Pramata 帮助大型 B2B 企业消除收益漏损。Pramata 为世界上一些最大的公司创造了数百万美元的价值，包括爱力建(Allergan)、世纪链接(CenturyLink)、康卡斯特商业(Comcast Business)、Cyxtera、FICO、NCR、Micro Focus、Novelis、Rackspace 和 Vertafore。

他们在哪里(现状)

你是否曾经试图推销一个针对某个问题的解决方案，而糟糕的是，大多数人甚至都不知道这个问题的存在？这就是 Pramata 的挑战。这家总部位于湾区的公司使用“人机回圈”（human-in-the-loop）人工智能技术来帮助大型 B2B 公司消除收益漏损。收益漏损是一个听起来很糟糕的术语，指的是由于效率低下和管理不善造成的损失。

Pramata 服务的公司类型容易出现这些错误。这些公司的收入通常超过 3亿美元，销售周期很长，产品和服务很多，客户关系极其复杂，有些还只是在纸面上。这种复杂性意味着，账单错误是常见的，客户流失是不可避免的，追加销售和重新谈判几乎是不可能的。

在一家有 1万名员工的公司，可能有 20人知道收益漏损的事。他们通常是高级运营领导和金融主管，并很难与之联系，当然他们也不是那些在 Pramata 网站上填写表格的受众。许多大型 B2B组织在修复收益漏损方面投资失败，并得出了怀疑性的结论，得出了这就是生意成本的结论。

Pramata 的内部人士需要做很多教育市场的工作，与他们所关注的人数相比，他们的营销范围很广。他们专注于内容联合以获取更多的表单，很显然这是从虚荣度的角度出发的。但数据说明了事实：填写表格的人来自较低级别的领导职位，他们不知道或不关心这个问题。这导致 Pramata 网站 70%的流量来自非目标客户。

这种一刀切的策略并没有产生公司想要的商机。因为没有找到对的人，导致销售周期比实际需要的要长，而且，在一个理想的管理级别的客户意识到 Pramata 之前，交易就停滞了。为了打破现状，Pramata 需要通过缩小系统规模来改变现状。

他们去了哪里(B2B 1.0)

Pramata 最初的 ABM 项目是针对 332家科技公司的销售人员和财务主管，此后，其业绩一路飙升。他们以简化一切为目标，重建了整个流程并优化了战术。第一步就是消除网站上无意义的表格填写。首席财务官们并不会搜索 Pramata，所以，与那些通过搜索进而访问该网站的人交流也毫无意义。

Pramata 很快明白，教育必须先于参与。于是，他们小型的销售和营销团队针对少数几个了解收益漏损问题的人合作开发出个性化的信息。减少目标名单使 Pramata 的销售团队能够专注于研究 10到 20个关注此问题的人，并引导他们访问网站或策划针对性的营销活动。

当 Pramata 的工作人员重新研究这些数据时，他们看到了一些会让大多数组织惊慌失措的情况：网站流量在一个季度内下降了近 10%。但他们知道，最好不要只通过表面价值来进行判断。实际情况是，70% 的流量来自排名前 332的客户，而这正是 Pramata 想要的。虽然访问网站的总人数少了，但公司可以销售的人数却多了很多。

Pramata 不需要每季度追求成千上万条线索，因为它的交易规模很大，而客户的高满意度意味着几乎 100% 的留存率。Pramata 内部团队知道，如果他们能吸引到质量更好的线索，他们就能达成更多的交易，并通过追加销售来持续盈利。他们有 75% 客户，在两年内交易规模较最初交易增长了 5到10倍。

Pramata 以客户为中心，专注于寻找合适的客户，并传播有关收益漏损的信息。通过这种方式，Pramata 将潜在客户数量从每季度一个增加至 5到 7个，并将与这些潜在客户的交易时间减半。

他们在哪里(B2B 2.0)

Pramata 欣然接受了不断减少的网站线索数量。而且，在此过程中，该组织不是试图将低效的流程和工具强加于 B2B 模型中，而是确保其流程完全支持其战略。结果就是，目标列表被精简，更易于管理，网站流量下降，却带来了更多交易，而且技术堆栈从 22种减少到 6种。这样一来，一个更有效的工具集不仅为 Pramata 降低了成本，而且仍然能够支撑其实现策略。

结果：Pramata 的ABM项目为他们的目标受众和他们正在培育的客户产生了真正重要的结果。

一些实实在在的效果包括：

• 与需求挖掘相比，客户获取成本降低了 60%

• 销售接受的线索数量增加了 4倍

• 销售接受的线索成本降低了 81%

• 平均交易时间减少 32%

• 中层漏斗（mid-funnel pipeline）增加 2.5倍 

面对复杂问题的公司往往会抛出更复杂的解决方案。而 Pramata 从优秀到卓越的故事则显示了找准目标，用更少的方法做更多事情的力量。