B2C营销编排的重点是通过创造个性化体验和传递有针对性的信息来推动个人消费者购买。 B2C 的客户旅程往往更短、更具交易性，强调即时满足和冲动购买。
渠道： B2C 营销人员严重依赖社交媒体、电子邮件营销和网站定制等数字渠道来接触目标受众。他们利用这些渠道提供个性化内容、促销和产品推荐。
数据： B2C 编排依赖于收集和分析个人客户人口统计数据、偏好、购买历史和行为数据。这些数据使营销人员能够细分受众并定制消息以实现最佳参与度。
示例：一家在线服装零售商使用编排，根据客户的浏览历史记录、废弃购物车提醒以及他们感兴趣的商品的针对性促销来发送个性化产品推荐。
人工智能应用：人工智能通过支持产品推荐、动态定价调整、个性化内容源和用于即时客户支持的聊天机器人，在 B2C 编排中发挥着关键作用。
商业营销乐团
B2B营销策划侧重于与关键业务决策者建立长期关系。这通常涉及与多个利益相关者和不同程度的影响力来领导复杂的销售周期。
客户旅程： B2B 客户旅程通常比 B2C 更长、更复杂。它涉及广泛的研究、解决方案评估以及做出购买决定之前的谈判。
渠道： B2B 营销人员使用数字渠道（电子邮件、LinkedIn、网络研讨会、在线社区）和传统渠道（行业活动、直邮、销售电话）来吸引潜在客户和客户。
数据： B2B 编排在很大程度上依赖于硬数据（行业、公司规模、收入）、买家角色和基于帐户的洞察。这些数据使营销人员能够针对特定的公司，并根据这些组织内不同利益相关者的需求和兴趣定制内容。
示例：一家软件公司使用编排来通过有针对性的内容（白皮书、案例研究）、个性化电子邮件序列和自动销售跟进来培养潜在客户，以引导他们完成销售漏斗。
人工智能应用：人工智能通过为各个组织利益相关者提供预测线索评分、基于帐户的营销 ( ABM ) 优化、销售预测和个性化内容推荐来改变 B2B 编排。
Martech 堆栈：从孤立的斗争到精心策划的成功
虽然营销技术堆栈承诺提高营销效率和营销个性化，但其潜力往往受到一个关键挑战的阻碍：数据孤岛。
将您的每个营销工具想象成一个独立的岛屿，每个都包含客户难题的有价值的部分。您的CRM了解他们的购买历史记录，您的分析平台跟踪他们的网站行为，您的社交媒体工具监控他们的参与度。但如果没有办法连接这些岛屿，您就会留下支离破碎且不完整的客户档案。
这导致了几个关键问题：
不完整的客户历史记录：您无法 商店 看到客户旅程的全貌，错过了影响他们决策的关键接触点和互动。
无法根据数据采取行动：即使有价值的数据分布在整个堆栈中，您也无法有效地利用它来发送个性化消息或有针对性的活动。
浪费营销支出：您最终会发送不相关的消息，瞄准错误的受众，并错过有效培育潜在客户的机会。
沮丧的客户：客户收到的沟通中断且不一致，导致混乱和负面的品牌体验。
这就是营销编排弥合差距的地方，由客户数据平台 ( CDP ) 等技术提供支持，并通过机器学习 ( ML )进行增强。
打破孤岛： CDP 充当中心枢纽，连接不同的营销工具并统一所有来源的客户数据。这为客户信息创建了单一事实来源。
建立 360 度客户档案： CDP 建立全面的客户档案，通过整合跨媒体和渠道的线上和线下互动数据，提供每个人的整体视图。
ML-Power 识别解决方案： ML 算法分析多个来源的数据
以准确识别和合并客户记录，即使信息不完整或不一致也是如此。这是一个身份图，它确保您拥有尽可能多的相关信息。
可行的见解： CDP 将原始数据转换为可行的见解，使您能够细分受众、个性化消息并根据实时客户行为触发自动化营销活动。
全渠道编排：通过统一的客户视图，您可以整合所有渠道的无缝体验，确保每个接触点的一致消息传递和个性化交互。
随着人工智能在营销编排中的兴起，我们正在进一步增强这些能力。
客户洞察：通过统一所有接触点的客户数据和交互，营销编排可以提供客户行为的整体视图，从而更深入地了解他们的偏好、需求和动机。
超个性化体验：为每个客户创造独特的定制体验可以促进更深层次的参与和忠诚度。
预测机会：预测客户需求和行为以预测客户机会。这些丰富的数据集还允许品牌以类似的方式向具有更大潜力的受众进行营销。
实时个性化：根据个人客户互动动态调整内容和消息传递。
由智能 CDP 提供支持的营销编排对于克服数据孤岛的挑战和释放 Martech 堆栈的真正潜力至关重要。通过统一数据、解析身份并 想要购买商品却被 提供可行的见解，编排使营销人员能够创建无缝、个性化的客户体验，从而推动参与度、忠诚度和收入增长。
营销乐团在行动
虽然营销编排听起来很抽象，但其实际 新城市 应用涉及协调的步骤和技术，共同创造和谐的客户体验。下面来看看它的实际工作原理：
A. 数据收集和同意
编排的本质是从所有可用来源收集并集中客户数据。这包括：
行为数据：网站活动、电子邮件交互、社交媒体参与度、移动应用程序使用情况。交易数据：购买历史记录、订单详细信息、客户服务交互。人口统计数据：年龄、性别、地点、兴趣、偏好。公司数据（B2B）：行业、公司规模、收入、职位。
这些数据通常在 CDP 或类似系统中统一，充当客户信息的单一事实来源。
B. 细分和聚焦
