Allie Kelly, Chief Marketing Officer bei Intentsify, untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Nutzung von Intent-Daten revolutioniert und eine präzise Ansprache im B2B-Marketing ermöglicht. Der ursprünglich in Insight Jam veröffentlichten Artikel, einer Gemeinschaft für Unternehmens-IT, die den Dialog zwischen Mensch und KI fördert, hebt die transformative Rolle der KI in verschiedenen Branchen hervor—insbesondere im B2B-Marketing—und zeigt, wie sie Strategien und Geschäftsmodelle neu gestaltet. Traditionell verlassen sich B2B-Marketer auf Intent-Daten, um potenzielle Käufer zu identifizieren und Kampagnen entsprechend auszurichten. KI verbessert dies, indem sie riesige Datenmengen analysiert, um präzise Muster und reichhaltigere Käuferkontexte zu erkennen. Dadurch können Marketer die Positionen von Käufergruppen im Verkaufszyklus besser verstehen, skalierbare Kampagnen entwickeln und die Zielgruppenansprache schärfen. Da sich das Kaufverhalten von Einzelpersonen auf Gruppen in einem komplexen, sich ständig wandelnden Umfeld verschiebt, wird KI-getriebene Intent-Daten für erfolgreiche Go-to-Market-Strategien unerlässlich. **Aktuelle Herausforderungen bei Intent-Daten im B2B-Marketing** Viele B2B-Teams haben Schwierigkeiten, den ROI aus Intent-Daten zu maximieren, weil sie nur begrenzt verstehen, wie Käufer-Signale erfasst, bewertet und kategorisiert werden. Intent-Daten stammen oft aus unterschiedlichsten Quellen, sind wenig transparent und werden isoliert gespeichert, was die Modelle der Käuferstämme schwächt. Der zunehmend komplexe und langwierige Kaufprozess macht Timing und das Verständnis des Käuferengagements entscheidend. Forrester-Forschung zeigt, dass 81 % der Käufer mit ihrer B2B-Einkaufserfahrung unzufrieden sind und die Anbieter bemängeln, was die Notwendigkeit präziser, intent-gesteuerter Ansätze unterstreicht. Gleichzeitig bevorzugen 75 % der B2B-Käufer eine Einkaufserfahrung ohne Verkaufsmitarbeiter, was die Bedeutung von Mehrwert an jedem Kontaktpunkt unterstreicht. **Auswirkungen der KI auf Intent-Daten im B2B-Marketing** Traditionelle Intent-Daten basieren auf statischen Indikatoren wie Website-Besuchen und Formularausfüllungen, doch KI verarbeitet Verhaltenssignale und Kontext in Echtzeit. Dieser Wandel von reaktiven, historischen Einblicken zu prädiktiven Analysen bietet mehrere Vorteile: - *KI-gesteuerte Datenanalyse*: KI durchforstet große Mengen an Intent-Daten, filtert Rauschen heraus und liefert umsetzbare Erkenntnisse, die eine strategische, gezielte Ansprache durch Marketing- und Vertriebsteams ermöglichen. - *Solution-Level-Intent-Modellierung*: Über die allgemeine Klassifizierung hinaus bewertet KI die Bedeutung einzelner Verhaltensweisen, um tiefgehende Einblicke in Konten, Einkaufsteams oder Personas zu liefern. - *Qualitätsdaten für Kunden-Intents*: Anstelle von mengenbasierten Metriken wie Klicks erkennt KI Verhaltensmuster, um die Phasen der Käuferreise und das Interesse genauer einzuschätzen. **ROI-Maximierung durch KI-gesteuerte Intent-Daten** Um das volle Potenzial von KI-basierten Intent-Daten auszuschöpfen und GTM-Strategien zu verbessern, müssen Marketing und Vertrieb ihre Systeme integrieren, etwa in CRM. Bei der Auswahl von Anbietern für Intent-Daten sollten Marketer vier wesentliche Punkte berücksichtigen: 1. *Signal-Qualität statt Volumen*: Der Fokus sollte von der reinen Signalmenge auf das Verständnis der Bedeutung der Signale wechseln.

Anbieter müssen Transparenz bei der Gewichtung der Signale schaffen, um zwischen passivem Surfen und aktivem Problemlösen zu unterscheiden. Wesentliche Kriterien sind Abklingkurven, Falsch-Positiv-Raten und retrospektive Konversionsanalysen. 2. *Integrationsarchitektur als Wettbewerbsvorteil*: Lösungen sollten nahtlos in das gesamte Revenue-Technology-Ökosystem integrieren—CRM, Marketing-Automatisierung, Anzeigenplattformen und Vertriebssysteme—und Dateninseln vermeiden. Top-Anbieter ermöglichen Echtzeit- und bidirektionale Datenflüsse und setzen klare API-Strategien um, um „Intent-Orchestrierungsschichten“ zu schaffen, die koordinierte Multichannel-Aktionen auslösen. 3. *Intelligenz der Einkaufsgemeinschaften außerhalb der Kontobewertung*: Moderne Lösungen erkennen die Zusammensetzung und Dynamik von Einkaufsgremien, kartieren Beziehungen, identifizieren neue Stakeholder und verfolgen Änderungen im Konsens. Führende Anbieter weisen Schlüsselentscheidern zu, welche Inhalte ihre Prioritäten vorantreiben und wie sie den Deal vorantreiben. 4. *Adaptives Lernen statt statischer Modelle*: Aufgrund sich ändernden Käuferverhaltens sind Anbieter, die kontinuierliches Modell-Training auf Basis realer Konversionsdaten vornehmen, überlegen gegenüber solchen, die auf statischen Benchmarks basieren. Effektive KI passt sich individuell an den Kunden an, nutzt Closed-Loop-Feedback und berücksichtigt Marktverschiebungen. Marketer sollten Anbieter auffordern, Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen Kunden aufzuzeigen. **Fazit** Mit der Weiterentwicklung der KI nimmt auch der Einfluss auf die komplexe B2B-Kaufreise zu. Traditionelle Intent-Daten allein sind heute weniger wirkungsvoll; Erfolg hängt von der Kombination menschlicher Expertise mit KI-gestützten Erkenntnissen ab. Diese Synergie ermöglicht es Marketern, GTM-Strategien und Käuferengagement optimal zu gestalten und sich einen Wettbewerbsvorteil im B2B-Markt zu sichern.