ოლი კელისუ, Intentsify-ის CMO, განიხილავს როგორ ახორციელებს ხელოვნური ინტელექტი (AI) განზრახვის მონაცემების გამოყენებას და Unlock-ებს ზუსტი B2B მარკეტინგში. ეს სტატია პირველად გამოქვეყნდა Insight Jam-ის ფარგლებში, რომლის მიზანია ადამიანის და AI-ს დიალოგის განვითარება, და წარმოაჩენს AI-ს ტრანსფორმაციულ როლს ინდუსტრიებში, განსაკუთრებით B2B მარკეტინგში, სადაც იგი reshape-ებს სტრატეგიებს და ბიზნესმოდელებს. ზოგადად, B2B მარკეტერებს აქვთ განზრახვის მონაცემების გამოყენება პოტენციური მომხმარებლების დასამიზნებლად და კამპანიების ინდივიდუალურად მორგებისთვის. AI ამ უნარის გაძლიერებას ემსახურება, გაადიდებს მონაცემთა მასებს და გამოავლენს ზუსტ პეთაკრებს და მდიდარ მომხმარებლის კონტექსტს. ეს საშუალებას აძლევს მარკეტერებს უკეთ დაინახონ მომხმარებელთა ჯგუფების პოზიცია გაყიდვების ციკლში, რაც იძლევა სკალარობას და უნიკალური აუდიტორიის მიზანმიმართულობის ხელშეწყობას. როგორც ყიდვა ორმხრივად გადადის ინდივიდებიდან ჯგუფებისაკენ რთულ და ეკვალურდებიან ლანდშაფტში, AI-ის დაფუძნებული განზრახვის მონაცემები ხდება წარმატებული გოუ-ტუ-მარ்க்கეტის (GTM) სტრატეგიებისთვის აუცილებელი. **მიგნөзილ პრობლემები B2B მარკეტინგში განზრახვის მონაცემებთან** ბევრი B2B გუნდებისთვის სირთულია მაქსიმალურად გამოსაყენებელი ROI-ის მიღება, რადგან მათ არ აქვთ სრულყოფილი ინფორმაცია როგორ იყენებენ მიმწოდებლები სამიზნე სიგნალებს, როგორ აფასებენ და კოორდინირებენ მათ. განზრახვის მონაცემები ხშირად მიღებულია სხვადასხვა წყაროდან, არახელსაყრელი გამჭვირვალობის გარეშე, რასაც ემატება მონაცემთა სელონებადობა და მიეცემა ბმულების სუსტი მოდელები. როგორც ყიდვის ციკლი ხანგრძლივ და გართულდება, საკითხი ხდება დროისა და მომხმარებლის ჩართულობის სწორად აღქმის შესახებ. Forrester-ის კვლევამ აჩვენა, რომ 81% ყიდვისას განაწყენებულია იმით, თუ როგორ მიდის მათთან შეხვედრა და სერვისები, რაც ხაზს უსვამს ზუსტ განზრახვის დაფუძნებული მიდგომების საჭიროებას. ამავე დროს, 75% B2B ყიდვისას უპირატესობას სცემს გაყიდვების წარმომადგენლის გარეშე გამოცდილებას, რაც აძლიერებს აუცილებლობას აღმოჩნდეს ღირებული თითოეულ მომხმარებელთან ურთიერთობაში. **AI-ის გავლენა განზრახვის მონაცემებზე B2B მარკეტინგში** ზოგადი განზრახვის მონაცემები ეფუძნება სტატიკურ ინდიკატორებს, როგორიცაა ვებსაიტში ვიზიტები და ფორმების წარმოდგენა, მაგრამ AI ანალიზს სოწმობს ქცევით სიგნალებს და კონტექსტს რეალურ დროში. ეს აშორებს რეაგირებას ბუნებრივ ისტორიულ მონაცემებს და ცხადყოფს პროგნოზით დაფუძნებული ანალიზებს, რაც უზრუნველყოფს მრავალი სარგებელს: - *AI-ებით გაძლიერებული მონაცემთა ანალიზი*: AI განიაქტებს დიდი მასალით განზრახვის მონაცემებს, ამცირებს ხმებს და სთავაზობს სასარგებლო პროგნოზებს, რომელიც სიძლიერეს უჩეყნის სტრატეგიული და მიზანმიმართული ინტერაქციული კამპანიებისთვის მარკეტინგისა და გაყიდვების გუნდების მიერ. - *მომსახურების დონეზე განზრახვის მოდელი*: განვითარებული მოდელები ეხებით ფართო კატეგორიისგან მზარდი დინამიკის შეფასებას, რაც იძლევა სიღრმისეულ დათვალიერებას ანგარიშებზე, ყიდვის ჯგუფზე ან პერსონებზე. - *ხარისხიანი მონაცემები მომხმარებლის განზრახვაზე*: თუმცა განსხვავდება მოცულობის საფუძვლიანი მიმოხილვები (კლიკებით), AI ამჩნევს ქცევით ნიმუშებს და უკეთ ასახავს მომხმარებლის მოგზაურობის სტადიებსა და ინტერესის დონის ამოცნობას. **ROI-ს მაქსიმიზაცია AI-ებით დაფუძნებული განზრახვის მონაცემებით** მნიშვნელოვანია, გააერთიანოს AI-ის დაფუძნებული განზრახვის მონაცემები და გაიზარდოს GTM სტრატეგიები CRM-ს სისტემაში ინტეგრირებით. როდესაც აარჩევთ განზრახვის მონაცემების მიმწოდებელს, მარკეტერებმა უნდა გაითვალისწინონ ოთხი მნიშვნელოვანი ფაქტორი: 1.

