अल्ली केली, इंटेंटसिफायच्या CMO, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कशी हेतू डेटा वापरात क्रांती घडवत आहे आणि बी2बी मार्केटिंगमध्ये सुस्पष्टता कशी खुलते याचा विश्लेषण करतात. ज्याला सुरुवातीला इनसाइट जॅममध्ये प्रकाशित करण्यात आले, ही एक एंटरप्राइज आयटी समुदाय आहे ज्यामध्ये मानवी-AI संवादाला प्रोत्साहन दिले जाते. ही लेखनी AI च्या उद्योगांतील परिवर्तनकारी भूमिकेला अधोरेखित करते—विशेषतः बी2बी मार्केटिंगमध्ये—ज्यामुळे धोरणे आणि व्यवसाय मॉडेल्स पुन्हा प्रभावीपणे आकार घेत आहेत. परंपरेने, बी2बी विक्रेते हेतू डेटा वापरून संभाव्य खरेदीदारांना ओळखतात आणि मोहिमा तयार करतात. AI यास अधिक सखोल बनवते तेव्हाच की, ते मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण करून अचूक नमुने आणि ग्राहकांच्या संदर्भात विविध माहिती उघड करतो. यामुळे विक्रेते खरेदीदार गटांच्या विक्री चक्रातील स्थानांशी अधिक चांगले समजून घेऊ शकतात, ज्यामुळे अंमलबजावणीक्षम मोहिमा आणि अधिक लक्ष केंद्रित प्रेक्षक लक्ष्य करू शकतात. खरेदी प्रक्रिया व्यक्तिंपासून गटांप्रति संक्रमण करत असल्याने, AI-आधारित हेतू डेटा यशस्वी GTM (गो-टू-मार्केट) धोरणांसाठी अनिवार्य ठरतो. **वर्तमान बी2बी मार्केटिंगमधील हेतू डेटासोबत आव्हाने** अनेक बी2बी संघटनांना हेतू डेटाचा वापर करून ROI जास्तीत जास्त कसा करावा हे समजण्यात अडचणी येतात, कारण ग्राहक संकेत कसे मिळतात, कसे स्कोर केले जातात आणि कसे वर्गीकृत केले जातात हे त्यांना नीट समजलेले नाही. हेतू डेटा अनेक स्रोतांवरून येतो, त्यावर माहितीचा अभाव असतो आणि ते स्वतंत्र विभागांमध्ये विभागलेले असतात, ज्यामुळे ग्राहक मॉडेल्स कमजोर होतात. विकत घेण्याचा चक्र अधिक गुंतागुंतीचा आणि लांबट होत असल्याने वेळ आणि ग्राहकांच्या भागीदारीचे समज जाणे महत्त्वाचे बनते. फोरस्टरच्या संशोधनानुसार, 81% ग्राहक त्यांच्या बी2बी खरेदी अनुभवाकडे आणि पुरवठादारांकडे असमाधानी आहेत, योग्य हेतू-आधारित दृष्टिकोनांची गरज अधोरेखित करते. याचवेळी, 75% ग्राहक प्रतिनिधीशिवाय विक्री अनुभव पसंत करतात, ज्यामुळे प्रत्येक ग्राहक स्पर्शबिंदूवर मूल्य वाढवणे अनिवार्य ठरते. **AI चा हेतू डेटावर परिणाम बी2बी मार्केटिंगमध्ये** परंपरागत हेतू डेटा स्थिर निर्देशांक जसे की वेबसाइट भेटी आणि फॉर्म भरण्या या वापरतो, पण AI व्यवहारिक संकेत आणि संदर्भांचे तात्काळ विश्लेषण करते. ही प्रतिक्रियाात्मक ऐतिहासिक माहितीपासून भविष्यावाणी करणाऱ्या विश्लेषणाकडे बदलण्याची प्रक्रिया आहे, ज्यामुळे अनेक फायदे होतात: - *AI-चलित डेटा विश्लेषण*: AI मोठ्या हेतू डेटामधून आवाज कमी करून उपयुक्त माहिती शोधते, ज्यामुळे धोरणात्मक, लक्ष केंद्रित करणाऱ्या व्यस्ततेस समर्थन मिळते. - *उपाय स्तराचा हेतू मॉडेलिंग*: व्यापक श्रेणी मॉडेलिंगच्या पलीकडे जाऊन, AI प्रत्येक वर्तनाचा महत्त्व परीणाम पाहते व खात्यांना, खरेदी गटांना किंवा व्यक्तिरेखांना सखोल माहिती देते. - *गुणवत्तेचा ग्राहक हेतू डेटा*: क्लिक जसे मात्रा आधारित मेट्रिक्स ऐवजी, AI वर्तनाच्या नमुन्यांचा वापर करून खरेदीदारांच्या प्रक्रियेतील टप्यांबद्दल आणि रसाबाबत अधिक अचूक माहिती देते. **ROI वाढवण्यासाठी AI-आधारित हेतू डेटाचा वापर** AI-शक्तीवाले हेतू डेटाचा पूर्णपणे फायदा घेण्यासाठी आणि GTM धोरणांना अधिक प्रभावी बनवण्यासाठी, विक्रेता व विक्री संघटनांनी त्यांची अंतर्गत माहिती CRM प्रणालींमध्ये समाकलित करायला हवी. जेव्हा हेतू डेटाच्या पुरवठादारांची निवड करावी, तेव्हा खालील चार मूलभूत गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे: 1.

