Allie Kelly, directora de marketing de Intentsify, analiza cómo la inteligencia artificial (IA) está revolucionando el uso de datos de intención y desbloqueando la precisión en el marketing B2B. Originalmente publicado en Insight Jam, una comunidad de TI empresarial que fomenta el diálogo entre humanos y IA, el artículo destaca el papel transformador de la IA en diferentes industrias—especialmente en el marketing B2B—reconfigurando estrategias y modelos de negocio. Tradicionalmente, los especialistas en marketing B2B han dependido de datos de intención para identificar posibles compradores y personalizar campañas. La IA mejora esto analizando grandes conjuntos de datos para descubrir patrones precisos y contextualizar mejor a los compradores. Esto permite a los marketers entender mejor la posición de los grupos de compradores en el ciclo de ventas, facilitando campañas escalables y una segmentación más afinada de la audiencia. A medida que la compra pasa de ser individual a grupal en un panorama complejo y en constante evolución, los datos de intención impulsados por IA se vuelven esenciales para estrategias de entrada al mercado (GTM) exitosas. **Retos actuales con los datos de intención en el marketing B2B** Muchos equipos de B2B luchan por maximizar el retorno de inversión (ROI) con datos de intención debido a una comprensión limitada de cómo se obtienen, puntúan y categorizan las señales de los compradores. Los datos de intención suelen provenir de diversas fuentes, carecen de transparencia y se mantienen en silos, debilitando los modelos de compra. El ciclo de compra, cada vez más complejo y prolongado, hace que la sincronización y comprensión del compromiso de los compradores sean fundamentales. Investigaciones de Forrester muestran que el 81% de los compradores están insatisfechos con su experiencia de compra B2B y con los proveedores, lo que enfatiza la necesidad de enfoques impulsados por intención precisos. Mientras tanto, el 75% de los compradores B2B prefieren una experiencia de venta sin representante, resaltando la importancia de agregar valor en cada punto de contacto con el comprador. **Impacto de la IA en los datos de intención en el marketing B2B** Los datos de intención tradicionales usan indicadores estáticos como visitas a páginas web y llenado de formularios, pero la IA procesa señales conductuales y contextual en tiempo real. Este cambio de una percepción reactiva basada en datos históricos a análisis predictivos permite diversos beneficios: - *Análisis de Datos Impulsado por IA*: La IA examina grandes volúmenes de datos de intención, reduciendo el ruido y ofreciendo insights accionables que permiten a los equipos de marketing y ventas comprometerse de manera estratégica y dirigida. - *Modelado de Intención a Nivel de Solución*: Más allá de modelos categóricos amplios, la IA evalúa la relevancia de cada comportamiento para ofrecer insights profundizados sobre cuentas, grupos de compra o perfiles. - *Datos de Calidad para la Intención del Cliente*: En lugar de confiar en métricas basadas en volumen como clics, la IA reconoce patrones conductuales para evaluar con mayor precisión las etapas del viaje del comprador y su nivel de interés. **Maximizar el ROI con datos de intención impulsados por IA** Para aprovechar al máximo los datos de intención potenciados por IA y mejorar las estrategias GTM, marketing y ventas deben alinearse integrando estos insights en los sistemas CRM. Al seleccionar proveedores de datos de intención, los marketers deben considerar cuatro aspectos clave: 1. *Fielidad de la Señal sobre Volumen*: El foco debe shiftear de la cantidad de señales a comprender por qué las señales importan.

Los proveedores deben ofrecer transparencia en la ponderación de las señales, diferenciando entre simplemente navegar pasivamente y resolver problemas activamente. Factores clave incluyen curvas de decaimiento, tasas de falsos positivos y análisis retrospectivos de conversión. 2. *Arquitectura de Integración como Ventaja Competitiva*: Las soluciones deben conectarse de manera fluida en toda la pila tecnológica de ingresos—CRM, plataformas de automatización de marketing, plataformas publicitarias y herramientas de ventas—evitando silos de datos. Los mejores proveedores soportan flujos de datos en tiempo real y bidireccionales, además de ofrecer estrategias API claras que habilitan capas de orquestación de intención que disparan acciones multicanal coordinadas. 3. *Inteligencia en Grupos de Compra más allá de la Puntuación de Cuentas*: Las soluciones modernas identifican la composición y dinámica de los comités de compra, mapeando relaciones, detectando nuevos stakeholders y siguiendo cambios en el consenso. Los proveedores líderes identifican a los decisores clave y el contenido que alinea sus prioridades para avanzar en las negociaciones. 4. *Aprendizaje Adaptativo sobre Modelos Estáticos*: Dado el cambio en el comportamiento del comprador, los proveedores que emplean reentrenamiento continuo de modelos en base a datos reales de conversión superan a aquellos que usan benchmarks estáticos. La IA efectiva se adapta de forma única a cada cliente, incorporando retroalimentación de ciclo cerrado y movimientos del mercado. Los marketers deben solicitar a los proveedores que muestren variaciones en el rendimiento entre diferentes clientes. **Conclusión** A medida que la IA evoluciona, su influencia en el complejo proceso de compra B2B se intensifica. La simple utilización de datos de intención tradicionales es menos efectiva hoy en día; el éxito reside en combinar la experticia humana con insights mejorados por IA. Esta sinergia permite a los marketers optimizar sus estrategias GTM y el compromiso con los compradores, asegurando una ventaja competitiva en los mercados B2B.