Али Кели, главен маркетинг директор в Intentsify, разглежда как Изкуственият интелект (ИИ) революционизира използването на данни за намерения и отключва прецизност в B2B маркетинга. Публикувано първоначално в Insight Jam, общност за корпоративни ИТ, която стимулира диалог между човек и ИИ, тази статия подчертава трансформативната роля на ИИ в различните индустрии — особено в B2B маркетинга — като променя стратегии и бизнес модели. Традиционно, маркетолозите в B2B разчитат на данни за намерения, за да идентифицират потенциалните купувачи и да адаптират кампании. ИИ улеснява това чрез анализ на големи обеми данни за разкриване на точни модели и по-богат контекст за купувачите. Това позволява на маркетолозите по-добро разбиране на позициите на групите купувачи в продажбения цикъл, което води до мащабируеми кампании и по-точно насочване на аудиторията. Тъй като покупките се пренасят от отделни лица към групи в сложен и динамично развиващ се пазар, данните за намерения, управлявани с ИИ, стават незаменими за успешните стратегии за излизане на пазара (GTM). **Настоящи предизвикателства с данните за намерения в B2B маркетинга** Много екипи в B2B срещат трудности да извлекат максимална възвръщаемост от данните за намерения поради ограничено разбиране за начина, по който се събират, оценяват и класифицират сигналите на купувачите. Данните за намерения често идват от различни източници, които не са прозрачни и се изолират, което отслабва моделите на купувачите. Усложненият и дълъг цикъл на покупката прави критични времето и разбирането на ангажираността на купувачите. Според изследвания на Forrester, 81% от купувачите са недоволни от опита си при B2B покупките и доставчиците, което подчертава необходимостта от прецизни подходи, базирани на намерения. Междувпрочем, 75% от купувачите в B2B предпочитат покупателен процес без намеса на представител, което показва важността на добавянето на стойност във всеки контакт с купувача. **Влиянието на ИИ върху данните за намерения в B2B маркетинга** Традиционно, данните за намерения използваха статични показатели като посещения на уебсайтове и попълване на форми, но ИИ обработва поведителни сигнали и контекст в реално време. Преходът от реактивен, исторически подход към прогностична аналитика носи няколко предимства: - *Анализ на данни, воден от ИИ*: ИИ минава през големи обеми данни за намерения, намалявайки шумовете и предоставяйки практически идеи, които подкрепят стратегията и целенасоченото ангажиране от екипите по маркетинг и продажби. - *Моделиране на намерения на нивото на решения*: Когато се излезе извън широка категория, ИИ оценява важността на всяко поведение за да предостави задълбочени инсайти за акаунти, групи за покупки или персони. - *Качествени данни за купуваческите намерения*: Вместо да разчита на обемни метрики като кликвания, ИИ разпознава поведенчески модели, които оценяват етапите на купуваческия път и нивата на интерес с по-голяма точност. **Максимизиране на ROI с данни за намерения, управлявани от ИИ** За напълно ефективно използване на данните за намерения, подкрепяни от ИИ, и за подобряване на стратегиите за излизане на пазара, маркетингът и продажбите трябва да работят съгласувано, като интегрират тези данни в системи като CRM. При избора на доставчици на данни за намерения, маркетолозите трябва да вземат предвид четири ключови фактора: 1. *Достоверност на сигнала срещу обема*: Фокусът трябва да се премести от количеството сигнали към разбирането защо сигналите имат значение.

Доставчиците трябва да осигуряват прозрачност относно теглото на сигналите, разграничаване между пасивно сърфиране и активно решаване на проблеми. Важни показатели включват криви на затихване, проценти на фалшиви положителни резултати и ретроспективен анализ на конверсиите. 2. *Интеграционната архитектура като конкурентно предимство*: Решенията трябва да се свързват безпроблемно в цялата технологична екосистема за приходи — CRM, платформи за автоматизация на маркетинга, рекламни платформи и инструменти за продажби — за да се избегнат данни като изолирани острови. Топ доставчиците поддържат реалновременни двупосочни потоци от данни и предоставят ясни API стратегии, които създават "слоеве за управление на намеренията", които активират координирани многоканални кампании. 3. *Интелигентност на групите за покупки отвъд оценката на акаунти*: Модерните решения идентифицират състава и динамичните промени в купуваческите комитети, картографират взаимоотношения, откриват нови заинтересовани страни и проследяват промените в консенсуса. Водещите доставчици определят ключовите лица за вземане на решения и съответстващото съдържание, което съответства на техните приоритети и движи напред сделките. 4. *Адаптивно обучение спрямо статични модели*: Вследствие на променящите се купувачески поведения, доставчиците, които прилагат непрекъснато преподготовка на моделите въз основа на реалните данни за конверсии, превъзхождат тези с фиксирани показатели. Ефективният ИИ се адаптира уникално към клиента, включвайки кръгова обратна връзка и пазарни промени. Маркетолозите трябва да искат от доставчиците демонстрации за вариациите в представянето при различни клиенти. **Заключение** Масовото развитие на ИИ засилва влиянието му върху сложния процес на покупка в B2B сегмента. Традиционните данни за намерения вече са по-малко ефективни; успехът идва от съчетаването на човешкия опит с иновативните аналитики на ИИ. Тази синергия дава възможност на маркетолозите да оптимизират стратегиите за излизане на пазара и взаимодействието с купувачите, като им осигурява конкурентно предимство в B2B секторите.