Allie Kelly, CMO hos Intentsify, undersøger hvordan Kunstig Intelligens (AI) revolutionerer anvendelsen af intensitetsdata og åbner op for præcision i B2B-markedsføring. Oprindeligt publiceret i Insight Jam, et enterprise-IT-fællesskab, der fremmer dialog mellem mennesker og AI, fremhæver artiklen AI’s transformative rolle på tværs af brancher—især inden for B2B-markedsføring—og reshaping af strategier og forretningsmodeller. Traditionelt har B2B-markedsførere været afhængige af intensitetsdata til at identificere potentielle købere og tilpasse kampagner. AI forbedrer dette ved at analysere store datamængder for at afdække præcise mønstre og mere nuancerede køberkontekster. Dette gør det muligt for markedsførere bedre at forstå købergruppers position i salgsprocessen, hvilket muliggør skalerbare kampagner og skarpere målretning af målgrupper. Efterhånden som købsprocessen flytter fra enkeltindivider til grupper i et komplekst, dynamisk landskab, bliver AI-dreven intensitetsdata essentiel for vellykkede go-to-market (GTM) strategier. **Nuværende Udfordringer med Intensitetsdata i B2B-Markedsføring** Mange B2B-team kæmper med at maksimere ROI fra intensitetsdata på grund af en begrænset forståelse af, hvordan købersignaler bliver indhentet, vurderet og kategoriseret. Intensitetsdata kommer ofte fra forskellige kilder, hvilket kan føre til manglende gennemsigtighed og siloopdeling, hvilket svækker købermodellerne. Den stigende kompleksitet og længde af købscyklussen gør timing og forståelse af køberengagement kritisk. Forrester’s forskning viser, at 81% af køberne er utilfredse med deres B2B-købsoplevelse og leverandører, hvilket understreger behovet for præcise, intensitetsdrevne tilgange. Samtidig foretrækker 75% af B2B-køberne en salgsoplevelse uden en sælger, hvilket understreger vigtigheden af at tilføje værdi ved hvert kontaktpunkt. **AI’s Indvirkning på Intensitetsdata i B2B-Markedsføring** Traditionelle intensitetsdata anvender statiske indikatorer som websitebesøg og formularudfyldninger, men AI behandler adfærdsignaler og kontekst i realtid. Denne omvæltning fra reaktive historiske indsigter til prognostiske analyser giver flere fordele: - *AI-drevet Dataanalyse*: AI gennemsøger store mængder intensitetsdata for at skære igennem støj og tilbyde handlingsorienterede indsigter, der styrker strategisk målrettet engagement fra marketing- og salgsafdelinger. - *Løsningsniveau Intuitetsmodeling*: I stedet for brede kategorimodeller vurderer AI betydningen af hver adfærdsindikator for at levere dybdegående oplysninger om konti, købergrupper eller personas. - *Kvalitetsdata om Kundens Intention*: I stedet for at basere sig på volumenmålinger som klik, genkender AI adfærdsmønstre for bedre at vurdere købers rejse og interesse med større præcision. **Maksimer ROI med AI-Drevet Intensitetsdata** For at udnytte AI-dreven intensitetsdata fuldt ud og forbedre GTM-strategier, skal markedsføring og salg samarbejde ved at integrere indsigt i CRM-systemer. Når der vælges leverandører af intensitetsdata, bør markedsførere overveje fire væsentlige faktorer: 1. *Signalens Pålidelighed over Volumen*: Fokus bør skifte fra blot mængden af signaler til at forstå, hvorfor signalerne er vigtige.

Leverandører skal være gennemsigtige om signalvægtningsprincipper, adskille passiv browsing fra aktiv problemløsning. Nøglefaktorer er afkaldskurver, falskpositiv-rater og retrospektiv konverteringsanalyse. 2. *Integrationsarkitektur som Konkurrencefordel*: Løsninger bør forbinde problemfrit med hele revenue-tech-stakken—CRM, marketing automation, annonceplatforme og salgsstyringsværktøjer—for at undgå datasilos. De bedste leverandører understøtter realtids, tovejskommunikation af data og forklarer klare API-strategier, der muliggør "intensitetsorkestreringslag", som udløser koordinerede multikanaleffekter. 3. *Købergruppes Intelligens Ud over Konto Vurderinger*: Moderne løsninger identificerer sammensætningen og dynamikken i køberkommitter, kortlægger relationer, opdager nye interessenter og følger consensus-ændringer. Ledende leverandører pinpointker nøglebeslutningstagere og hvilke typer indhold, der matcher deres prioriteter for at drive aftaleprogression. 4. *Adaptiv Læring Over Statiske Modeller*: Med ændringer i køberadfærd klarer leverandører, der anvender løbende modelopdatering baseret på faktiske konverteringsdata, sig bedre end dem, der bruger statiske benchmarks. Effektiv AI tilpasser sig unikt til kunder ved at inkorporere closed-loop feedback og markedsændringer. Markedsførere bør bede leverandører demonstrere differencer i ydeevne på tværs af klienter. **Konklusion** Efterhånden som AI udvikler sig, intensiveres dets indflydelse på den komplekse B2B-købsrejse. Traditionelle intensitetsdata alene er mindre effektive i dag; succes kræver en kombination af menneskelig ekspertise og AI-forbedrede indsigter. Denne synergi gør det muligt for markedsførere at optimere GTM-strategier og engagedlyde køberne, hvilket sikrer en konkurrencefordel i B2B-markederne.