AI尽职调查缺口：77% B2B营销人员称供应商RFP未达标

最近，StackAdapt 与 Ledger Bennett 合作进行的一项调查揭示了 B2B 营销人员对 AI 驱动解决方案的渴求与其供应商评估流程严谨性之间的明显脱节。77% 的受访者表示，在 RFP（请求提案）阶段，供应商产品的 AI 部分未得到足够深入的审查，而仅有 23% 使用明确的标准来评估 AI 能力。

研究还指出了第二个痛点：63% 的营销人员在衡量跨渠道绩效时遇到困难，即使他们已经设定了明确的关键绩效指标（KPI）。这一差距表明，尽管组织将 AI 视为增长杠杆，却缺乏验证其影响的运营框架。

从增长黑客的视角来看，这一发现是一把双刃剑。一方面，审查松懈为能够展示具体、数据支撑的 AI 成果的供应商提供了机会；另一方面，也增加了采购团队买入夸大其词、无法提供可衡量提升的方案的风险。关键的区别在于能否用可验证的指标丰富 AI 声明——如提升百分比、转化提升、邮件送达率改进——而非空洞的流行词。

这对更广泛的 AI 生态系统意味着什么？首先，它加速了标准化 AI 评估框架的需求。行业组织和咨询公司已经在起草包含模型透明度、数据来源以及部署后监控的检查清单。其次，它促使 AI 供应商优先考虑可解释性和集成简易性。一个自助分析仪表盘实时展示 ROI，能够将模糊的承诺转化为可销售的资产。

对于 B2B 增长团队来说，结论很明确：在购买周期的早期阶段嵌入 AI 尽职调查。构建一个评分矩阵，权衡数据质量、模型表现以及与现有技术栈的匹配度。并配合小规模试点，跟踪转化率、线索质量和邮件送达率，方可在全面推广前做出决策。

在已有 42% 的买家依赖 AI 搜索来指导采购决策的环境中，支持 AI 声称的硬数据压力只会进一步加大。掌握严格 AI 评估的营销人员不仅能避免代价高昂的失误，还能释放智能自动化在整个漏斗中的真实潜力。