Allie Kelly, Intentsify tegevjuht (CMO), uurib, kuidas tehisintellekt (TI) revolutsioneerib thatsiandmete kasutust ning avab täpsuse B2B turunduses. Algselt avaldatud Insight Jam-is, ettevõtte IT kogukonnas, mis edendab human-AI dialoogi, toob artikkel esile AI transformatiivse rolli erinevates tööstusharudes—eriti B2B turunduses—uusitel strateegiatel ja ärimudelitel põhineval muutumisel. Traditsiooniliselt on B2B turundajad sõltunud thetähiseandmetest, et määrata potentsiaalseid ostejaid ja kohandada kampaaniaid. AI täiustab seda, analüüsides suurel hulgal andmeid ning paljastades täpseid mustreid ja rikkalikumat ostja konteksti. See võimaldab turundajatel paremini mõista ostjagruppide asukohta müügisükkelil, võimaldades skaleeritavaid kampaaniaid ning teravdatud sihtrühmade valikut. Kuna ostud liiguvad üksikisikutelt suuremate gruppideni keerulises ja muutlikus keskkonnas, muutub AI-põhine yftäpsediandmed oluliseks edukate turule sisenemiskavade (GTM) saavutamisel. **Praegused väljakutsed intent data kasutamisel B2B turunduses** Paljud B2B tiimid on püüdnud maksimeerida yftäpsediandmete ROI-d, kuid neil on piiratud arusaam sellest, kuidas ostjate signaalid hangitakse, hinnatakse ja kategoriseeritakse. Intent data pärineb sageli erinevatest allikatest ning puudub läbipaistvus ning see jääb silo'teks, nõrgestades ostumudeleid. Muutlik ja pikenenud ostutsükkel suurendab ajaolulisust ning ostjate kaasamise mõistmise tähtsust. Forresteri uuringute põhjal on 81% ostjatest rahulolematud oma B2B oste ning müügiettevõtjatega kogemusega, rõhutades vajadust täpse intent-põhise lähenemise järele. Samal ajal eelistab 75% B2B ostjatest müügi kogemust ilma esindajata, rõhutades lisandväärtuse olulisust iga ostjaga suhtlemisel. **AI mõju intent data kasutamisel B2B turunduses** Traditsioonilised intent andmed kasutavad staatilisi näitajaid, nagu veebis külastamiste arv ja vormide täitmine, kuid AI töötleb käitumuslikke signaale ja konteksti reaalajas. Seda vahetust reaktsioonist minevikus olnud teadmistele tänapäevase ennustava analüütika suunas nimetatakse ning see annab mitmeid eeliseid: - *AI-põhine andmeanalüüs*: AI filtreerib läbi suured intentandmete hulgas ning tuvastab müra ja pakub tegevuslikult kasutatavaid teadmisi, mis võimaldavad turundus- ja müügimeeskondadel rakendada strateegilist ning sihitud lähenemist. - *Lahendustaseme intent mudeldamine*: Üle laia kategooria mudelite Euroopas hindab AI iga käitumise olulisust, pakkudes põhjalikumat ülevaadet kontodest, osturühmades või persona. - *Kvaliteetne andmestik kliendi tahte mõistmiseks*: Asendumine mahul põhinevate näitajate, nagu klikkide, kasutamisele AI tuvastab käitumismustreid ning hindab ostjate teekonna etappe ja huvisid suurema täpsusega. **ROI maksimeerimine AI-põhise intent andmestiku abil** Intelligentsete AI-põhiste intent andmete kasutamiseks ning GTM-strateegiate täiustamiseks peab ettevõtted ühiselt siduma teadmised CRM-süsteemidega. Valides intent andmete pakkujaid, tuleks turundajatel arvestada nelja olulise faktoriga: 1. *Signaalide usaldusväärsus mahuga võrreldes*: Tuleks keskenduda mitte kvantiteedile, vaid mõistmisele, miks signaalid olulised on.

Tarnijatelt nõutakse läbipaistvust signaalide kaalumisel, eristades passiivset sirvimist aktiivsetest probleemilahendustest. Olulised näitajad on lagunemiskõverad, vale-positiivsete määrad ja tagasivaatav konversiooni analüüs. 2. *Integreerimisstruktuur kui konkurentsieelis*: Lahendused peaksid saama ühendatud kogu tulutekituse tehnoloogiaga—CRM, turundusautomaatika, reklaamiplatvormid ja müügitööriistad—vältides andmete jagamise silo't. Parimad pakkujad toetavad reaalajas, kaks-viisilisi andmevooge ning selgitatavad API strateegiaid, mis võimaldavad "intent orkestreerimise kihte", mis käivitavad koordineeritud mitme kanaliga tegevusi. 3. *Ostu rühma teave üle kontode skoorimise*: Kaasaegsed lahendused tuvastavad ostukomiteede koosseisu ning dünaamikat, kaardistades suhteid, tuvastades uusi sidusrühmi ning jälgides konsensuse muutusi. Juhtivad pakkujad määravad võtmeotsustajad ning sisu, mis nende prioriteete toetab, et juhtida tehingute arengut. 4. *Kohanduv õppimine statiliste mudelite asemel*: Muutuvate ostujärgne käitumise tõttu ületavad pidevalt ümberõppivad mudelid, mis põhinevad tegelikel konversioonidel, staatilisi mudeleid. Tõhus AI kohandub klientide ainulaadsete vajadustega ning kasutab suletud loop- tagasisidet ning turumuutusi. Turundajad peaksid nõudma, et pakkujad näitaksid, kuidas tulemuslikkus varieerub klientide lõikes. **Kokkuvõte** Kuna AI areneb, kasvab selle mõju keeruka B2B ostuteekonna ning -otsuste tegemise protsessile. Traditsiooniline intent data muutub vähem tõhusaks ning edu saavutamiseks on vaja kombineerida inimtöö oskusi ja AI täiustatud teadmisi. See sünergia võimaldab turundajatel optimeerida GTM strateegiaid ning ostjate kaasamist, tagades konkurentsieelise B2B turgudel.