最近，在一个同行的小群里有这样一个讨论：某ToB企业的市场负责人说，他们公司的几个领导最近老是质疑市场部的费用高。他希望同行兄弟们给他出个点子，回怼这几个领导。
其实，在ToB企业，市场部被质疑费用高不是什么新鲜事儿。笔者认为，这种质疑的本质是有人会觉得市场部的贡献配不上花销！但站在市场部的角度，市场人是哑巴吃黄连。
公司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。由于公司高层对于这“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。
所以，笔者的建议是，用客户在哪儿AI的全历史行为数据来串起ToB公司的决策层、市场部和销售部，用数据统一市场部、销售部目标的“一远一近、一粗一细”。具体如下：
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2500家目标企业的营销名录。再利用客户在哪儿AI，获取这2500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”“找出目标客户最常看的媒体持续影响他们”“选择最佳合作方进行联合营销、异业联盟”“选择最优的合作平台”。
销售部的同事可以利用这些数据来放大销售的成功率，如“挖掘出目标客户的所有人脉为你引荐”“找到你目标客户最偏好的圈子”“持续不断地在线下‘偶遇’目标客户”“锁定目标客户轨迹‘追着打’”。
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，消除ToB老板对市场部费用高的质疑，告别本文讲述的这个存在已久的尴尬。
