B2B 个性化的发展远远超出了将客户的公司名称放在电子邮件中的范围。
根据麦肯锡 2026 年全球 B2B 动向调查根据来自 13 个国家的近 4,000 名 B2B 决策者的调查，市场领导者部署一对一个性化的可能性是同行的四倍，分别为 20% 和 5%。研究还发现，买家现在在整个购买过程中平均使用十个渠道，而领先的组织越来越多地将个性化与人工智能和商业工作流程联系起来。
对于电子商务企业来说，这提出了一个有趣的问题：当 B2B 个性化变得人工智能辅助时会发生什么？
简而言之，人工智能优先的 B2B 个性化可能意味着使用人工智能来解释客户、帐户和购买信号，然后使用人类批准的业务规则来确定最相关的下一步行动。该行动可能是销售跟进、产品推荐、协商价格、运输优惠或有针对性的折扣。
对于 Shopify 商家来说，这很重要，因为个性化 B2B 商务的某些部分如今已经存在。人工智能可能会使决策更加明智，但商家已经可以根据购买者和订单中发生的情况来个性化定价、目录和折扣资格。
什么是 B2B 个性化？
B2B 个性化是根据公司、位置、购买历史、订单大小、协商条款或购买行为等因素，为特定企业客户或客户群定制购买体验的做法。
与典型的消费者促销不同，B2B 定价通常反映买卖双方之间的商业关系。
订购 20 件的小型零售商可能会收到与订购 2,000 件的全国分销商不同的条款。长期批发帐户可能有资格享受首次下订单的公司无法享受的优惠。
个性化可以影响定价、产品可用性、销量激励、运输优惠、付款条件、推荐和促销。
Shopify 本身通过 B2B 目录支持这一想法，它可以控制向企业客户提供的产品和定价。 Shopify 还支持 B2B 批量定价和数量规则，但可用的确切目录分配选项因计划而异。
这很重要，因为个性化定价和个性化折扣是相关的，但它们并不完全相同。
协商的 B2B 价格可能是客户每次登录时的正常价格。个性化折扣通常是一种激励措施，仅在满足定义的条件时才适用。
AI 如何改变 B2B 个性化？
如今，大多数电子商务个性化都是从一个人创建的规则开始的。
例如：
客户属于批发组→客户收到批发报价。
人工智能辅助系统可以在建议接下来应该发生的事情之前评估更多背景。
方法 | 它是如何运作的 | 简单的例子 |
一般促销 | 每个人都收到相同的报价 | 全店 10% 折扣 |
基于规则的个性化 | 商家定义资格条件 | 批发客户 + 2,000 美元购物车 → 10% 折扣 |
AI辅助个性化 | 人工智能解释账户信号并在定义的业务规则内建议采取行动 | 常规买家停止订购→系统标记该帐户以进行后续或批准的保留报价 |
这与启发本文的 B2B 讨论中提出的想法很接近。
人工智能可以越来越多地为他们解释这些信息，而不是让员工花费大量时间收集信息、更新系统、检查帐户历史记录以及手动决定需要注意的内容。
人类的作用并没有消失。
目标是为销售和电子商务团队提供更多时间来制定策略、建立关系、谈判和判断。
麦肯锡 2026 年研究 反映了这个方向。在其研究中，市场领先者报告采用生成式人工智能的可能性是落后组织的两倍，分别为 44% 和 22%。麦肯锡还将领先的组织描述为结合客户数据、行为信号、购买历史和下一步最佳行动洞察来提高个性化。
如今真正的 B2B 个性化是什么样子的
人工智能驱动的 B2B 个性化仍在发展，但针对客户的电子商务体验并不是假设的。一些 Shopify 业务已经展示了不同的定价、目录、自动化和自助服务体验如何在实践中发挥作用。
谁是 ELIJAH：不同的买家，不同的定价
澳大利亚香水公司 WHO IS ELIJAH 提供了一个有用的例子，说明为什么 B2B 客户并不总是适合一种定价结构。
其批发客户分为不同的 B2B 类别，具有不同的定价和保证金要求。该公司使用 Shopify B2B 为澳大利亚和国际买家创建了定制的目录定价。
Shopify 报告 在其扩张商店中使用区域目录和定价结构后，WHO IS ELIJAH 在 2024 年实现了 50% 的国际 B2B 同比增长。
对于商家来说，相关的教训并不是每个批发客户都需要一个独特的价格。定价可以反映客户群、地区、利润和业务关系之间的有意义的差异。
Brooklinen：更少的体力工作，更多的客户时间
