인텐시파이의 CMO인 앨리 켈리(Allie Kelly)는 인공지능(AI)이 의도 데이터 활용 방식을 어떻게 혁신하고 있으며, B2B 마케팅에서 정밀성을 어떻게 열어가고 있는지 살펴봅니다. 원래 인사이트 잼(Insight Jam)이라는 기업 IT 커뮤니티에 게재된 이 글은, 인공지능이 산업 전반에서, 특히 B2B 마케팅에서 전략과 비즈니스 모델을 재편하는 데 있어 어떤 변혁적 역할을 하는지를 조명합니다. 전통적으로 B2B 마케터들은 잠재 고객을 선별하고 캠페인을 맞춤화하기 위해 의도 데이터를 활용해왔습니다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 더 정교한 패턴과 풍부한 구매자 맥락을 드러내면서 이 과정을 향상시킵니다. 이를 통해 마케터들은 구매 고객군이 판매 주기 내 어떤 위치에 있는지 더 잘 이해할 수 있으며, 확장 가능한 캠페인과 정교한 타깃팅이 가능해집니다. 구매가 개인에서 집단으로 이동하는 복잡하고 변화하는 환경에서, AI 기반의 의도 데이터는 성공적인 시장 진출(GTM) 전략에 필수적입니다. **현재 B2B 마케팅의 의도 데이터 활용 시 과제** 많은 B2B 팀들은 구매 신호의 출처, 평가, 분류 방식을 제대로 이해하지 못해 ROI 극대화에 어려움을 겪고 있습니다. 의도 데이터는 다양한 출처에서 나오기 때문에 투명성이 떨어지고, 실질적 활용이 제한되어 구매자 모델이 약화됩니다. 점점 더 복잡하고 긴 구매 주기에서는 타이밍과 구매자 참여 이해가 매우 중요해집니다. 포레스터(Forrester)의 연구에 따르면 구매자의 81%가 B2B 구매 경험과 공급자에 대해 불만족하며, 정밀한 인텐트 주도 전략의 필요성을 강조합니다. 한편, 75%의 B2B 구매자는 영업 담당자 없이 진행하는 판매 경험을 선호하며, 이는 모든 구매 접점에서 가치를 제공하는 것이 중요함을 보여줍니다. **AI가 B2B 의도 데이터에 미치는 영향** 전통적인 의도 데이터는 웹사이트 방문, 양식 작성과 같은 정적 지표를 사용했지만, AI는 behavioral 신호와 맥락을 실시간으로 분석합니다. 이는 과거 데이터를 기반으로 한 반응형 인사이트에서 예측 분석으로 전환됨으로써 다음과 같은 이점을 가져옵니다: - *AI 기반 데이터 분석*: AI는 대규모 의도 데이터를 정제하여 노이즈를 줄이고, 전략적이고 목표에 맞는 마케팅·영업 활동에 유용한 인사이트를 제공합니다. - *솔루션 레벨의 인텐트 모델링*: 단순 범주 모델을 넘어, AI는 행동 하나하나의 중요성을 평가하여 계정, 구매 그룹 또는 페르소나에 대한 심층 인사이트를 전달합니다. - *고품질 고객 인텐트 데이터*: 클릭과 같은 볼륨 중심 지표 대신, AI는 행동 패턴을 인식하여 구매자의 여정 단계와 관심도를 보다 정확하게 평가합니다. **AI 기반 의도 데이터로 ROI 극대화하기** AI가 제공하는 인텐트 데이터를 효과적으로 활용하고 GTM 전략을 강화하기 위해, 마케터와 세일즈는 CRM 시스템에 통합된 인사이트를 바탕으로 긴밀히 협력해야 합니다. 인텐트 데이터 공급업체를 선정할 때 고려해야 할 네 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다: 1.

*신호의 충실도 우선, 볼륨이 아닌 이유*: 신호의 양보다는 왜 이 신호들이 의미 있는지에 집중해야 합니다. 공급업체는 신호의 가중치 투명성을 제공하며, 수동적 웹 서핑과 적극적 문제 해결 구별, 감쇠 곡선, 오탐률, 회고적 전환 분석 등을 명확히 해야 합니다. 2. *통합 아키텍처가 경쟁력*: 솔루션은 CRM, 마케팅 자동화, 광고 플랫폼, 영업 도구 등 전체 수익 기술 스택에 원활히 연결되어야 하며, 데이터 사일로를 방지해야 합니다. 최상위 공급업체는 실시간 양방향 데이터 흐름과 명확한 API 전략을 지원하여, "인텐트 오케스트레이션 계층"을 통해 여러 채널의 연계 전략을 가능하게 합니다. 3. *계정 점수 너머의 구매 그룹 인텔리전스*: 최신 솔루션은 구매 집단의 구성과 역학을 파악하며, 관계 맵핑, 새로운 이해관계자 감지, 합의 변화 추적을 지원합니다. 선도적 공급업체는 핵심 의사결정자를 지목하고, 이들의 우선순위에 맞는 콘텐츠를 파악하여 딜 진행을 가속화합니다. 4. *정적 모델보다 적응형 학습*: 구매자 행동이 변화하는 만큼, 지속적인 모델 재훈련과 실제 전환 데이터를 반영하는 솔루션이 정적 벤치마크 기반보다 우수합니다. 효과적인 AI는 고객별로 맞춤형으로 적응하며, 폐쇄 루프 피드백과 시장 변화도 반영해야 합니다. 마케터는 벤더에게 고객별 성과 차이를 보여달라고 요청해야 합니다. **결론** AI의 발전과 함께, 복잡한 B2B 구매 여정에 미치는 영향도 커지고 있습니다. 전통적인 의도 데이터만으로는 충분하지 않으며, 성공은 인간 전문가의 식견과 AI 기반 인사이트를 통합하는 데 달려 있습니다. 이 시너지는 마케터가 GTM 전략과 구매자 참여를 최적화하여, B2B 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 열쇠가 됩니다.