*სიგნალის სიზუსტე მოცულობასთან ერთად*: ყურადღება უნდა მიექცეს იმას, რატომ არის სიგნალები მნიშვნელოვანი, და არა რაოდენობას. მიმწოდებელმა უნდა უზრუნველყოს გამჭვირვალობა წყაროს წონით აღებასთან დაკავშირებით, ხოლო პასიური ბრაუზინგი უნდა მიეკუთვნოს გამოუსადეგარ სიგნალებს. ძირითადი ტერმინები მოიცავს დეფიუსის კურსებს, ცთომილ ფარდობებს და უკუსვლის ანალიზებს. 2. *ინტეგრაციის არქიტექტურა როგორც კონკურენტული უპირატესობა*: სამაგიდო გადაწყვეტა უნდა იყოს შეუთანხმებელი მთელი შემოსავლის ტექნოლოგიურ ბლოკს, როგორიცაა CRM, მარკეტინგის ავტომატიზაციის პლატფორმები, რეკლამა და გაყიდვების ხელსაწყოები, რათა თავიდან აიცილოს მონაცემთა სელონებადობა. წამყვანი მიმწოდებლები მხარს უჭერენ რეალურ დროში მონაცემთა გადაცემას და APIs-ის სტრატეგიებს, რომლებიც იძლევიან „განზრახვის ორგანიზაციის სართულებს“, რომლებიც აწყობენ კოორდინირებაბ Multichannel კამპანიებს. 3. *ყიდვის ჯგუფის ინტელექტი beyond ანგარიშის სკორინგს*: თანამედროვე გადაწყვეტები იძენს ყიდვის კომიტეტების შემადგენლობას და დინამიკას, გაცნობებს ურთიერთობებს, ამჩნევს ახალი მონაწილეებს და აკვირვებს კოალიციის ცვლილებებს. წამყვანი მიმწოდებლები ასახავენ ძირითადი გადაწყვეტილების მიმღებებს და კონტენტს, რომელიც შესაბამისად უპირისპირდება მათ პრიორიტეტებს, რათა განავითაროს გარიგების პროგრესი. 4. *ჩვევების ადაპტური სწავლება static მოდელებზე უფრო სჯობს*: გაუდაბნობის დროს, გამუდმებით გადაზარდული მოდელების გადახედვა რეალურ მონაცემებზე დაფუძნებით აძლიერებს კომპანიას, და მათ უნდა დაუსვათ კითხვები გამყიდველებს შესრულებულობის შესახებ. ეფექტიანი AI უნიკალურია მომხმარებლის სპეციფიკურ გამოწვევებსა და ბაზრის ცვლილებებში ადაპტირებით, ხოლო მარკეტერებს უნდა მიეცეს შესაძლებლობა, დაწინაურდეს გამყიდველების ფუნქციონალურ ცვლილებებზე. **შესრულება** როგორც AI პროგრესირებს, ის მთავარი გავლენის ქვეშ ექცევა მყიდველთა რთულ გზავნილებს საერთაშორისო ბაზართან. მხოლოდ ტრადიციული განზრახვის მონაცემებით ახლა ნაკლებად ეფექტურია, ხოლო წარმატება დამოკიდებულია ადამიანის და AI-ის ერთობლივ მუშაობაზე. ეს სინერგია უნ રહેશે მარკეტერებს ოპტიმიზირონ GTM სტრატეგიები და მყიდველთან ურთიერთობების გაძლიერება, რაც მათ კონკურენტული უპირატესობა მიანიჭებს B2B ბაზრებში.