8000字解析Snowflake：三个阶段的关键营销增长策略

3月6日，Snowflake公布2024财年第四季度营收——7.747亿美元，同比增长 32%；总营收——28.06亿美元，同比增长36%。

按此增速，Snowflake将很有可能提前完本钱身制订的小目标——“2029财年达成100亿美元营收”，迈入百亿俱乐部。

NDR（Net Dollar Retention，净收入留存率）是衡量一款企业级软件是否真正具备市场竞争力的主要指标。
环球精良企业级软件的NDR Benchmark基本在100%-125%。
而Snowflake高达131%，足以解释其卓越的产品能力、客户粘性。

从2012年景立，到2020年上岸纽交所，Snowflake创下软件公司史上最大规模IPO，得益于巴菲特的加持，开盘暴涨111.61%，市值曾经一度高达707亿美元，PS曾超50倍。
虽然如今的股价比较最高点已经“腰斩”，但 Snowflake 仍旧是企业级软件市场上估值最高的股票之一。

Snowflake 如何持续保持高增长？从0-1、1-N不同阶段的营销增长策略是什么？本文从发展史出发，着重分享三个阶段的关键营销增长策略。
全文8000余字，估量须要阅读8分钟。

一、没有这家风投，就没有Snowflake

Sutter Hill Ventures（以下简称“SHV”）成立于1964年，由风险投资界的泰斗William Henry Draper III创立。

这位泰斗的父亲首创了美国 VC 模式，是美国创投行业先锋之一；他的儿子，便是如今大名鼎鼎的德丰杰（DFJ）投资基金创办合资人——Tim Draper，Tesla、百度、Twitte、Hotmail等“背后的男人”都是他。
祖孙三代主打一个传承……

不同于许多高调的风险投资公司，SHV非常低调。
一是很少在公开场合宣扬自己的成功案例，二是基本选择在公司发展至一定规模后将舞台留给创业者，在硅谷有着“沉默培植者”的美誉。

韶光来到2008年，毕业于美国哈佛商学院的Mike Speiser加入SHV担当管理合资人，相较于其他投资人，Mike Speiser 有着自己独特的投资风格：

1、早期参与

方向于在非常早的阶段就开始参与创业项目，乃至在团队只有模糊的想法时就开始互助。
他会与创业者紧密互助，帮助他们定义愿景、组建团队，并确定产品的最小可行产品(MVP)。

2、共同创业

将自己视为创业团队的一部分，而非仅仅是一个投资者。
他会投入大量韶光和精力，与团队一起事情，确保项目的顺利推进。

3、资源匹配

善于将创业团队与得当的资源相匹配，这可能包括其他投资者、互助伙伴或关键人才。
他会利用自己在行业内的网络和履历来促进这些连接。

加入SHV后，Mike Speiser 投资了闪存存储公司Pure Storage，并担当其CEO，目前这家公司已经在纽交所上市。
凭借在数据库领域的成功履历，Mike Speiser在2010年就提出要构建“下一代数据库（基于闪存）”的设想，并开始动手探求可孵化工具。

巧的是，当时还在Oracle事情的Benoit Dageville（现Snowflake创始人之一），曾经与Mike Speiser有多年的互助关系，并在一起互助优化过 Oracle 数据库。

然而，当 Mike Speiser 满怀期待地找到 Benoit Dageville 时，却被浇了盆冷水。
Benoit Dageville 并不认为这个设想值得被提前程争决，并表示“你正在办理一个不是问题的问题”……

Benoit Dageville 在 Oracle 事情了16年，很清楚用户对Oracle 用度高昂、打算繁芜、数据难扩展等问题的抱怨。
他认为，如果真的想做一件产生巨大代价的事情，该当聚焦在数据库的打算，而不是存储。

经由两人来回多次的深入谈论，双方都逐渐认同了一个方向——采取存算分离架构，在云上创建一个数据仓库。
于是，咱们的 Benoit Dageville 拉上他的法国老乡 Thierry Cruanes 从 Oracle “出逃”，并拉上一位荷兰小老弟 Marcin Zukowski，开启了创业之旅。

二、铁打的创始人，流水的CEO

与大多数硅谷企业的创始人即CEO不同，Snowflake自成立以来，两位核心创始人就没有担当过CEO的职位，而是由SHV投资人Mike Speiser掌舵，为Snowflake的每个不同发展阶段匹配最适宜的CEO。