Brooklinen 的 B2B 运营展示了个性化的另一面。
其批发业务此前严重依赖人工流程。创建自助B2B体验后，企业客户可以访问与其相关的具体价格、产品和支付方式并独立下订单。
Shopify 报告 Brooklinen 的团队能够将 80% 的时间花在与客户合作上，而花在手动输入上的时间更少。
这与人工智能优先的想法直接相关。自动化不一定有价值，因为它会减少人员。它很有价值，因为它消除了重复性工作，让人们有更多时间来了解客户并建立关系。
Vondels：定价可以根据购买环境做出反应
礼品和装饰品品牌 Vondels 提供了另一个有用的例子。
其 B2B 设置将分级定价、客户记录、付款条件、库存和季节性折扣与其 ERP 和 Shopify B2B 目录连接起来。当系列从预购状态转变为库存状态时，可以应用或取消季节性折扣。
Shopify 报告 新的 B2B 业务推出后，尽管 Vondels 的网上商店在推出期间关闭了一个月，但其 B2B 销售额与上一年相比仍增长了 14%。
这表明个性化不仅仅取决于客户是谁。商业背景也很重要，包括买家购买的商品、商品是否处于预订状态、客户所在的国家/地区、付款条件以及产品周期的阶段。
Allied Medical：个性化可以减少运营工作
Allied Medical 通过客户特定目录、批量定价、访问之前订单以及更轻松的重新订购等功能实现了 B2B 体验的现代化。
Shopify 报告 迁移后，Allied Medical 的 B2B 和 DTC 渠道交易量增加了 14%，后端任务花费的时间减少了 40%。
这使得个性化不仅仅是一种营销策略。如果做得好，它可以改善买家体验，同时减少管理帐户所需的手动工作量。
个性化折扣如何融入 B2B 个性化
并非每种个性化体验都需要完全不同的店面或永久价目表。
折扣是商家可以响应客户和订单背景的领域之一。
而不是问：
“每个人都应该得到什么折扣？”
商家可以询问：
“谁应该有资格，在什么条件下，以及我们试图鼓励哪些商业行为？”
这是一个更好的起点。
例如，一项优惠可能仅适用于具有合格购物车价值的经批准的批发公司。另一种可能会根据订单历史记录奖励回头客。一旦订单达到盈利阈值，运输奖励可能仅适用于特定国家/地区的买家。
这与简单地给每个人 10% 的折扣不同。
DiscountRay 适合什么地方，不适合什么地方
DiscountRay在此过程中的作用是基于规则的个性化折扣执行。
目前还没有一个人工智能系统能够独立决定哪个客户应该享受折扣。
DiscountRay 的个性化折扣功能让 Shopify 商家可以围绕客户、客户标签或列表、B2B 公司、国家/地区、货币、域名、产品、购物车价值、购物车商品和订单历史记录等因素定义条件。可以使用 AND/OR 逻辑组合条件，而奖励可以包括百分比折扣、固定折扣、免费礼品和运输奖励。
这 B2B 个性化折扣应用 是电子商务急需的解决方案。商家可以在DiscountRay现有的解释中了解这些规则是如何运作的 Shopify 的个性化折扣。
这种区别很重要，因为不同的定价问题需要不同的工具。
如果公司有永久协商的基本价格，Shopify B2B 目录可能是合适的定价机制。
如果商家想要有条件促销，例如：
特定公司+最低购物车价值+所选产品=特价
那么基于规则的折扣系统可以提供另一层控制。
对于数量驱动的报价，触发因素又不同了。之间的区别 数量中断、批量折扣和基于客户的定价 在 B2B 中尤其重要，因为购买更多商品和成为特定类型的客户并不是相同的资格。
Shopify 的五个实用 B2B 个性化用例
以下场景是说明性用例，而不是对现有 DiscountRay 客户的声明。
它们展示了如何将 B2B 个性化背后的原则应用于真实的电子商务情况。
使用案例 | 可能的信号或条件 | 可能采取的行动 | 经营宗旨 |
奖励回头客批发买家 | 批准的批发客户+合格的订单历史记录 | 指定产品折扣 | 奖励已建立的关系 |
不同公司有不同优惠 | 特定B2B公司或客户名单 | 公司特定促销优惠 | 体现不同的商业关系 |
区域航运激励 | 国家/地区 + 购物车最低价值 | 免费或折扣运费 | 仅在订单支持时抵消运费 |
