2026 年，B2B 营销的转型仍将持续加速。在本次采访中，W4首席执行官Sarah Wilhelm分享了她对当前变化趋势的观察，并谈到企业应如何调整营销策略，才能在未来几年持续产生稳定的业务成果。
当我们说传统入站营销正在失效时，是指过去 10 到 15 年间许多 B2B 企业惯用的那一套执行模式。
典型的场景是：企业制作电子书、白皮书和博客文章，设置表单门槛以收集线索。随后通过标准化的培育流程进行“预热”，最后作为 MQL（市场合格线索）交给销售团队。这背后是一套清晰但非常僵化的漏斗模型：认知、线索、培育、成交。
目前，这一模式的有效性正在迅速下降，主要体现在：
与此同时，外部环境已发生根本变化。如今的采购决策由团队共同完成，人们倾向于独立获取信息，并期待更快的响应、更透明的信息以及真正的支持。
在这种背景下，传统的入站营销配置已显得过时。入站营销的核心理念——即“通过提供价值被客户主动发现”——依然成立。但那套诞生于 AI 出现之前、非“全时在线”时代的旧机制，已经无法支撑现状。这就是为什么我们说：传统入站营销正在走向终结，企业需要一套适配当下现实的新方法。
我主要总结为三点。
首先，过去人们会在较早阶段填写表单或直接致电，然后逐步获取信息。如今，这一过程的很大一部分是在“后台”完成的。人们会自行搜索、阅读对比、观看视频，在内部讨论并向人脉网络征求意见。甚至有人使用 AI 工具来整理信息。当他们最终填写表单或申请 Demo 时，往往已经有了偏好的选择。
其次，现在几乎不再有单一决策者。多数情况下是由业务、IT、采购和管理层组成的“采购团队”。这些角色关注的问题和风险点各不相同。仅靠单一线索和标准化的培育流程，已无法反映这种现实。
第三，人们对速度和相关性的期望显著提高。信息必须即刻获取、清晰且具有可比性，并尽可能贴合买家的具体情况。任何反应迟缓或提供泛化内容的企业，都会迅速失去信任。
简而言之，采购流程变得比传统入站模型设计之初更加动态、分散且信息充沛。这正是矛盾点所在。
3. 您认为长期坚持旧式入站营销模式的公司会面临哪些问题？
我们经常观察到一种现象：企业面临着持续的压力，但实际进展却非常有限。公司在内容、营销活动和工具上投入了大量资源，但到头来往往感觉做了很多事，营收却几乎没有体现。数据库在扩大，报表看起来不错，但真正有潜力的销售对话数量并没有同步增长。
另一个常见模式是市场部门与销售部门之间的摩擦。市场团队自豪地展示流量、下载量和新联系人，而销售团队在实际工作中却发现，其中很多线索要么不符合目标群体，要么距离具体的购买决策还很遥远。从账面上看，表现似乎很强劲，但在日常现实中，销售端却感觉这些数据毫无用处。这很快就会演变成关于“谁该负责”的争论，而不是共同反思系统本身。
与此同时，各项成本也在逐渐攀升：媒体投放、内容制作、人力投入以及技术工具。如果底层模式保持不变，那么每投入一美元的效果就会下降。最终人们会产生疑问：营销是否还“奏效”。这正是危险所在，因为问题不在于营销本身，而是在一个早已进化的环境里，依然沿用着过时的入站模式。
一个明显的信号是：从数据上看一切似乎“还可以”，但整体效果却让人感觉不太对劲。虽然有潜在客户、流量和营销活动，但仔细分析后会发现，真正转化为高质量需求的比例并不高。
有几个具体的信号值得关注：
第一个预警信号是，潜在客户数量在增加，但转化为销售机会的比例却停滞甚至下降。在这种情况下，系统虽然不断收集联系人信息，却无法把这些兴趣真正转化为销售机会。
第二个信号是获客成本持续上升，但线索质量却没有明显提升。如果需要投入更多预算才能获得同样甚至更差的结果，就说明现有模式可能已经不再适应市场。
销售团队的行为也能反映很多问题。如果大量来自市场的线索从未被联系，或者很快又被标记为“冷线索”，这往往说明入站营销方式与销售实际需求之间存在偏差。
最后，时间跨度本身也能说明问题。如果从第一次接触到真正形成销售机会之间间隔很长，而且没有人能够清楚地解释在这段时间里哪些措施真正起到了作用，那么这个销售漏斗实际上更多依赖经验判断，而不是一个清晰、可靠的系统。到了这个阶段，就应该认真考虑重新审视整个入站营销策略。
AI 兼具两面性：它既是问题的一部分，也是解决方案的一部分。
当企业主要用 AI 来 更快地生产更多内容 时，它往往会带来问题。这样会导致大量相似的文章、落地页和社交媒体内容不断出现，整体表达方式也越来越雷同。对受众来说，这些信息很容易变成噪音。在这样的环境下，企业反而更难凭借真正有价值的内容和清晰的观点脱颖而出。
但如果使用得当，AI 同样可以发挥很大的作用。例如，它可以帮助识别数据中的模式、理解用户行为信号，更精准地根据不同目标群体和用户旅程阶段调整内容，并自动化处理许多日常任务。这样不仅能够提升效率，也能帮助企业做出更有依据的决策。
在我们看来，有一点非常关键：AI 无法取代战略，它只会放大现状。