第一任，2012年-2014年，由Mike Speiser亲自担当，打好创业基本盘

相较于几位技能创始人，Mike Speiser是个中管理履历最丰富的，知道什么对初创阶段的企业最主要。

创始人侧重技能，这期间闭关设计技能架构、产品架构。
而Mike Speiser则侧重公司运营，以及初创团队的招兵买马等等，相称于一个“全能型保姆”了，听说他个人80%的韶光都贡献给了Snowflake。
这也为早期的Snowflake奠定了坚实的根本。

到2013年以前，Snowflake都保持着12人的研发团队规模，被称为“Dirty Dozen”。
但这些人并不是来自商业数据库巨子Oracle，而特意探求了一批适应云时期的工程师。

第二任，2014年-2019年，从微软请来Bob Muglia，带领Snowflake“超过鸿沟”

当公司发展到一定规模，就须要专业的职业经理人来带领Snowflake从早期发展阶段过渡到成熟商业运营模式。

Bob Muglia加入Snowflake时，还不到120人，产品也还未正式上市。
如何将前沿技能转化为商业产品，”超过鸿沟“成为这一期间的紧张任务。

左2-Frank Slootman

Bob Muglia 在科技行业履历丰富，曾经是微软现任 CEO Satya Nadella 的老板，也便是 Microsoft Azure最初的业务卖力人。
此前在微软，担当——做事器&商务工具奇迹部副总裁，带领奇迹部实现年营收超过150亿美元。

任职期间，Snowflake 逐步完成了多云计策。
起初只运行在AWS上，2018年上线Microsoft Azure；2019年上线Google Cloud。

如今，AWS仍旧是Snowflake最大的云厂商互助伙伴，营收占频年夜约78%；Microsoft Azure大约18%，正逐步上升中；Google Cloud大约4%。

第三任，2019年-2024年，高龄 Frank Slootman 再出山，带领Snowflake成为软件史上最大规模IPO

这个阶段的Snowflake正值冲刺上市，须要一位带领企业级软件公司上市方面有卓越能力，且还有不止一次成功上市记录的CEO。

这样的人并不好找，Mike Speiser“三顾茅庐”才把这位已经准备退休，正在湖边钓鱼的Frank Slootman请过来。
毕竟准备加入Snowflake时，Frank Slootman已经快60岁高龄了。

左2-Frank Slootman

Frank Slootman 在硅谷被亲切地称为“Mr. IPO”，相称于企业级软件的埃隆马斯克，带领过Data Domain、ServiceNow成功上市。
任职 ServiceNow CEO 的 6年期间，将其营收从1亿美金增长到140亿美金。

这位哥的干事风格，以激进、强硬著称，一上任便进行了大刀阔斧的改革。
比如：

重组发卖团队：分为大客户团队和行业客户团队。
大客户为公司关注的重点。
终结客户成功团队：Frank Slootman 认为公司所有人都该当为客户成功卖力，而不是仅仅是某个团队的职责，于是就直接终结了……然后把这些人重新分配到其他部门。

第四任，2024年-至今，Sridhar Ramaswamy，拥抱AI新时期

就在不久前（今年3月），Frank Slootman 宣告卸任 CEO，同时连续担当董事长。
新CEO由原AI高等副总裁Sridhar Ramaswamy担当。

Sridhar Ramaswamy曾在谷歌事情过15年，是人工智能、机器学习领域的资深专家（又是一位）。
AI时期的Snowflake如何发展，就看这位了。

三、打响第一枪：企业级软件也能饥饿营销，推出首年即斩获500家企业客户

Snowflake的商业化征程正式开启的标志性事宜，便是第二位CEO Bob Muglia的加入。

2014年Bob Muglia加入后，当年10月21日，Snowflake便公开拓布了这家初创公司的第一篇新闻稿，名为《SNOWFLAKE REINVENTS THE DATA WAREHOUSE FOR THE CLOUD》。
向外界正式宣告推出 Snowflake Elastic Data Warehouse。

这篇新闻稿发布之前，Snowflake一贯以“StealthMode”自居，隐蔽了两年多的韶光，就连获客一贯都是靠发邮件的办法偷偷进行。
就这样，逐步积累了第一批种子用户，产品与市场匹配（PMF）也初步得到验证。