鼓励更大的批发订单 | 批发资格 + 购物车价值或商品数量 | 百分比折扣或运费奖励 | 鼓励经济上有用的订单规模 |
AI辅助重新激活 | 外部系统识别出购买活动中的异常差距 | 销售跟进或批准的目标报价 | 响应帐户行为的变化 |
用例 1：奖励回头客批发客户
想象一下一家咖啡供应商向独立咖啡馆销售产品。
一间咖啡馆已下了12份订单。
商家可以创建更具选择性的规则，而不是进行全店促销：
如果 客户属于经批准的批发集团
和 他们的订单历史记录符合商家的要求
然后 对选定的产品应用折扣。
这个想法不仅仅是为了提供更多折扣。
是为了保留商家特意决定奖励的客户关系激励。
用例 2：为不同的公司提供不同的报价
考虑一家为大型分销商和独立零售商提供服务的包装供应商。
全国分销商和小型本地零售商可能有不同的利润、订单规模、采购频率和协商条款。
因此，商家可以为特定公司创建一项促销活动，并为较小的批发帐户创建另一项促销活动。
例如：
A公司→指定产品15%促销折扣
尽管
符合条件的小型批发买家 → 购物车达到 2,000 美元后可享受 8% 的折扣
这遵循了 WHO IS ELIJAH 所展示的更广泛的原则：商业关系不同，因此购买体验并不总是需要相同。
用例 3：按国家/地区和购物车价值个性化送货报价
假设发往德国的大量批发货物价格昂贵，但一旦订单达到 1,500 欧元，保证金足以让商家吸收部分运费。
商家可以配置：
如果 国家 = 德国
和 购物车价值 ≥ €1,500
然后 应用符合条件的运输奖励。
这比为每个客户提供免费送货（无论订单经济性如何）更受控制。
DiscountRay 目前支持国家/地区和购物车价值定位以及基于位置的运费折扣。
用例 4：鼓励更大的订单而不给每个人打折扣
餐厅供应商可能知道，超过 3,000 美元的订单的拣选、包装和运输效率更高。
商家可以将激励措施与该目标联系起来，而不是降低整个商店的价格：
如果 客户符合批发资格
和 购物车价值达到 3,000 美元
然后 解锁特定折扣或运费奖励。
现在，折扣有了明确的商业目的：鼓励对买家和商家都有意义的订单规模。
用例 5：重新激活模式发生变化的买家
这就是未来人工智能集成可能变得特别有用的地方。
想象一下，买家通常每 30 到 45 天订购一次，但已经三个月没有购买了。
连接的人工智能或客户智能系统可能会注意到这种变化并标记该帐户以引起注意。
这并不意味着系统应该自动给客户折扣。
正确的操作可能是打电话。也许客户改变了库存策略，面临预算压力，或者不再需要相同的产品。
但如果商业激励措施适当，企业可以将该买家纳入有资格获得目标报价的批准细分市场或名单中。
工作流程可能如下所示：
客户数据→人工智能识别变化→人工或批准的政策选择行动→符合条件的细分被更新→商务系统执行报价
与假设人工智能应该自行自由改变价格相比，这是对人工智能辅助折扣更为现实的看法。
人工智能应该减少体力劳动，而不是消除商业判断
人工智能优先的个性化听起来好像应该由算法来决定每个客户的价格。
这不一定是最好的结果。
定价和折扣会影响利润、合同、客户期望、品牌定位和长期关系。
企业仍然需要决定诸如必须保护多少保证金、哪些账户有资格享受特别优惠、哪些产品可以打折、折扣是否可以合并以及何时需要人工批准等问题。
人工智能有可能使客户信息更容易解释，并显示人们可能不会很快注意到的模式。
但商业策略仍然需要护栏。
更好的模型是：
人工智能提供更好的洞察力。人类定义策略和限制。自动化执行批准的规则。
这也反映了麦肯锡的调查结果。其 2026 年研究认为，人工智能本身并不是差异化因素；领先的 B2B 组织将人工智能、个性化、工作流程集成、数据和治理结合在一起。
Shopify 商家现在可以做什么
商家无需等待完全自主的人工智能系统即可改善 B2B 个性化。
首先确定客户之间已经存在有意义的差异。
看看哪些公司采购最频繁，哪些账户有协商条款，哪些订单价值可以使折扣可持续，哪些国家/地区创造不同的运输经济，哪些产品通常会重新订购，以及哪些客户群体应该受到特殊待遇。
然后决定满足这些条件时应该发生什么。
对于使用 DiscountRay 的商家来说，这可能意味着根据客户、B2B 公司、国家/地区、产品、购物车价值、购物车商品、货币、域、客户列表或订单历史记录等因素，用更窄的规则取代广泛的促销活动。
