Allie Kelly, CMO u Intentsifyju, analizira kako umjetna inteligencija (AI) revolucionira korištenje podataka o namjerama i otkriva preciznost u B2B marketingu. Originalno objavljeno u Insight Jam-u, zajednici za poslovnu IT industriju koja potiče dijalog između čovjeka i AI-ja, članak ističe transformacijsku ulogu AI-ja u raznim industrijama — osobito u B2B marketingu — preoblikujući strategije i poslovne modele. Tradicionalno, B2B marketinške timove oslanjaju se na podatke o namjerama za identificiranje potencijalnih kupaca i prilagodbu kampanja. AI to dodatno poboljšava analizom velikih skupova podataka kako bi otkrila točne obrasce i bogatiji kontekst o kupcima. To omogućava marketinškim stručnjacima bolje razumijevanje pozicija skupina kupaca u prodajnom ciklusu, čime se omogućuju skalabilne kampanje i preciznije ciljanje publike. Kako se kupovina pomiče s pojedinaca na grupe unutar složenog i stalno mijenjajućeg okruženja, podaci o namjerama vođeni AI-jem postaju ključni za uspješne strategije izlaska na tržište (GTM). **Trenutni izazovi s podacima o namjerama u B2B marketingu** Mnogi B2B timovi imaju poteškoće s maksimiziranjem ROI-a od podataka o namjerama zbog ograničenog razumijevanja načina na koji se kupcenski signali prikupljaju, ocjenjuju i kategoriziraju. Podaci o namjerama često dolaze iz raznolikih izvora, imaju nedostatak transparentnosti i postaju izolirani, čime se slabije modeli o kupcima. Sve složeniji i duži kupovni ciklusi čine kritičnim pravovremeno i točno razumijevanje angažmana kupaca. Istraživanje Forrester-a pokazuje da 81% kupaca nije zadovoljan svojim iskustvom s B2B kupnjom i pružateljima usluga, što ističe potrebu za preciznim pristupima vođenim namjerama. U međuvremenu, 75% B2B kupaca preferira kupovinu bez prisutnosti prodajnog predstavnika, što naglašava važnost dodavanja vrijednosti pri svakom dodiru s kupcem. **Utjecaj AI-ja na podatke o namjerama u B2B marketingu** Tradicionalni podaci o namjerama koriste statične pokazatelje poput posjeta web stranici i ispunjenih obrazaca, no AI obrađuje ponašajne signale i kontekst u stvarnom vremenu. Ovaj pomak od reakcije na povijesne podatke prema prediktivnoj analitici donosi brojne prednosti: - *AI-vođena analiza podataka*: AI pretražuje velike količine podataka o namjerama, smanjuje buku i pruža korisne uvide koji osnažuju strateško i ciljano angažiranje od strane marketinških i prodajnih timova. - *Modeliranje namjera na razini rješenja*: Prelaskom s širokih kategorija, AI procjenjuje važnost svakog ponašanja, pružajući dubinske uvide o računima, grupama kupaca ili personama. - *Kvalitetni podaci za namjeru kupca*: Umjesto oslanjanja na metrike temeljene na volumenu, poput klikova, AI prepoznaje obrasce ponašanja kako bi točnije procijenio faze kupčevog putovanja i razinu interesa. **Maksimiziranje ROI-a pomoću AI-jem vođenih podataka o namjerama** Kako bi u potpunosti iskoristili AI-jem vođene podatke o namjerama i poboljšali GTM strategije, marketinški i prodajni timovi moraju uskladiti svoje napore integracijom uvide u CRM sustave. Pri odabiru dobavljača podataka o namjerama, marketinški stručnjaci trebaju uzeti u obzir četiri ključna faktora: 1. *Fidelitet signala u odnosu na volumen*: Usmjerenje se treba prebaciti s količine signala na razumijevanje zašto signali imaju značaj.

Dobavljači moraju pružiti transparentnost u vezi s težinom signala, razlikujući pasivno pregledavanje od aktivnog rješavanja problema. Ključni faktori uključuju krivulje propadanja, stope lažnih pozitivnih i analize konverzija unatrag. 2. *Integracijska arhitektura kao konkurentska prednost*: Rješenja trebaju neprimjetno povezivati cijeli niz tehnologija za prihod — CRM, platforme za automatizaciju marketinga, platforme za oglase i prodajne alate — sprječavajući stvaranje silo podataka. Vodeći dobavljači podržavaju podatkovne tokove u stvarnom vremenu i dvosmjerne API strategije koje omogućavaju "strateški sloj za vođenje namjera" koji pokreće koordinirane višekanalne akcije. 3. *Inteligencija kupovnih grupa iznad ocjena računa*: Moderni sustavi identificiraju sastav i dinamiku kupovnih odbora, mapiraju odnose, otkrivaju nove dionike i prate promjene konsenzusa. Vodeći dobavljači prepoznaju ključne donositelje odluka i sadržaj koji usklađuje njihove prioritete za napredak u pregovorima. 4. *Prilagodljivo učenje u odnosu na statične modele*: S obzirom na promjene u ponašanju kupaca, dobavljači koji koriste kontinuirano ponovno obučavanje modela na temelju stvarnih podataka o konverzijama nadmašuju one koji se oslanjaju na statične metrike. Učinkoviti AI sustavi prilagođavaju se jedinstveno svakom klijentu, uključujući zatvorenu petlju povratnih informacija i tržišne promjene. Marketinški stručnjaci trebaju tražiti od dobavljača da demonstriraju razlike u performansama među klijentima. **Zaključak** Kako AI napreduje, njen utjecaj na složeni put kupnje u B2B sektoru postaje sve veći. Tradicionalni podaci o namjerama sami po sebi danas nisu dovoljni; uspjeh ovisi o kombinaciji ljudskog iskustva i uvjeta koje pruža AI. Ova sinergija omogućuje marketinškim stručnjacima da optimiziraju GTM strategije i angažman kupaca, osiguravajući konkurentsku prednost na B2B tržištima.