此时的Snowflake已经具备：

1）明确、清晰、独一无二的定位

数据仓库（Data Warehouse）并不是一个新观点，但云数据仓库是。

1990年 IBM 的 Bill Inmon 就提出了数据仓库的观点。
在Snowflake之前，数据仓库已经经历了从本地专有硬件（代表产品：Teradata）、共享存储（代表产品：EMC Greenplum）到大数据Hadoop的发展进程。

但完备基于云打算架构的数据仓库产品，Snowflake是第一个。

2）契合用户痛点的产品卖点

用户痛点A：传统数据仓库过于繁芜、不灵巧且昂贵产品卖点A：Snowflake 的云做事将数据存储与打算分离，能够独特地利用云的弹性、可扩展性和灵巧性，供应数据仓库的强大功能、大数据平台的灵巧性、云的弹性，且本钱比本地数据仓库低 90%。
用户痛点B：新兴的大数据平台，仍旧须要依赖专业职员的专业知识产品卖点B：Snowflake 作为完备支持标准 SQL 的原生关系型数据库，任何剖析师都能自助访问数据，从而使组织能够利用他们已有的工具和技能。

3）独特的产品代价

DaaS（Data warehousing as a service，数据仓库即做事）。
Snowflake 肃清了与管理、调优数据库干系的麻烦。
这使得自助式数据访问成为可能，以便剖析师可以专注于从数据中获取代价，而不是管理底层的硬件和软件。
多维度的弹性。
与现有产品不同，Snowflake 的弹性扩展技能可以独立地扩展用户、数据和事情负载，从而在任何规模下都能供应最佳性能。
弹性扩展使得同时加载和查询数据成为可能，由于每个用户和事情负载都能得到所需的资源，没有资源争用。
统一的业务数据做事。
Snowflake 将半构造化数据的原生存储整合到关系型数据库中，并对其进行完备优化的查询支持。
剖析职员可以在单个别系中查询构造化、半构造化数据，无需横跨多个别系。

4）有说服力的标杆企业背书

“StealthMode”的两年多期间，Snowflake已经积累了一批种子用户，在这篇新闻稿中，就有Adobe、White Ops、VoiceBase、Cond Nast等客户为其背书。

故意思的是，间隔第一篇新闻稿发布之后，快一年的韶光。
在2015年6月23日，Snowflake才对外正式公开拓布数据仓库产品。
在这期间，Snowflake只向他们认为合格的组织（即目标客户画像同等的客户）供应测试版。

这样做：

一方面是充分测试和验证，留更多韶光，验证业务场景，测试产品的可靠性、性能等；一方面是积累更多早期用户，找到对的客户来利用、打磨产品，才是PMF阶段最主要的事情之一；另一方面则是营造期待和需求，通过提前宣扬和吸引市场关注，营造更大的用户需求和期待，在正式上市时得到更好的市场反响。

正式上市后，Snowflake取得了非常棒的效果：

在上市首年就吸引超过 500 家企业客户，包括许多有名的科技公司和金融机构。
2016财年，实现约6000万美元的营收，同比增长超过300%。

凭借其创新的云数据仓库办理方案， Snowflake 在业内赢得了广泛的关注和好评，初次露面就建立了独特的品牌形象和技能上风。

四、欢迎成年礼：5大营销支柱让营收破1亿美元

2016年初，Denise Persson加入Snowflake担当首席营销官，带领公司开启基于数据驱动的规模化营销增长。

这位姐很厉害，1996年参加事情时没有选择加入大公司，而是加入了一家法国初创公司Genesys，在那里一干便是12年，升迁六次，27岁就成为了环球营销副总裁。
在这12年期间，她在环球 25 个国家开设了办事处，参与了 14 家公司的收购，并拥有了第一次 IPO 经历。

话说回来，1亿美元是企业级SaaS公司可以在纳斯达克上市的门槛，也常日被认为是企业“成年礼”。
Denise Persson在Snowflake打破1亿美元营收后，分享了她关于营销如何支撑业务增长的思考，并总结为五大营销支柱：

