To B则有一个相对完整/理智的决策链路，常有对接人非最终用户本身这种设定 。因此，只有产品真正地解决了核心客户的问题，他才能有可能为产品进行买单 。
然而决策的本质是解决需求，因此，研究需求&决策的基本路径至关重要 。
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上述任何一个环节都可能导致用户的流失，有时c端常用的活动打折、促销等方式 并不能套用于b端 。因此一定要谨慎考思考企业的客户决策逻辑，做到有的放矢，以终为始 。
切勿看到市场上的成功案例就照搬 。
毕竟做营销的我们都应该懂事后传播&包装这个骚炒作 。
2）主动接受信息的方式：解决痛点需求
寻求外部信息的主要诱因是遇到问题，急需解决 。包括应用层面&感情层面 。
如何不被讨厌，如何正确传递可对消费者有正面情绪价值的传递至关重要 。
客户只会按照自己的需求寻找解决方案，如下：
- 第一：通过搜索引擎，搜索认知内的对应的关键词 。
- 第二：与行业内的朋友交流，获取对应的解决方案 。
在时间允许的情况下不断迭代得出最优，往往是大部分人的需求 。
在适当的时候，以解决问题的全能救兵出现是上选 。
3）需求层级总结：不同的需求对应不同的内容描述，定制化呈现
基于不同层次的需求做不同的软植入，是内容营销的必经之路
以美国outer户外沙发的营销链路为例，引入经典的马斯洛需求层次理论，其营销拆解如下：
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以上可总结为好品牌做故事的组建拆解，对不同的企业阶段以及不同的人，要选择性表达不同的内容 。
人的需求不会一成不变，基于产品本身的硬实力做拓展，才是内容营销的基础 。
4）用户关系深耕：基于数据库，做干货推荐
目标用户调研方法：定性分析，定量分析 。
- 定性分析：以经验做深挖，如采访1位资深用户做过去与现在的特质，特点&发展规律分析 。
- 定量分析：统计数据，用模型做共性概括，如总结100个人的人群共同特征 。
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当数据样本累计足够，了解其运行逻辑，对内容定制是积极作用 。
大数据技术的基本工作逻辑包括以下4种：
（1）上网的全记录：了解完整的踪迹
利用Cookie软件可以得到上网者在电脑网页浏览的完整“足迹”；利用新的Atlas软件可以进一步实现移动跨屏情境中的“足迹跟踪” 。
（2）搜索数据：映射出关注和需求
通过分析上网者主动的搜索行为所生成的搜索数据，可以清楚显示出其关注的需求和希望解决的问题所在 。
（3）社交媒体的数据：判断个性和类型
基于社交媒体的数据分析，可以判断消费者的个性、偏好、生活方式、兴趣和受影响人群等 。
（4）网上支付：显示实际的购买行为
网上购买和网上支付已经占相当大的比重，通过网上支付数据，实际的购买行为状况一目了然 。
很多做平面设计/产品设计出身转行市场/战略/策划/运营的人，会有一个常犯的误区：
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