與B2C Personas 不同，B2B企業採購是由公司內的一小群人做決定的，描繪B2B Personas時，最該研究的對象反而不是產品的使用者，而是針對公司決策者。
「懂你的客人！」知己知彼，這絕對是行銷學的第一句話；也是為什麼品牌要研擬「Personas（品牌人物誌）」，透過創造具體人物形象，品牌在研發商品、制定行銷企劃時，有一群可信賴、準確性高的受眾模型做參考。
以傳統方式製做符合真實品牌TA的Personas，行銷人員需要化大量時間精力做市場調查，草擬許多種可能觸及的TA群眾、逐一觀察這些人都在哪些線上/線下場域出沒？會因什麼trigger駐足留下，進而消費？建構Personas的過程曠日廢時，而且
Personas是會跟著市場脈動隨時改變的，尤其是當人們的消費者旅程大部分轉往線上進行時，變化的速度與幅度都大幅增加。因此現在的行銷，我們會用Martech數據科技大量蒐集、分析網路使用者數據，快速而方便地建立品牌的TA Personas。
如果一個行銷人員說，覺得B2C的品牌TA Personas製作起來比B2B的容易，原因是在於「人」：畢竟一個行銷人員需要先徹底了解自己的目標客戶是誰、才能著手整理可能會需要用到的網路使用者數據有什麼。B2C的目標客戶就是普羅大眾，即使各種產品、品牌取向不同，目標TA有所差異，但總歸還是算在「平常我們可以想像、觀察與學習模仿的人群」範圍。
但B2B就不同了，B2B行銷要賣產品的對象是企業；「企業」的Personas乍聽之下就顯得抽象模糊。一間公司是一群人的集合體、人百百種；除了詳讀公司官網、刷網路資訊，還有什麼方法可以讓人將「企業客戶」完整地具現化呢？尤其，B2B行銷不可能只爭取一個客戶，當需要擴大客戶圈、製做多種TA Personas時，要找到這些客戶之間的共同點和差異點就更令人摸不著頭緒。
其實做B2B的Persona study，我們還是可以用「人」來抓方向，不同於B2C是個人下決定買東西，B2B企業採購是由公司內的一小群人做決定的。要拿到企業採購訂單，最該研究的對象反而不是產品的使用者，而是針對公司決策者。想一想，我們每天上班使用公司的打卡系統，要用哪一款，難道是天天去打卡的員工決定的嗎？還是是公司建立時，老闆決定要買哪一款？過程中，財務、人資、工程師等會給予建議，最後還是由花錢的人說了算。
要抓出這關鍵的「一小群人」，我們可以簡單分成：
接下來，就是透過換位思考，產出基礎的TA行為Personas：
從Personas，我們可以掌握目標TA在線上的消費者旅程中，會去哪些「關鍵點」，做為埋點和觀察TA行為的參考地圖：
以網站後台最常用的GA為例，架站、設置自家網站的數據埋點時，先在網站入口、子分類網頁、產品介紹文案、聯絡頁面、部落格等埋點是基本功；結合Personas，我們可以把得到的這些數據，轉換成有意義的訊息。
舉例來說，上述的這些網頁成效，可以用以下的概念帶入剛才的Personas，歸納出有效的TA觀察分析結果：
無論是B2B、B2C，在完成Personas、數據埋點後不是一勞永逸，需要靠網站持續經營、品牌前端行銷等行為，反覆驗證、互相校準提升兩者的精準度。其中涵蓋科技、行銷學、消費者心理學的廣泛知識交互應用；而「數據」是能讓我們廣蒐資訊，更是能縮短實驗過程、進行即時辯證最方便的工具。Digit Spark集團便是在數據領域深耕的佼佼者，透過Martech，深入決策者的網路地圖；提供B2B企業做定向行銷、掌握目標客戶的全方位戰略指南。
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