目标不是更多折扣。
这是具有明确商业目的的更相关的折扣。
五年后 B2B 个性化会是什么样子？
如果人工智能与 CRM 系统、电子商务平台、客户服务对话、库存、订单历史记录和账户活动的联系更加深入，B2B 个性化可能会变得更加动态。
系统可以帮助企业识别帐户级别的变化，而不是手动维护数十个静态细分。
一位买家可能需要重新订购提醒。另一个可能有资格获得数量激励。另一个可能需要销售人员的帮助。另一个可能准备好补充产品。
一位买家可能已经有可能以全价购买。
在这种情况下，给他们不必要的折扣只会减少利润。
这是很重要的一点。
人工智能辅助折扣的未来不应该是产生更多促销活动。
应该更加选择性地判断激励措施何时有用、何时无效。
从一般折扣到更智能的 B2B 体验
B2B 个性化正在从广泛的客户群体转向更加情境感知的购买体验。
人工智能可以帮助企业解读客户信息、识别行为变化并确定有用的下一步行动，从而加速这一变革。
但基础已经存在。
WHO IS ELIJAH 展示了定价如何因 B2B 客户群体而异。 Brooklinen 展示了自动化如何为团队提供更多时间来建立关系。冯德尔斯展示了定价如何响应购买环境。 Allied Medical 展示了个性化 B2B 体验如何减少运营工作并改善商务。
对于 Shopify 商家来说，个性化折扣是大局中的一个实际组成部分。
我们的目标并不是仅仅因为技术使之成为可能而给每个买家不同的折扣。
更好的问题是：
谁应该收到录用通知？他们为什么应该收到它？哪些行为或业务成果应该提供支持？
人工智能可能会越来越多地帮助企业了解这些问题背后的背景。
基于规则的系统，例如 DiscountRay的个性化折扣引擎 今天可以处理批准的条件和奖励。这是实现更智能的 B2B 个性化的更现实的途径：更好的客户智能、更清晰的业务规则、更少的重复性工作以及有其存在理由的优惠。
常见问题解答
什么是 B2B 个性化？
AI如何提升B2B个性化？
Shopify 可以为 B2B 客户提供不同的定价吗？
DiscountRay是AI个性化工具吗？
个性化定价和个性化折扣有什么区别？
每个 B2B 客户都应该获得个性化折扣吗？
Anika Anamta Mehnaz
This article is written by Anika Anamta Mehnaz, a Content Writer and Content Marketing Strategist specializing in Shopify, eCommerce, and SaaS. With over four years of content writing experience, she creates SEO and AI search-optimized content that helps Shopify merchants make better business decisions through practical, research-backed insights. Her work covers Shopify apps, product variants, bundles, discounts, B2B commerce, and conversion-focused strategies. Outside of work, Anika enjoys watching anime, reading John Grisham novels, and discovering new ideas in digital marketing and e-commerce. If you enjoy discussing Shopify, content marketing, or online growth, feel free to connect with her. Twitter: https://x.com/mehnaz2201 Medium: https://medium.com/@mehnaz_78932
本文由 DiscountRay 技术支持团队审核。该团队日常帮助 Shopify 商家测试折扣配置、客户资格、购物车行为，以及结账环节的折扣问题。
