在當今的商業環境中，生成式人工智慧（GenAI）正以驚人的速度改變企業運營方式。然而，不同的企業，無論是B2B（企業對企業）還是B2C（企業對消費者），對這項先進技術的採用方式卻千差萬別。兩者都會使用人工智慧來實現內容生成、個性化服務和自動化流程，但在社群媒體管理、廣告與銷售啟動方面，二者的差異尤為顯著。
為什麼會有這麼大的差異？簡單來說，B2C行銷人員需要對眾多顧客略知一二，而B2B行銷人員則需要深入了解少數決策者。因此，在B2B和B2C的買家動態中，有五個關鍵差異影響了生成式AI的採用。
B2B與B2C的五大差異
B2B企業往往需要較長的銷售週期，必須應對多位決策者的需求，並進行高度針對性的市場推廣。相比之下，B2C公司則著重於高交易量、短決策時間窗和大眾市場吸引力。
B2B行銷面對的是較小的客群，但需要收集更深度的資料，跟蹤每位買家委員會成員的詳細資訊。與此不同，B2C針對數百萬消費者，但每個個體所獲得的見解較少。B2B購買涉及多位利益相關者，需要在多個渠道中進行高度個性化的溝通。
銷售週期較長，且具有高價值，需耗時數月，並需多次接觸點，如電子郵件、演示會議等。反觀B2C的購買決策常常是獨立作出的，按照情感或衝動，僅需幾天或數週。B2B買家要求有邏輯的、以投資回報率為驅動的決定以證明長期投資的合理性，而B2C決策更看重便利性、美觀性以及潮流。
因此，B2B行銷需要在買家旅程中提供高度個性化的資訊，而B2C交易更依賴於廣告和社會認同來推動轉化。
GenAI的採用：相同但不同
在B2B和B2C的界別中，生成式AI的運用遵循各自的特點。在數位內容生成、個性化服務及自動化等方面皆有應用，但在社群媒體、內容和知識管理上的差異最為明顯。
我們在2024年底所做的調查分析了50多個生成式AI的應用案例，共涉及283位業內人士。數據顯示出B2B和B2C企業使用AI驅動工具的明顯模式。
值得注意的是，B2B的採用率整體上超越了B2C。似乎更多的決策者、較長的高價值銷售週期和更個性化的資訊導致了更多的迭代次數，從而在B2B中形成更陡峭的學習曲線。
我們也發現，這些差異並不等同。於是我們將採用水平根據B2B和B2C的採用率分為高、中、低三層次，並根據B2B和B2C之間的採用差異對生成式AI用例進行排名，這有助於我們更好地理解這些差異。
B2B與B2C差異大
由於較長的銷售週期，特別是在銷售漏斗的頂端，B2B公司需要向買家委員會精確展示其專業知識和更複雜的產品，從而建立信任和行業領導地位。這意味著社群媒體已成為B2B應用生成式AI的首要場景。其涵蓋了社群媒體發佈和監控的整體譜系，包括：
- 內容創意
- 數據洞察
- 文件化
- 媒體分析與管理
- 社群和評論分析
相比之下，B2C品牌則依賴於情感、即時性和趨勢驅動的互動。儘管AI輔助內容創建，但B2C社群策略依然高度依賴於人類創意以構建具吸引力的敘事。
B2B與B2C差異中等
此類應用案例跨越了數據、內容、社群、管理、銷售和廣告技術的不同領域。最大的差異在於數據管理，而最高的採用則在於數據和管理方面。
B2B的不同主要體現在數據上，包含如下應用：
- 知識和文件化
- 與數據和洞察交流
- 競爭對手研究
- 儀表板和數據來源
正如之前提到的，B2B需要對少數聯繫人深入了解。這些數據顯示生成式AI增強了數據相關任務，支持複雜的決策結構及廣泛的文件需求。
B2C的交易性質使得其更少依賴於結構化的知識管理，因此生成式AI在這些領域的角色不那麼明顯。
B2B與B2C差異小
B2B和B2C在內容應用上的差異最小，而這些生成式AI應用在各個層面上都有最高的採用率。在光譜的另一端，我們看到的則是廣告和銷售用案例顯示出最少的採用及差異。
最後結論
B2B和B2C的生成式AI採用中的關鍵差異源自於各自與其觀眾的互動及分析方式。
- B2B公司利用生成式AI支持其長銷售週期，社群媒體在漏斗頂端發揮作用，而更為結構化的數據驅動過程則在深層部分發生作用。
- B2C公司則主要利用生成式AI支持大規模互動，其中AI協助內容創建。雖然生成式AI支持自動化，人類創意仍然是情感和潮流驅動行銷的中心。
目前，B2B的採用更加先進，特別是在社群媒體管理、知識文件化和數據驅動洞察方面——所有這些領域中，人工智慧支持專業知識驅動的多觸點銷售過程。相比之下，B2C應用更專注於內容生產和觀眾互動，其中人工智慧是補充，人類直覺無可替代。
隨著人工智慧技術的不斷成熟，B2B和B2C之間的採用差距或將縮小。然而，就目前而言，生成式AI在B2B的複雜、研究密集型環境中發揮著更為重要的作用，而在B2C的快速步伐、情感驅動的互動策略中作用相對較小。