*सिग्नल गुणवत्ता जास्त महत्त्वाचा कामगिरीपेक्षा*: लक्ष त्याच्या सिग्नलच्या संख्येवर न ठेवता, सिग्नल का महत्त्वाचे आहेत यावर केंद्रित करा. पुरवठादारांना सिग्नल वजांचा तपशील स्पष्टपणे मिळावा लागेल, जसे की निष्क्रिय ब्राउझिंग आणि सक्रिय समस्या निवारण यामध्ये फरक. यामध्ये जलद कमी होणारी वक्ररेषा, खोट्या सकारात्मकतेचे प्रमाण व मागील रूपांतरण विश्लेषणे यांचा समावेश असतो. 2. *मुल्यावर आधारित इंटिग्रेशन आर्किटेक्चर स्पर्धात्मक फायद्याचा आधार*: उपायांनी संपूर्ण महसूल तंत्रज्ञानावरः CRM, मार्केटिंग ऑटोमेशन, जाहिरात प्लॅटफॉर्म व विक्री साधनांशी सुसंगतपणे जोडलेले असावे, हे डेटा स्वतंत्र ठेवू नये. अव्वल पुरवठादार रिअल-टाइम, द्वि-दिशात्मक डेटा प्रवाह समर्थन करतात व API धोरण स्पष्टपणे समजावून देतात, ज्यामुळे " हेतू ऑर्केस्ट्रेशन लेयर्स" तयार होतात आणि विविध चॅनेलवर एकात्मिक मोहीम राबवता येतात. 3. *खरेदी गट अंतर्गत समजछानायिक अधिक गुंतलेली माहिती*: आधुनिक उपाय खरेदी समितींची रचना, संबंध, नवीन भागीदार शोधणे व समन्वय बदलांचे मागोवा घेणे याची ओळख पटवतात. आघाडीचे पुरवठादार निर्णय घेणाऱ्या व्यक्ती व त्यांचे प्राधान्य ध्येय जाणून घेऊन व्यापार प्रगतीस चालना देतात. 4. *स्थिर मॉडेल्सच्या ऐवजी अनुकूल शिकणे*: बदलत असलेल्या खरेदी वर्तनानुसार, सतत मॉडेल प्रशिक्षण करणारे पुरवठादार, जे प्रत्यक्ष रूपांतरण डेटा वापरून अपडेट करतात, त्याच्यापेक्षा जास्त कार्यक्षम ठरतात जे स्थिर बेंचमार्कवर अवलंबून असतात. प्रभावी AI क्लोज्ड-लूप फीडबॅक व बाजारातील बदल समाविष्ट करतो, त्यामुळे विक्रेते व पुरवठादारांमध्ये प्रदर्शनातील फरक दाखवण्यास सांगायला पाहिजे. **निष्कर्ष** AI जसे जसे विकसित होत आहे, त्याचा परिणाम जटिल बी2बी खरेदी प्रवासावर वाढत आहे. पारंपरिक हेतू डेटाच आज तितका प्रभावी नाही; यशासाठी मानवी कौशल्य व AI-प्रवण माहितीचे मिश्रण गरजेचे आहे. ही संगती विक्रेतेांना GTM धोरणे ऑप्टिमाइझ करायला, ग्राहकांशी अधिक चांगले संवाद साधायला व बी2बी बाजारात स्पर्धात्मक फायदा मिळवण्यास मदत करते.