支柱一：Create strong positioning

定位是营销的基石，正如房屋的地基一样，如果地基不稳固，墙体就会很随意马虎涌现裂痕。
因此，创建一个强有力的定位，对付避免营销中的漏洞至关主要。

Snowflake通过咨询公司，借助“焦点小组”模式与真实潜在客户进行深入谈论，确保定位能够与那些不理解Snowflake的人产生共鸣。

大多数公司只与现有客户或潜在客户进行几次访谈，但远远不足。
由于定位须要对公司下一阶段的增长卖力。

如下图所示，Snowflake一旦确认了定位，这句“专为云而生的数据仓库”便会无处不在。

支柱二：Be the most customer-centric

Snowflake始终将客户放在第一位，以是从一开始就决定创建行业内最以客户为中央的营销团队。

一是通过与发卖职员的日常会议，确保始终节制客户需求。
Snowflake的营销团队险些每天都会与发卖职员举行会议，及时理解营销须要办理哪些最主要的问题。

二是通过客户顾问委员会、年度客户调研（NPS）来网络客户反馈，并据此调度营销策略。
Snowflake会检讨并跟踪客户旅程的每一个环节，任意环节如果涌现任何问题，都会“全员上阵”调查问题所在并加以办理。

早期，为知足客户须要，扩大内容开拓，Snowflake险些让每位员工都参与撰写文章、制作视频。
这些内容都专注于客户想要理解的内容，帮助Snowflake建立信赖和信誉。
这是大多数B2B公司所缺少的。

支柱三：Build for scale

很多ToB初创公司的营收在达到2000万美元后会经历增长放缓，由于全体公司的事情流程还是手动的，以及营销技能堆栈、流程没有建立在可扩展的根本上。

2017年，这一年Snowflake的年营收约为9600万美元。
在这一年，Snowflake的每次全体会议上，谈论的最大话题险些都是关于自动化。

自动化是ToB初创公司实现快速规模化增长的根本。
Snowflake在自动化系统上线之后，才实现免费试用的起飞。
如下图所示，是目前Snowflake营销团队正在利用的系统全景图。

支柱四：Be bold

ToB初创公司大多预算有限，要想在如今竞争激烈的市场中脱颖而出，并与大型公司、有名品牌竞争，该当怎么办？如何在预算有限的情形下效益最大化？

Snowflake营销团队选择了——大胆。

作为创新产品，Snowflake有宏伟的愿景，创造一个大胆的品牌也与其代价不雅观和企业文化相契合。
大胆当然有风险，但也是得到关注的最佳机会。

101高速公路（US Route 101）是硅谷的紧张交通动脉，从南部的洛杉矶一贯延伸到北部的旧金山，全长超过1500公里，连接无数的科技公司总部，如Google、Apple、Facebook等。

Snowflake早期投入大量预算，在101高速公路上打了很多故意思的广告，如“LOVE IS BLIND. DATA IS NOT”、“YOUR DATA LAKE JUMPED THE SHARK” 等。
与此同时，每块广告牌都在重复、重复、再重复同样的定位。

Snowflake在营销上有多舍得费钱？以21年Q2的数据为例，营销用度靠近1亿美金，而这一Q的总营收才2.72亿美金。

当然，猛投钱也让Snowflake早期快速提升了品牌有名度。
据Snowflake自己统计，至少有一半入职的新员工坦言，第一次听说Snowflake是从广告牌上。
（PS：线下广告很难用数据衡量效果，入职调研，是这位CMO建议的衡量方法）

除了费钱的“大胆”，也有不费钱的”大胆“。

Tech Marketing 是美国科技公司常用的营销手段，老牌企业级软件巨子Oracle一贯是”饱受攻击“的工具，这次也不例外。

此前的文章《Salesforce：英雄主义+游戏化，学SaaS鼻祖用社区激活环球百万用户》中也有提到——Salesforce早期也通过Tech Marketing，高举“No Software”快速提升品牌有名度。

作为新兴云数据库仓库代表，Snowflake的工程师时时时会在各大论坛，发布说话激烈的测评帖子，寻衅一下传统数据库厂商代表Oracle的地位。

这种挑衅从最初的混战，后来转变为理性的技能磋商，有时惹急了还会收到Oracle的官方了局回应。
长此以往，Snowflake也在技能、剖析师圈层建立起了一定的有名度。

