Алфи Кели, директор за маркетинг на Intentsify, истражува како вештачката интелигенција (ВИ) револуционизира искористувањето на податоците за намера и отклучува прецизност во B2B маркетингот. Оваа статија, првично објавена во Insight Jam, заедница за корпоративни ИТ професионалци која поттикнува дијалог помеѓу човекот и ВИ, нагласува трансформативната улога на ВИ во различни индустрии — особено во B2B маркетингот — прекројувајќи ги стратегиите и деловните модели. Традиционално, маркетерите во B2B се потпираа на податоците за намера за да идентификуваат потенцијални купувачи и да прилагодат кампањи. ВИ ја подобрува оваа практика преку анализа на големи количини на податоци за да ја открие прецизната констелација и побогат контекст на купувачите. Ова им овозможува на маркетерите подобро да разберат каде се позиционирани групите купувачи во циклусот на продажба, што овозможува скалабилни кампањи и поспецифична таргетираност на публика. Како што купувањето се движи од индивидуи кон групи во сложен и еволутивен пејзаж, податоците за намера предизвикани од ВИ стануваат клучни за успешните стратегии за влегување на пазарот (GTM). **Тековни предизвици со податоците за намера во B2B маркетингот** Многу тимови во B2B имаат тешкотии да максимизираат ROI од податоците за намера поради ограничено разбирање за начинот на кој се добиваат, скалираат и категоризираат сигнали од купувачи. Податоците за намера често доаѓаат од различни извори, што ја намалува транспарентноста и создава изолирани silo-структури, со што ја ослабуваат моделите за купувачи. Исто така, сѐ покомплексниот и подолг циклус на купување ја прави времето и разбирањето за ангажманот од страна на купувачите критични. Според истражувањето на Forrester, 81% од купувачите се незадоволни од своето искуство при купување во B2B и од понудувачите, што нагласува потребата од прецизни пристапи базирани на намера. Во мејвреме, 75% од купувачите во B2B претпочитаат продажбено искуство без претставник, што ја потенцира важноста од додавање на вредност на секој контакт со купувачот. **Влијанието на ВИ врз податоците за намера во B2B маркетингот** Традиционалните податоци за намера користат статични индикатори како посети на веб-страници и пополнени форми, но ВИ обработува однесенчески сигнали и контекст во реално време. Оваа преод од реактивни историски податоци кон предиктивна анализа носи различни предности: - *Анализа на податоци поттикната од ВИ*: ВИ ги сортира големите обемои податоци за намера, намалувајќи го шумот и нудeјќи практични увидувања кои ги овозможуваат стратегиските и таргетирани активирања од страна на маркетингот и продажбата. - *Моделирање за намери на ниво на решение*: За разлика од широкото категориско моделирање, ВИ ја проценува важноста на секое однесување за да обезбеди длабоки увиди во сметки, групи за купување или персонифицирани профили. - *Квалитетни податоци за намерата на клиентите*: Наместо да се потпираат на големина базирани мерки како кликови, ВИ препознава однесенчески модели за да ја процени фазата од патот на купувачот и нивото на интерес со поголема прецизност. **Максимизирање на ROI со ВИ-базирани податоци за намера** За целосно искористување на ВИ-сила за податоци за намера и за подобрување на стратегиите за GTM, маркетингот и продажбата мора да се усогласат со интегрирање на увидите во CRM системите. Кога се избираат добавувачи на податоци за намера, маркетерите треба да размислуваат за четири клучни фактори: 1. *Фиделитет на сигналот над обемот*: Наместо да се фокусираат само на количината на сигнали, важноста е да се разбере зошто сигналите се важни.

Добавувачите мора да обезбедуваат транспарентност за тежината на сигналите, разликувајќи пасивно пребарување од активно решавање проблеми. Клучни фактори вклучуваат одвојувачки криви, стапки на лажни позитиви и ретроспективни анализи за конверзија. 2. *Интеграција како конкурентска предност*: Решенијата треба да се поврзуваат беспрекорно од крај до крај со целокупниот технолошки стек за приходи — CRM, платформи за маркетинг автоматизација, платформи за рекламирање и алатки за продажба — спречувајќи создавање silos. Најдобрите добавувачи поддржуваат реал-дајм, двонасочен пренос на податоци и обезбедуваат јасни API стратегии што овозможуваат „слоеви за оркестрација на намери“ што активираат координирани активности на повеќе канали. 3. *Интелигенција за купувачки групи надвор од скалата на сметки*: Современите решенија идентификуваат составот и динамиката на купувачките комитети, картографираат односите, откриваат нови учесници и следат промени во консензусот. Водечките добавувачи ги идентификуваат клучните донесувачи одлуки и содржините што ги усогласуваат нивните приоритети за да го движат договорот напред. 4. *Адаптивно учење над статичките модели*: Со измените во однесувањето на купувачите, добавувачите што користат континуирано пренастройување на моделите врз база на реални податоци за конверзија подобро достигнуваат резултати од тие што се потпираат на статични benchmark-и. Ефикасната ВИ се прилагодува уникатно за клиентите, инкорпорирајќи баражна повратна врска и пазарски промени. Маркетерите треба да бараат од добавувачите да ја докажат разликата во перформансите меѓу различните клиенти. **Заклучок** Како што ВИ се развива, неговиот влијание врз сложениот пат на купувањето во B2B се зголемува. Традиционалните податоци за намера денес се помалку ефективни; успехот зависи од спојување на човечките експертски вештини со ВИ-усилени увиди. Оваа синергија овозможува на маркетерите да ги оптимизираат стратегиите за влез на пазар и взаимодействието со купувачите, обезбедувајќи конкурентна предност во B2B одбраните.