如果企业的市场定位、目标愿景和客户导向足够清晰，AI 就会成为一个非常有力的工具；但如果这些基础不清晰，AI 只会让原本的混乱被进一步放大。
对我们来说，现代入站营销与许多公司最初采用的传统漏斗模式有很大不同。我们不再认为路径是从认知到成交的整齐线性路径，而是一个持续的循环：将信息投入市场，观察反馈，从中学习并进行调整。
关注的焦点不再是线索数量，而是对需求和营收的影响。市场与销售朝着共同的目标努力，并关注相同的指标。重要的不是填写了多少表单，而是哪些活动促成了有价值的对话和成交。
买方视角同样是关键。现代方法需要与真实的客户旅程以及整个采购团队对齐。高管、部门负责人和 IT 团队有着不同的问题和关注的风险。内容和触点应当反映这种现实，而非遵循内部的产品逻辑。
AI 帮助我们规模化地实现这一目标。它支持更快的模式识别、更灵活的内容创建，并能更好地解读行为信号。但核心依然是人：清晰的假设、结构化的学习以及持续的适配。这种循环对我们而言，正是现代入站和线索生成方法的核心。
我认为最重要的一步是，市场和销售不再将彼此视为两个独立的体系。只要市场部负责线索、销售部负责成交，传统入站思维就会根深蒂固，无论营销活动看起来多么现代。
从我们的视角来看，两支团队应该共同对营收和 Pipeline（销售管线）负责。在实际操作中，这意味着建立共同的目标、共同的指标，并共同讨论哪些做法有效、哪些无效。市场部不再仅仅汇报流量和下载量，而是汇报哪些活动促成了有意义的对话和报价。作为回报，销售部需持续反馈哪些联系人真正具有潜力，以及在哪些环节存在信息缺失。
同样重要的是，让销售更早参与进来，同时让市场保持更长时间的参与。不再是“市场做活动、交付线索就完事”，而是销售将客户沟通中的洞察带入内容规划，而市场则陪同交易过程，以了解在这一过程中究竟产生了哪些问题。
最终，合作模式会从“我们提供线索”转变为“我们共同建立一个可靠生成需求的系统”。一旦这种思维方式到位，摆脱传统入站模式就会容易得多。
对我们而言，很明显，如果没有合适的工具，这种方法是无法实现的。其基础是一个中央 CRM 和营销平台，所有的营销和销售数据都汇聚于此。我们与 HubSpot 紧密合作，因为它允许我们在一个系统中涵盖营销活动、自动化、报表和销售。这让我们能够清晰地洞察哪些活动真正对机会和营收有所贡献。
HubSpot 在 AI 方面对我们来说也极具吸引力。许多以前需要手动完成的任务，现在可以直接在 HubSpot 中利用 AI 获得支持，例如分析联系人数据、为不同目标群体创建变体，或者评估在特定时刻哪些联系人和交易应被优先处理。战略和内容仍由我们和客户提供，但 HubSpot 中的 AI 帮助我们更快地测试、更准确地评估，并基于更强大的数据基础做出决策。
围绕这一核心，当然还有其他组件：分析工具用于更好地理解网站行为，以及当流程跨越多个系统时的定制化自动化解决方案。对我们来说最重要的不是工具的数量，而是它们之间的协同程度。一个精简、高度集成且团队真正使用的技术栈，其价值胜过十个孤立的工具。HubSpot 是我们构建其他一切的核心。
在我们看来，最重要的是真正认识到，旧的入站营销模式无法通过一些优化就能挽救。任何试图让过时系统运行得更快或更漂亮的做法，主要是在浪费时间和预算。因此，第一步是思维上的转变：接受规则已经改变，并调整整个模式，而不仅仅是营销活动。
从小处着手，持之以恒，也是明智之举。与其试图一次性重建整个体系，不如选择一个定义明确的细分市场、目标群体或产品或服务，并在此基础上测试新的方法。如果能够清晰地衡量哪些因素促成了良好的沟通和交易，就能迅速获得宝贵的经验，并将其应用到其他领域。
最后，我们强烈建议将市场和销售联系得比现在更紧密。共同的目标、共享的数据以及对客户旅程的共同理解，比追随下一个潮流渠道更重要。在这个客户不断自行获取信息并对比方案的世界里，那些能够共同学习并不断优化系统的团队将会胜出。
我们致力于帮助企业重塑营销体系，确保其在日常运营中真正发挥实效。首先，我们会与您进行深度沟通，明确您的业务目标、目标受众，并梳理您现有的工具与数据资产（例如 HubSpot 中的数据）。随后，我们会全面审计您当前的营销活动，精准识别出哪些举措能真正带来咨询与对话，哪些只是在徒耗时间，以及哪些环节尚属空白。
在此基础上，我们将建立一种简单、透明的协作模式。这包括：从初次接触到正式对话的每一个步骤都清晰可见；为您提供配置完善的 HubSpot 系统，通过自动化流程减轻人工负担；以及提供直观易懂、能直接指导决策的分析报表。我们的目标并非建立一个无期限的咨询项目，而是为您打造一套能够持续、稳定产生高质量询盘的营销系统。
我们帮助您构建面向未来的营销策略，使其不仅能够长期稳健运行，即使在多变的市场环境下，依然能为您提供可靠的业绩支撑。