支柱五：Align with sales

末了一点也是最主要的一点：发卖和营销团队须要作为一个团队来共同事情。

Snowflake快速增长非常主要的缘故原由，便是从一开始就实现了全体公司的强大同等性——对齐点是环绕 Sales Pipeline。

CMO很主要的一项事情便是确保每一天，营销团队都能与发卖团队保持100%的互助，并始终保持相同的实行力。

在Snowflake的早期，CMO每周一早上都会与八位发卖发展代表一起制订营销操持。
如今，这两个团队加起来有超过1000人，仍旧保持着相同的对齐。

五、规模化增长：ABM推动环球扩展

从2018年开始（含新冠肺炎期间），Snowflake 在不到15个月的韶光内产品收入增长了300%，个中的关键战役便是ABM（目标客户营销）的开展。

ABM将「营销」和「发卖」的重点放在符合ICP（空想客户档案）的少数企业上，以「最大限度提升目标客户的转化潜力」为共同目标。
核心在于两点：

一是同等性，须要跨多岗位协同作战；二是个性化，为目标账户在不同触点，定制互动内容。

SnowflakeABM的目标

目前，很多B2B企业的营销团队已经不再侧重单个渠道的衡量，而是转向整体渠道视图。

由于，这更能让营销同学联络在同一个目标下，共同推动营收增长。
Snowflake ABM 的目标分为两个：

紧张目标：已预约演示的账户百分比。
通过确定多少目标账户成功预约了演示，来衡量营销活动的效果。
次要目标：账户互动：目标账户访问 Snowflake 资产，如网站、白皮书、案例研究等。
机会率：基于预约演示的目标账户中，进一步转化为商机的比例。

这种衡量方法强调目标账户的高质量互动体验，让营销职员可以专注于提升品牌有名度，而发卖团队则集中于构建客户关系。
总体目标是通过协同作战推动业务增长。

SnowflakeABM团队的配置

如今， Snowflake的ABM团队已经有21位同学，分为四个团队：

新兴市场Team：卖力高代价的潜在账户、意向账户。
紧张职责有：

市场研究：通过市场调研获取干系数据，剖析新兴市场潜力，帮助 Snowflake 更好地理解新市场的需求和特性。
市场开拓：卖力开辟新的市场机会，特殊是在尚未成熟或开拓的地区或行业。
品牌引入：将 Snowflake 的品牌和产品引入新市场，通过各种营销策略提高品牌有名度。
互助伙伴关系：建立和掩护新兴市场中的互助伙伴关系，包括渠道互助和计策同盟。

企业Team：卖力北美6个紧张地区。
紧张职责有：

大客户管理：卖力公司最大的企业客户，确保这些客户得到一流的做事和支持。
定制化办理方案：根据大企业客户的需求，供应个性化的办理方案和产品做事，以知足其特定需求。
客户保留与扩展：在客户生命周期内履行客户保留策略，同时探求增值发卖（upsell）和交叉发卖（cross-sell）的机会。
高层互动：与客户高层管理职员保持紧密联系，理解其计策需求并供应相应的办理方案。

行业Team：卖力7个关键行业的紧张账户、客户。
紧张职责有：

行业研究与洞察：深入研究和剖析特定行业的趋势、痛点和需求，确保 Snowflake 的产品和做事能够精准匹配行业需求。
行业办理方案：开拓和推广针对特定行业的办理方案和用例展示，帮助不同的行业客户更好地理解和利用 Snowflake 的产品。
行业活动与内容：组织行业干系的活动，如研讨会、会议、白皮书和案例研究，通过这些路子提升在特定行业的影响力。
行业关系掩护：与行业协会、领军企业和见地领袖建立并掩护关系，确保 Snowflake 在各紧张行业的强劲定位。

激活中央Team：卖力环球项目管理、赋能，以及数字化营销所有技能栈的管理。
紧张职责有：

营销自动化与实行：卖力履行和管理 ABM 活动的各种自动化事情，确保营销活动高效运行。
内容和渠道管理：制订和分发营销内容，通过多种渠道（如邮件、社交媒体、网站等）最大化活动的覆盖面和影响力。
数据剖析与优化：持续监测和剖析营销活动的表现，供应及时的反馈和优化建议，以提高ROI。
技能支持：掩护和优化用于 ABM 活动的技能堆栈，确保工具和平台处于最佳状态。

SnowflakeABM的4层技能栈

B2B采购的决策周期长，常日须要3-6个月乃至更久，对付营销团队来说，多渠道持续触达至关主要。
Snowflake 的ABM技能栈分为4层：

1）智能层

这一层将第一方、第三方数据源整合至Snowflake中，描述出目标账户与Snowflake互动的“谁”、“在哪里”以及“何时”的全貌，并在此根本上创建线索评分、意图算法。

