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在上述案例中取得的成果和经验几乎被全盘移植到了餐饮业、医疗、小型健康中心、实验室、保洁公司、美容美发、中型建筑企业、汽车修理厂、园艺业、光学业……在研究这些市场中的销售情况时，总是能够得到相近的结论：有些企业由于早先有经营B2B客户的经验，因此具有较大的发展潜力。在智能数据项目早期，我们会开展企业客户调查问卷活动，在调查中我们经常会听到：“我们合作多年，我们的供应商（主要供货商）居然对我知之甚少，这简直太让我惊讶了。”可是，当有经销商在数据的支撑下，为它的客户提供智能化的采购建议清单时，人们这种惊讶的态度就转变为：“哈，这个卖家是真正了解我的！”实现这种转变的最重要前提是，要为这些经销商配备数字化工具，这些工具能够正确预估客户的需求并将其清晰地展示出来，市场营销人员就可以据此实时反应，及时满足客户需求。智能数据流程本身具备自学习机能，所以这些数据化工具也同时应该是一个实用的数据收集器。也就是说，数字化工具可以促使市场营销人员在与客户直接接触时，尽量提出一些明确直接的问题，这有助于我们增进对客户的了解。
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对企业客户关系认知具有重要价值的信息包括：
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☆客户需求的范围和结构。
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☆企业客户是否会经常面临商品脱销的情况？这种情况是否会导致企业客户付出的取得费用高企？
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☆客户所在的市场出现了怎样的发展趋势？
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☆客户更喜欢通过何种渠道、以怎样的时间间隔获得服务？
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经验告诉我们，在我们采用正确的沟通语气，且不占用太多时间的情况下，B2B客户是愿意向我们透露如何能够更好地满足它们的需求的。小型企业，例如餐饮业，付出的取得费用相对较高。小型企业会常常经历物资短缺的状况，这不仅仅是因为客户有时会突然增多，有时也是因为企业在订货管理方面产生了纰漏。如果一家餐饮企业意识到让供应商了解它的大致订货规律，那么供应商就可以降低这家餐饮企业的取得成本的话，那么此时，提升这家餐饮企业客户价值贡献的措施，显然就与供应商密不可分了。因为这样做会：
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☆提升客户口袋份额——取代市场竞争者
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☆增强客户关系——防止客源流失
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☆增加营销回报——提高外勤工作的边际贡献度
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☆提高客户推介占比——通过口碑赢得新客户
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☆扩大客户基础——提升新客户的数量及质量
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时不我待，现在就是着手开始的最好时机。在美国，亚马逊新成立的B2B部门就领略到了这样做会产生怎样迅速的市场反应。AmazonSupply的产品清单几乎每日都在延长。固安捷（Grainger）是美国B2B领域的传统领军企业，还保持着与15年前无差别的经营模式。固安捷关注亚马逊的进展，首先注意到亚马逊打价格牌，其后又感觉亚马逊不关注长期客户关系管理，只注重商品快速倾销。这种情况必然是假象。AmazonSupply凭借在B2C贸易领域积累的客户分析能力、市场营销能力和物流保障能力，使贸易流程实现了数字化。AmazonSupply不仅仅是展售清单上的商品，大部分的商品都有现货库存。波士顿咨询公司的一项研究显示，AmazonSupply平台销售商品的价格比任何专业化的B2B贸易公司平均低了25%。
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在消耗品B2B贸易方面，供货结构与个人客户日常消费品供应差不多。如果一个客户经常订购某一个种类的茶叶，那么亚马逊就会随时为客户推送货品信息，比如这种茶叶现在有折扣优惠，或者价格没变但是换了较大包装等。有时这些推送信息也没有提供价格优惠，仅是为客户提供了购买提示，免得客户还要特意想着要购买某物。越是密集地给予客户购买建议，促进商品的交叉销售，客户就越愿意购买商品，比如茶叶。刚开始可能是因为大幅度的价格优惠，到后来可能就是仅仅因为产品推介本身了。
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亚马逊很早以前就开始尝试针对易售的简单货品开展直销，并建立自有品牌。目前，德国的B2B贸易商和供货商依旧认为，AmazonSupply的物流费用昂贵，缴税程序烦冗，一个手工艺者、发型师或者精密仪器工程师懒得去研究这些。但是，亚马逊作为世界最大的在线贸易商，要在欧洲或者亚洲培养起自己B2B贸易的仓储和物流能力，这只是时间的问题。
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大众在解读上段最后一句话时，是带有悲观意味的。当电子商务要强势进入一个市场领域时，我们还是最好尽快退出这一市场。在一些市场领域，如果商品具有很好的通用性、保质期长、易操作使用、不需要过多咨询，同时产品相对来说体积和重量很小，那么就需要小心电子商务的市场入侵了。在大部分的领域都有一个规律，谁能凭借分析能力更好地接近客户，谁的生意就能做得长久。如果一家网站成为一个智能化的、多渠道战略的固定渠道基础，那么这家网站的重要性不言而喻。
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贸易方面的分析小知识
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在食物及非食物贸易方面，怎样更加智能化地接近客户？固定店铺贸易早就开始系统性地搜集客户信息了，例如在世界市场上占据领先地位的沃尔玛、乐购、梅西百货、尼曼和法国的家乐福。在德国，除了像麦德龙和奥托这种大型企业外，一些中型企业，比如药店连锁企业DM、不来梅的专业化商店Dodenhof或者大型百货商店布罗伊宁格（Breuninger），也总是能够提出令人惊喜的分析方案。在零售贸易方面开展智能数据项目的一个优势是，零售贸易的数据环境通常较好，或者相对容易改善。另外，在零售贸易方面，有成型的分析流程，分析所必需的IT系统都是常见系统。基于二十余年来对零售贸易的分析经验，或者通过与邓韩贝（Dunnhumby）和Emnos等客户分析公司合作，我们可以较好地预测已采取的市场营销措施的效果。为零售贸易客户在对的时间点、以合理的价格提供合适的商品，这是一个系统性的分析流程。
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在贸易方面，基于客户会员卡数据开展的营销活动的作用机制与上述已描述的案例情况相差无几。首先，也是要将可得的交易数据以适当的形式呈现出来，随后将客户进行分类，再研究出市场营销类型及相应的算法。然后，将可能的市场营销类型和产品对应到恰当的客户分类。这些与营销措施一一对应的目标客户名单会给到市场营销部门，以便市场营销部门可以准备并实施相应的宣传和营销。通过对比实验组与控制组的市场反应情况，我们获得了更新的数据分析结果。据此，我们可以知晓已采取的营销措施带来的销售额增量和边际贡献，通过投入与产出的对比，我们可以估算出这些营销措施的ROI（投资回报率）。我们将从这个流程中获得的认知全部用于优化算法，然后整个流程会重新开始运作。
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根据行业和企业的不同，市场营销类型可能会有所不同。但是，在大部分的贸易企业中，下列基础做法都产生了一定效果：
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☆紧密联系忠实客户
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☆穷尽购买潜力或扩大购买范围
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☆提高购买频率
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