市场部的两大误判 | 90%的市场线索，都不是“真用户”

2026西湖龙井茶官网DTC发售：茶农直供，政府溯源防伪到农户家

今天我们讨论一个和所有市场人息息相关的事情，KPI。

许多B2B市场部的KPI指标应该是SQL数量，甚至是商机或销售签单的数量，线索并不在业绩的考核范围内。

但矛盾的地方就在于，如果你要追求更多的SQL转出，就势必要提升新线索数量，来扩大最上层的线索池。

这就导致现在许多ToB市场部都忙于线索拉新，但最终给到SDR手里的，能接通或有效通话的却寥寥无几。

（获取《AI 用户画像分析使用指南》）

所以才有了今天的标题，现在90%的市场线索，都不是“真”用户，甚至有一部分都是后续运营都运营不出结果的假线索。

线索数量在涨，但线索的"含真量"在跌。

市场部看起来越来越忙，但离真正的客户却越来越远。换句话说，用户正在变得越来越不像客户。

PART 01

市场部的两大误判

所以，为什么现在的用户越来越不像客户了？或者说，为什么现在有需求的用户变少了？

答案很简单，信息差消失了。

以前是销售掌握行业、产品的信息，用户只能依赖销售；而今天，用户可以自己搜索、研究、对比，信息墙被打破。

另一方面，AI在ToB决策环节的作用越来越凸显。

以前客户只能通过销售来了解功能、报价、性价比等等。今天客户则可以直接问AI哪家更适合制造业、哪家实施周期短、哪家性价比高等等，很多调研工作已经提前完成。

而对市场部来说，如果不能及时调整过去的判断标准和运营策略，就会在线索运营链路中犯下两大误判。

误判一：把活跃当需求

一个用户频繁访问你的官网，每周都打开你的邮件，还在你的公众号文章下点了"在看"，他一定想了解你的产品吧？

未必。

他可能只是认可文章里的观点，但并没有预算；也可能是一个大学生写毕业论文在找资料；也可能是一个行业媒体在搜集素材；甚至可能只是因为你的文章标题足够吸引人，顺手点进来看了两眼。

活跃不等于需求。消费内容的成本非常低，一个用户可以非常活跃地消费你的内容，且完全没有心理压力。如果你把所有活跃用户都当作潜客推给SDR，结果就是SDR的时间被大量无效沟通消耗，团队士气下降，市场部和销售部之间的信任也会逐渐瓦解。

误判二：把留资当采购

一个用户留资后下载了白皮书，参加了线下活动，甚至是在邮件营销环节中填写了产品试用的表单，那么他一定是内部有需求在考虑采购吧？

同样未必。

因为在B2B场景中，甚至有的用户都不记得自己会留资。

用户留资的动机远比我们想的要复杂。留资是一个行为信号，但它不等于采购信号。

有一段时间，我们内部的转出数，相比往年同期下降了很多，我们判断是SDR电话数量没有打够。因此开始将一些活跃、下载过物料的线索给到他们，但最终仍然没有得到太好的结果。

行为信号	传统判断	实际情况
频繁访问官网	高意向客户	可能是竞品调研、上班无聊了
下载白皮书	采购意向明确	可能仅为获取数据、内部汇报参考
活动报名	进入决策阶段	可能只是对议题感兴趣
填写联系表单	主动要求沟通	可能是供应商摸底、学生写论文查资料

所以对B2B市场部来说，由于决策周期和公司因素，你不可能知道用户在什么时候会有采购需求，但是又不能放弃。所以能做的只是不断产出高质量内容来“吸住”用户，等待他又需求的那一刻。

所以，用户的单个动作没有意义，用户行为轨迹才有意义。真正值得关注的，不是用户是谁，而是用户在经历什么。

比如，大多数企业都在关注用户的行业、职位等属性标签，但这些都是静态信息。真正有价值的，是用户最近在干什么，在关注什么等等这类动态信息。

（AI用户画像Agent配置界面）

PART 02

AI用户画像正在改变市场部

在信息差消失的时代，客户很少会主动告诉你他的需求点，但他的行为会告诉你。他浏览了什么内容、下载了什么物料、在哪个页面停留最久、反复搜索哪些关键词等等，当我们把这些行为组合在一起，就能还原出用户当前的采购阶段和需求重点。

过去市场部的工作是筛选用户，现在市场部的工作是要理解客户。

这个理解客户，并非简单的判断线索合不合格，而是用户产生这些行为背后的动机。

但如果要挖掘这种需求，靠人工是不可能完成的。你不可能让市场人员逐个去追踪每个用户在各个触点上的行为，然后手动拼凑出一幅完整的意图画像。线索量动辄成千上万，行为数据分散在五六个系统里，人工处理既不现实也不经济。

这正是AI用户画像的价值所在。

致趣百川AI用户画像分析能力，通过整合分析内容浏览、官网访问、活动参会、邮件互动、CRM等多维数据，自动还原客户当前最可能关注的应用场景和采购阶段。

它不是简单地给用户贴标签，而是基于行为轨迹的动态分析，帮助市场和销售"看见"那些还没主动开口的需求。

（AI用户画像系统界面）

PART 03

AI用户画像分析，对市场部的三大核心价值

致趣百川AI用户画像分析模块是基于AI驱动的线索精细化运营工具，通过整合市场线索字段、用户行为、标签等数据，生成精准的客户画像，同时支持全网信息搜索、多维度分析等能力，助力SDR团队深度理解客户需求，优化沟通策略。

让我们回到最初的问题，为什么我会说90%的市场线索都不是真用户？

根本原因不是线索本身有问题，而是我们识别"真用户"的方式有问题。留资、咨询这些行为，已经无法准确判断用户的真实需求，你也无法确定他是不是真的有采购需求。

如果我们继续用"谁留了资"来筛选线索，我们永远只能看到冰山一角。而冰山下面，那些正在默默研究、默默比较、默默形成偏好的潜在买家，才是真正的"真用户"。

这就是AI用户画像分析功能对市场人的价值。

第一，看见沉默的买家

那些没有留资、没有主动联系销售，但已经在你的内容生态里深度浏览的用户，AI用户画像可以识别出他们的存在，并判断他们的采购意向强度。

第二，理解真实的用户阶段

不是简单地用MQL/SQL来粗暴划分，而是基于用户行为轨迹，判断用户是处于问题认知、方案探索、供应商评估还是决策阶段，从而匹配不同的跟进策略。

第三，预测下一步的需求

基于用户当前的行为模式和所处阶段，AI可以预测用户最可能关心的下一个问题是什么，帮助市场部提前准备相应的内容和触达策略。

现在流量越来越便宜，AI越来越普及，获客工具和运营工具越来越多。

如果我们能先人一步发现用户的真实需求，在线索池中精准找出最有意向的那个人，我们就能更早接触用户，更早影响用户。

90%的市场线索不是真用户，这句话不是在否定市场部的价值。我想说的是，线索的"量"从来不是目的，线索的"质"才是。而质量的判断标准，必须随着用户行为的变化而进化。