Snowflake方向于自建线索评分标准，完备掌控买家旅程，减少对外部供应商的依赖。
这层利用的工具包括：

Snowflake（数据仓库，中国对标产品如SelectDB）Bombora（B2B意图数据，中国对标产品未知）

这一层对数据管理的哀求非常高，决定了：

Snowflake能通过细致的市场调研和数据剖析，对目标市场进行细分，识别出具有最高潜力的客户群体。
这些细分不仅仅基于行业、规模或地理位置，更是深入剖析潜在客户的业务寻衅、技能利用情形及购买行为，从而确保营销活动的高度干系性；Snowflake能构建详细的客户画像，使得营销团队能够创建高度个性化的，从电子邮件、社交媒体到定制化的内容营销，每一步都精准对接客户的详细需求和兴趣点。

2）激活层

激活层的浸染是将智能层网络的数据转化为针对每个潜在客户的ABM体验。

通过识别哪些账户正在积极浏览Snowflake网站或研究干系产品，使得ABM团队能够在客户意向和兴趣最高时，向精确的人群通报干系的信息和行动号召。

例如，Snowflake可以触发定向广告，展示给目标账户，再链接到个性化的ABM微站点，直接针对该账户的详细运用处景进行沟通。
这层利用的工具包括：

Mutiny（个性化网站体验，中国对标产品未知）Rollworks（端到真个ABM，中国对标产品如致趣百川、径硕、火眼云等）LinkedIn（B2B职场精准投放，中国对标产品如脉脉）

这一层对自动化的哀求非常高，决定了：

Snowflake能通过工具确保营销与发卖流程的无缝衔接。
自动化事情流程，如动态内容天生、触发式邮件和智能推举系统，能够高效地管理大量的个性化营销活动，同时保持每一次互动的质量；

3）参与层

这层是通报激活内容的渠道。
Snowflake将其ABM操持与发卖团队紧密集成，因此既能通过SDR团队（外呼）也能通过线上团队（引流）来履行激活。
这层利用的工具包括：

Outreach（发卖自动化，中国对标产品如发卖易、纷享销客等）Reachdesk（B2B个性化礼品赠予、客户体验管理，中国对标产品未知）LinkedIn

这一层对团队协作的哀求非常高，决定了：

Snowflake的发卖与营销团队能紧密互助，形成“一个团队”文化。
营销团队卖力创造引人瞩目的内容和体验，而发卖团队则基于这些内容与客户建立深度对话。
双方共享情报，协同制订策略，确保营销活动能够有效地转化为发卖机会。

4）优化层

这层用于剖析所有绩效数据并提出未来调度的建议。
随着Snowflake不断开拓新市场，须要清晰地看到哪些策略有效、哪些不足空想，以便持续迭代。

这些洞察数据会被汇总，ABM卖力人、客户实行经理（AE）、SDR等协作方，会每两周一次会议对此进行共享、谈论。
这层利用的工具包括：

SnowflakeRollworksTableau（数据剖析，中国对标产品如神策数据、GrowingIO）LinkedIn

这一层对数据剖析的哀求非常高，决定了：

Snowflake能够建立一个反馈循环，持续监测ABM的表现，并基于数据反馈进行策略调度。
通过A/B测试、客户反馈网络和营销效果剖析，Snowflake能够不断优化ABM策略，确保每个阶段都能更好地知足目标账户的需求，同时探求新的规模化增长机会。

以上各层协同事情，构成Snowflake高效、数据驱动的营销体系，确保营销活动的高度个性化与效果最大化，同时也促进了团队之间的紧密互助与持续优化。

如今，Snowflake的业务已经遍布北美、欧洲、亚太、拉丁美洲、中东、非洲等多个多家和地区，ABM一贯在环球扩展上发挥着重要浸染。

未来已来。

AI时期的Snowflake从换帅到升级定位（PS：最新定位升级为“ AI Date Cloud”），正进行一系列适宜新时期的组织变革、策略升级。
尤其是其营销增长，也正在借助AI、LLM变得更精准、更高效，可能将颠覆现有事情模式。
后续Snowflake有干系实践，我们也将持续关注和同步️

BTW，觉得海内企业级软件厂商的数字化营销增长都还没玩溜，国外已经进入到 NEXT level——AI时期的营销了

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专栏作家

罗兰，微信"大众号：B2B运营条记，大家都是产品经理专栏作家。
《B2B运营实战：我如何带增长团队做私域获客》作者，前易不雅观内容增长总监，善于B2B内容驱动增长，累计为企业获客数万。

本文由原创发布于大家都是产品经理。
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