當一個 B2B 買家想要尋找一條新的購買渠道，他需要事先做很多調研，這些準備工作包括利用搜索引擎在網上搜索信息、閱讀在線媒體、閱讀分析報告、閱讀靠譜博客、在網上的社區和論壇里與同行或者專家進行討論等等。
這里的每個動作，都將在網絡世界里留下一些“痕跡”，因為它在線上產生了一堆數據。這些數據對于 B2B 賣家而言是非常寶貴的一筆財富，其中最有趣的一個用途是拿去做智能預測——通過分析人群的高時效性的行為數據，辨別潛在客戶，同時針對既有客戶群按照購買意愿做出分級，借此協助商戶優化銷售和市場事務，增長銷售額。
說得簡單一點，就是通過挖掘潛在客戶產生的相關數據來做出一些預測，這些預測包括：誰會購買、何時會購買、將會通過什么渠道購買、目前處在消費環節的哪一階段、傾向于購買什么產品、怎樣才是接觸該對象的最優方式等等。
我們曾報道過的6Sense就是這樣一家專注于智能預測的 B2B 分析公司。據VentureBeat消息，這款智能預測引擎近日獲得了 2000 萬美元的 B 輪融資，由 Bain Capital Ventures 的領投，Battery Ventures 和 Venrock 參投。6Sense 的總融資金額已經達到 3600 萬美元，這筆新融資將被用于產品開發和數據團隊擴張，以便在更多的垂直領域里開拓新市場。
創始人兼 CEO Amanda Kahlow 還在郵件里對 VentureBeat 的記者表示， 6Sense 的智能預測引擎準確率可以達到 85%。這款平臺利用機器學習和一個 B2B 買家網絡來做出分析與預測。Kahlow 表示 6Sense 每個月在辨別潛在客戶方面就要處理數以億計維度的數據信息。有一個大數據的基礎，或許就是提升預測準確率的關鍵所在。
我在這篇提過，目前很多行業里都存在著“數據很豐滿，信息很骨感”（Data Rich, Information Poor）的現狀。所謂的大數據方法，其實就是實現從原始數據到價值更高的信息的一個加工過程。在普通行業還在忙著開采現有數據、生產反饋信息的時候，6Sense 只是對收集數據的加工更高級了一點而已，他們從數據到信息的產出方向是往前做預測，而不是回頭做反饋。而這一點，恰好在需要實時新鮮信息的 B2B 市場里發揮了巨大的作用。
