Allie Kelly, CMO společnosti Intentsify, zkoumá, jak Umělá inteligence (AI) revolucionalizuje využívání dat o záměrech a odemyká přesnost v B2B marketingu. Článek poprvé vyšel v Insight Jam, komunitě pro podnikové IT, která podporuje dialog mezi člověkem a AI, a zdůrazňuje transformační roli AI napříč odvětvími – zejména v B2B marketingu – která přetváří strategie i obchodní modely. Tradičně se B2B marketéři spoléhali na data o záměrech k identifikaci potenciálních kupujících a přizpůsobení kampaní. AI toto zlepšuje analýzou rozsáhlých datových sad, odhalováním přesných vzorců a bohatším kontextem kupujících. To umožňuje marketérům lépe pochopit postavení skupin kupujících v prodejním cyklu, což zpřístupňuje škálovatelné kampaně a přesnější cílení publika. Jak se nákupní chování posouvá od jednotlivců ke skupinám v komplexním a stále se vyvíjejícím prostředí, stává se AI řízená data o záměrech klíčovým prvkem úspěšných strategií vstupu na trh (GTM). **Aktuální výzvy s daty o záměrech v B2B marketingu** Mnohé týmy v B2B mají potíže s maximalizací ROI z dat o záměrech kvůli omezenému pochopení toho, jak jsou signály kupujících získávány, ohodnocovány a kategorizovány. Data o záměrech často pocházejí z různých zdrojů, postrádají transparentnost a jsou oddělená, což oslabuje modely kupujících. Stále složitější a delší nákupní cyklus činí klíčovým načasování a pochopení angažovanosti kupujících. Výzkum Forrester ukazuje, že 81 % kupujících je nespokojeno se svým nákupním zážitkem v B2B a s dodavateli, což zdůrazňuje potřebu přesnějších přístupů řízených záměrem. Zároveň 75 % kupujících preferuje nákup bez přímého zástupce, což podtrhuje důležitost přidávání hodnoty u každého kontaktu s kupujícím. **Dopad AI na data o záměrech v B2B marketingu** Tradiční data o záměrech používají statické indikátory jako návštěvy webu či vyplněné formuláře, ale AI zpracovává behaviorální signály a kontext v reálném čase. Tato změna od reaktivních historických informací k prediktivní analytice přináší několik výhod: - *Analýza dat řízená AI*: AI prohledává velké objemy dat o záměrech, odstraňuje šum a nabízí akční poznatky, které umožňují strategické a cílené zapojení týmu marketingu a prodeje. - *Modelování záměrů na úrovni řešení*: Místo obecného modelování kategorií AI vyhodnocuje význam jednotlivých chování a poskytuje hlubší poznatky o účtech, skupinách kupujících nebo personách. - *Kvalitní data o záměrech zákazníků*: Místo objemu úměrného metrikám, jako jsou kliknutí, AI rozeznává vzory chování a lépe hodnotí fáze nákupní cesty a úroveň zájmu kupujících. **Maximalizace ROI s AI řízenými daty o záměrech** Aby bylo možné plně využít AI poháněná data o záměrech a vylepšit GTM strategie, musí se marketing a prodej sladit tím, že integrují poznatky do CRM systémů. Při výběru dodavatelů dat o záměrech by měli marketéři zvážit čtyři klíčové faktory: 1. *Fidélita signálů versus objem*: Důraz by se měl přesunout od pouhého počtu signálů k pochopení jejich významu.

Dodavatelé musí být transparentní ohledně váhy signálů, rozlišení pasivního vyhledávání od aktivního řešení problémů. Klíčovými aspekty jsou křivky útlumu, míra falešných pozitiv a zpětná analýza konverzí. 2. *Architektura integrace jako konkurenční výhoda*: Řešení by mělo snadno propojit celý technologický ekosystém pro příjmy – CRM, platformy marketingové automatizace, reklamní platformy a nástroje pro prodej – aby se předešlo datovým bariérám. Nejlepší dodavatelé podporují obousměrný tok dat v reálném čase a mají jasné strategie API, které umožňují vrstvy „řízení záměrů“, jež spouštějí koordinované multi-kanálové akce. 3. *Inteligence nákupních skupin přesahující hodnocení účtů*: Moderní řešení identifikují složení a dynamiku nákupních komisí, mapují vztahy, detekují nové zainteresované strany a sledují posuny v konsenzu. Přední dodavatelé identifikují klíčové rozhodovací osoby a obsah, který sladí jejich priority, což pohání posun dohod. 4. *Učení na míru versus statické modely*: Vzhledem ke změnám v chování kupujících, vystavěná řešení s průběžným přeškolováním modelů na základě skutečných dat o konverzích lepší než statické benchmarky. Efektivní AI se přizpůsobuje jedinečně klientům, využívá uzavřené smyčky zpětné vazby a odráží tržní změny. Marketéři by měli požadovat od dodavatelů předvedení výkonových rozdílů napříč klienty. **Závěr** S rozvojem AI se stále více prohlubuje její vliv na složitý nákupní proces v B2B. Použití tradičních dat o záměrech již dnes není dostatečné; úspěch spočívá v kombinaci lidské expertízy a AI vylepšených poznatků. Tento synergický přístup umožňuje marketérům optimalizovat GTM strategie a zapojení kupujících, čímž získávají konkurenční výhodu na trhu B2B.