Allie Kelly, Intentsify rinkodaros vadovė (CMO), analizuoja, kaip dirbtinis intelektas (DI) revoliuciją verčia intent duomenų naudojimą ir suteikia tiksliosios rinkodaros naujoves B2B sektoriuje. Straipsnis, pirmą kartą paskelbtas Insight Jam – įmonių IT bendruomenėje, skatinančioje žmogaus ir DI dialogą, – pabrėžia DI transformacinį vaidmenį įvairiose pramonės šakose – ypač B2B rinkodaroje – keičiant strategijas ir verslo modelius. Tradiciškai, B2B rinkodaros specialistai naudoja intent duomenis norėdami tiksliai nustatyti potencialius pirkėjus ir pritaikyti kampanijas. DI tai pagerina analizuodamas didžiulius duomenų rinkinius, atskleisdamas tikslias schemas ir išsamų pirkėjų kontekstą. Tai leidžia rinkodaros specialistams geriau suprasti pirkėjų grupių pozicijas pardavimo cikle, suteikia galimybę vykdyti mastelinius kampanijas ir taikyti tikslesnį auditorijos segmentavimą. Kadangi pirkimai vis labiau vyksta ne individualais, o grupėmis sudėtingame, nuolat kintančiame peizaže, DI pagrindu veikiantys intent duomenys tampa būtini sėkmingoms rinkodaros ir pardavimų strategijoms (GTM). **Dabartinės iššūkiai su intent duomenimis B2B rinkodaroje** Daugeliui B2B komandų sunku maksimaliai išnaudoti ROI iš intent duomenų, nes trūksta aiškumo apie tai, kaip pirkėjų signalai yra renkami, vertinami ir kategorijuojami. Intent duomenys dažnai gaunami iš įvairių šaltinių, trūksta skaidrumo ir jie dažnai izoliuojami, todėl silpnėja pirkėjų modeliai. Vis sudėtingesnis ir ilgesnis pirkimo ciklas reiškia, kad laikas ir pirkėjų įsitraukimo supratimas tampa kritiškai svarbūs. Forrester tyrimai rodo, kad 81% pirkėjų yra nepatenkinti savo B2B pirkimo patirtimi ir tiekėjais, kas pabrėžia tikslių intent pagrindu veikiančių metodų poreikį. Tuo tarpu 75% B2B pirkėjų pageidauja be reprezentanto vykstančią pardavimo patirtį, todėl svarbu pridėti vertės kiekviename pirkėjo sąlyties procese. **DI poveikis intent duomenims B2B rinkodaroje** Tradiciniai intent duomenys naudoja statinius rodiklius, kaip svetainės lankymai ir formų užpildymai, tačiau DI apdoroja elgesio signalus ir kontekstą realiu laiku. Šis žingsnis nuo reaguojančių istorinės informacijos iki prognozuojančios analizės suteikia keletą privalumų: - *DI valdomi duomenų analizė*: DI filtruoja didelius intent duomenų kiekius, sumažina triukšmą ir siūlo įžvalgas, kurios leidžia rinkodaros ir pardavimų komandoms vykdyti tikslingas strategines kampanijas. - *Sprendimų lygio intent modeliavimas*: Pereinant nuo plačių kategorijų modeliavimo, DI įvertina kiekvieno elgesio svarbą, teikdamas išsamią informaciją apie sąskaitas, pirkėjų grupes ar personas. - *Kokybiški duomenys apie pirkėjų ketinimus*: Vietoje kiekybinių rodiklių kaip paspaudimai, DI atpažįsta elgesio modelius ir tiksliau vertina pirkėjų kelio etapus bei interesų lygius. **ROI didinimas naudojant DI pagrįstus intent duomenis** Kad maksimaliai išnaudoti DI pagrindu veikiančius intent duomenis ir pagerinti GTM strategijas, rinkodaros ir pardavimų komandos turi būti suderintos, integruodamos įžvalgas į CRM sistemas. Renkantis intent duomenų tiekėjus, rinkodaros specialistai turėtų atsižvelgti į keturis pagrindinius kriterijus: 1. *Signalų kokybė, o ne kiekis*: Svarbu sutelkti dėmesį į tai, kodėl signalai yra svarbūs, o ne jų kiekį.

Tiekėjai privalo suteikti skaidrumą apie signalų svorį, atskirdami pasyvius naršymus nuo aktyvios problemų sprendimo. Svarbūs veiksniai – nuosmukio kreivės, klaidingų teigiamų rodiklių rodikliai ir retrospektyvinės konversijos analizės. 2. *Integracijos architektūra kaip konkurencinis pranašumas*: Sprendimai turi jungtis sklandžiai per visą pajamų technologijų sistemą – CRM, rinkodaros automatizavimo platformas, skelbimų platformas ir pardavimų įrankius – užkertant kelią duomenų atskyrimui. Geriausi tiekėjai palaiko realaus laiko dvipusį duomenų srautą ir aiškiai aiškina API strategijas, leidžiančias kurti "intent orkestracijos sluoksnius", kurie inicijuoja koordinuotus daugiakanalius veiksmus. 3. *Pirkėjų grupių įžvalgos už sąskaitos įvertinimo*: Šiuolaikiniai sprendimai nustato pirkėjų komandų sudėtį ir dinamiką, atskleidžia ryšius, naujus suinteresuotus asmenis ir stebi sutarčių formavimą. Lyderiaujantys tiekėjai tikslingai identifikuoja svarbiausius sprendimų priėmėjus ir tai, kokio turinio pagalba jų prioritetai yra suderinami su sandorio eiga. 4. *Adaptivus mokymasis, o ne statiniai modeliai*: Atsižvelgiant į besikeičiančius pirkėjų elgesio modelius, tiekėjai, nuolat pertreniruodami modelius remiantis faktinėmis konversijos duomenimis, pranoksta tuos, kurie remiasi statiniais standartais. Efektyvus DI pritaiko unikalius sprendimus kiekvienam klientui, įtraukiant uždarymo atsiliepimus ir rinkos pokyčius. Rinkodaros specialistai turėtų paprašyti tiekėjų parodyti veikimo būdų variacijas skirtingiems klientams. **Išvada** Kai DI vystosi, jo įtaka sudėtingam B2B pirkimo keliui didėja. Tradiciniai intent duomenys šiuo metu yra mažiau veiksmingi; sėkmė priklauso nuo žmogaus patirties ir DI geriausiai papildytų įžvalgų sintezės. Ši sinergija leidžia rinkodaros specialistams optimizuoti GTM strategijas ir veiksmingai įtraukti pirkėjus, taip užsitikrinti konkurencinį pranašumą B2B rinkose.