国内市场变化迅速，因此B2B数据的衰老速度是远高于国外成熟市场的，最终造成在国内B2B数据营销中，投在数据清洗本身的费用比率要远高于其他国家。“张总，您好，我是XX公司的销售小王啊，您方便我明天来找您汇报下工作么？”“小王您好，不好意思我刚刚转到其他部门去了，现在这摊事情是李总来负责了”以上场景每天都会出现，这也是B2B和B2C营销的一个本质差别：B2C营销的目标是具体的“人”，不管这个“人”如何变化，以往的营销都会在这个“人”身上留上印记。而B2B营销的目标却是采购决策链上的具体“岗位”，这些“岗位”上的人是会变化的，所以经常会出现广告主做了无数努力，好不容易打动了客户关键决策人，转瞬就需要重新再来一次。
美库尔数据营销部总监国内市场变化迅速，因此B2B数据的衰老速度是远高于国外成熟市场的，最终造成在国内B2B数据营销中，投在数据清洗本身的费用比率要远高于其他国家。以维护30万企业100万联系人的B2B营销数据库为例，要达到电话接通率超过40%，需要保持20%的数据年度刷新率，数据清洗的年度投资超过500万人民币。角色营销（RBM, Role based marketing）是B2B数据营销中联系人级别的理论，回答的是两个问题：2. B2B个性化营销（”Personalized campaign”）的落地问题。B2B的营销内容制作比B2C艰难的多，无法实现B2C千人千面的营销场景，B2B制作营销内容的最小颗粒度，只能做到针对不同的”职位”讲述不同的内容。RBM在实际使用中会和ABM（Account Base Marketing）等企业级B2B数据营销理论有所交叉，在针对中小客户和大客户营销的含义会有不同。
在政，教，医疗和大型企业内部有着复杂的采购决策链，一个项目的审批可能会涉及到使用方，实施方，财务方，审批方，甚至第三方专家等各种角色，对于广告主来说，CRM的联系人数据层面需要解决三个问题：
下图是来自Gartner，以一个大公司的IT部门为例的理想组织架构，列举了差不多30个子部门。对于B2B的IT设备广告主来说，一个大公司IT部门下面可能有成千上万员工，但绝大部分并不在采购决策链中。广告主需要结合调研和行业专家的输入，找到采购决策链中正确的部门和有决策权的正确职位。需要提醒的是，不同级别的职位有不同的审批权，级别高的联系人的营销价值，不一定优于级别低的联系人。在确定这些核心职位后，可以把已掌握的联系人数据匹配进去，了解已有联系人数据的价值，作为后期数据清理的优先级。同时也能知道缺失的重要职位联系人数据，通过外部采购进行补充。考虑到不同细分行业有着截然不同的采购决策链，对于决策链上核心职位的判别需要长时间的积累和打磨。其实以上都是在不同行业扮演CIO角色的称谓，他们在企业采购决策链中的作用和营销价值是一样的。在营销活动提取客户数据的过程中，业务侧的市场经理经常会要求“这次活动目标是CIO”，但是关于”CIO”的定义就会比较模糊了。数据营销人员需要将不同行业的客户职位进行定义和标准化。以下IT行业常用job role（职位角色）分类：CEO：企业一把手，主要销售行业解决方案，咨询等战略性产品ITM：IT部门的中层经理，负责IT项目的规划，实施和运维LOB：业务侧的中层，IT系统实际使用者，也是需求的发起者为不同的联系人打上Job Role的标签同样需要结合调研或者行业专家的输入，了解这些关键角色在不同行业的称谓，比如上文提到不同行业的CIO称谓。在实际数据收集和清理过程中，就能仅凭名片上印的称谓，知道联系人的价值。在之后的数据使用中，可以通过Job Role找个标签，找到和营销内容匹配的客户联系人角色。在采购决策链上的各个角色有着不同的痛点，如果营销只是一味介绍产品本身的优势并不能打动所有的角色对于财务方介绍价格优势（低价）或者长期保值（高价）这些基于Role based标签进行的个性化营销，使得B2B的营销更加有针对性，而能打动客户
以上是一条完整的客户数据，经过呼叫中心数据核实后的市场价大约30人民币，按照中国有1000万中小企业计，要获取每个客户一个关键决策人数据，再考虑每年超过30%的人员变化，这样的客户联系人数据投资是任何一家广告主无法承担的。此外，传统B2B CRM的架构（例如Siebel，Salesforce）都是先企业（account）后联系人（contact）的，广告主有很多渠道只能获取字段非常有限的数据（例如网站订阅），除了能确认的电子邮件地址，微信号等有限字段，客户手工输入的大部分字段（例如企业名称，规模等）精准度非常差。这些数据收集回来因为缺失对应企业数据，会面临无法录入CRM的问题。换种思路，一个中小企业的采购决策人，无论在哪家公司，都会和采购决策链有一定关系，他/她的工作性质是不会有很大改变的，那就意味着在采集和管理中小企业客户数据的时候，只要确定联系人是正确的角色，这些联系人所在企业并非那么重要。在建立中小企业客户数据库的时候，可以按照以下的金字塔结构执行。1. 海量联系人：来源于各种营销渠道，数据除联系方式外其他字段缺失或不可信，在CRM中全部挂在一个虚假的企业名称下，不花费成本进行主动数据清洗，不需要去寻找联系人对应企业信息。当长期营销没有反馈的时候，从数据库中批量删除。2. 精准联系人：当海量联系人通过参加线上线下会议等营销方式产生反馈，而获取对应企业信息，同样不主动进行数据清洗，但是不进行删除。3. 用户联系人：当产生商机或者销售的客户下的联系人，需要定期进行数据清理。4. 海量联系人退出：有些CRM是按照数据量进行收费，同时短信，电子邮件的发送也会产生成本，对于长期没有反馈的海量联系人定期进行删除。5. 联系人提升：在不同层级的联系人，根据联系人是否有营销反馈，是否有商机和销售，在CRM中进行不同操作。
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