多又好的合作平台”。
销售部的同事可以利用这些数据来放大销售的成功率，如“找到更多能帮你切实引荐大客户的人”“找到客户又多又适合自己的圈子”“天天有会跑场场有客户的高效跑会”“全方位锁定客户追着打的有效方法”。
在对齐了颗粒度问题之后，我们接着用企业全历史行为数据消减市场部和销售部工作目标的时间跨度。
由于市场部的营销规划和销售部的销售计划，都依托于客户在哪儿AI的企业全历史行为数据，并由公司决策层统领。所以，市场部每一步做什么、要影响谁，完全可以和销售部的分工和工作安排相呼应。如此一来，不仅能实现部门间的深度协同，擦出火花，研究出更多更管用的营销组合拳；更能通过深度的工作融合，消减对市场部的偏见，告别本文讲述的这个存在已久的尴尬。
