Allie Kelly, CMO u Intentsifyju, analizira kako Umjetna Inteligencija (UI) revolucionira korištenje podataka o namjeri i otključava preciznost u B2B marketingu. Izvorno objavljeno u Insight Jam, zajednici za IT u poslovnom svijetu koja promiče dijalog između čovjeka i AI, članak ističe transformativnu ulogu AI-a u različitim industrijama—posebno u B2B marketingu—preoblikujući strategije i poslovne modele. Tradicionalno, B2B marketinški stručnjaci oslanjali su se na podatke o namjeri za identifikaciju potencijalnih kupaca i prilagođavanje kampanja. AI to poboljšava analizom ogromnih skupova podataka kako bi otkrila precizne obrasce i bogatiji kontekst kupaca. To omogućava marketinškim stručnjacima bolje razumijevanje položaja skupina kupaca u prodajnom ciklusu, što omogućava skalabilne kampanje i ciljanije usmjerenje prema publici. Kako se proces kupovine pomjera od pojedinaca ka grupama unutar složenog i promjenjivog pejzaža, AI-om vođeni podaci o namjeri postaju ključni za uspješne strategije izlaska na tržište (GTM). **Aktuelni izazovi s podacima o namjeri u B2B marketingu** Mnoge B2B timove muči maksimalno iskorištavanje ROI-ja iz podataka o namjeri zbog ograničenog razumijevanja načina na koji se kupovni signali prikupljaju, ocjenjuju i kategoriziraju. Podaci o namjeri često dolaze iz raznih izvora, nedostaje transparentnosti, te se zatvaraju u silose, oslabivši modele kupaca. Sve složeniji i duži prodajni ciklusi čine ključno pravovremeno razumijevanje angažmana kupaca. Istraživanje Forrester-a pokazuje da je 81% kupaca nezadovoljno svojim B2B iskustvom kupovine i pružateljima, što naglašava potrebu za preciznim, namjerom vođenim pristupima. Istovremeno, 75% B2B kupaca preferira iskustvo prodaje bez prisutnosti predstavnika, što ističe važnost dodavanja vrijednosti na svakom kontaktu s kupcem. **Utjecaj AI-a na podatke o namjeri u B2B marketingu** Tradicionalni podaci o namjeri koriste statične indikatore poput posjeta web stranicama i popunjavanja obrazaca, dok ih AI obrađuje na temelju ponašajnih signala i konteksta u realnom vremenu. Ovaj pomak od reaktivnih povijesnih uvida prema prediktivnoj analizi donosi brojne prednosti: - *Analiza podataka vođena AI-jem*: AI prolazi kroz velike količine podataka o namjeri, smanjujući šum i nudeći korisne uvide koji omogućavaju strateško i ciljno angažiranje od strane marketinških i prodajnih timova. - *Modeliranje namjere na razini rješenja*: Prelazeći s općih kategorija, AI procjenjuje značaj svakog ponašanja pružajući detaljnije uvide o računima, skupinama kupaca ili personama. - *Kvalitetni podaci za razumijevanje namjere kupca*: Umjesto oslanjanja na metrike volumena poput klikova, AI prepoznaje obrasce ponašanja radi procjene stupnja interesa i faze na putu kupca s većom preciznošću. **Maksimiziranje ROI-a korištenjem AI-om vođenih podataka o namjeri** Da bi se u punoj mjeri iskoristili podaci o namjeri vođeni AI-jem i unaprijedile GTM strategije, marketing i prodaja moraju biti usklađeni integracijom uvida u CRM sustave. Pri odabiru pružatelja podataka o namjeri, marketinški stručnjaci trebali bi razmotriti četiri ključna faktora: 1. *Signalna vjerodostojnost nad volumenskim podacima*: Fokus treba preći od količine signala na razumijevanje zašto signali znače.

Pružatelji moraju osigurati transparentnost u težini signala, razlikujući pasivno pregledavanje od aktivnog rješavanja problema. Ključni faktori uključuju funkcije opadanja signala, stope lažnih pozitivnih i analize retrospektivnih konverzija. 2. *Arhitektura integracije kao konkurentska prednost*: Rješenja trebaju besprijekorno povezivati cijeli lanac tehnologije za prihod—CRM, platforme za automatizaciju marketinga, oglašivačke platforme i prodajne alate—sprječavajući stvaranje silosa podataka. Vodeći pružatelji podržavaju protok podataka u realnom vremenu i obostrano, te pružaju jasne API strategije koje omogućavaju "slojeve za orkestraciju namjere" koji pokreću koordinirane višemodnalne operacije. 3. *Inteligencija o skupini za kupovinu iznad ocjene računa*: Moderni sustavi identificiraju sastav i dinamiku kupovnih odbora, mapiraju odnose, otkrivaju nove dionike i prate promjene u konsenzusu. Vodeći pružatelji precizno ciljaju ključne donositelje odluka i sadržaj koji usklađuje njihove prioritete radi napredovanja u procesu dogovaranja. 4. *Učenje putem prilagodljivih modela, a ne statičnih*: S obzirom na promjenjivo ponašanje kupaca, pružatelji koji koriste kontinuirano osposobljavanje modela na temelju stvarnih podataka o konverzijama nadmašuju one koji oslanjaju na statične metrike. Učinkoviti AI sustavi se prilagođavaju jedinstveno svakom klijentu, uključujući povratne informacije i promjene na tržištu. Marketinški stručnjaci trebali bi tražiti od pružatelja da pokažu varijacije u performansama između klijenata. **Zaključak** Kako AI napreduje, njegovo djelovanje na složen proces kupovine u B2B sektoru postaje sve značajnije. Tradicionalni podaci o namjeri postaju manje učinkoviti; uspjeh ovisi o kombiniranju ljudskog iskustva s uvidima poboljšanim AI-jem. Ova sinergija omogućava marketinškim stručnjacima da optimiziraju GTM strategije i angažman kupaca, osiguravajući konkurentsku prednost na B2B tržištima.