Allie Kelly, CMO i Intentsify, undersøker hvordan kunstig intelligens (AI) revolusjonerer bruken av intensjonsdata og åpner opp for presisjon innen B2B-markedsføring. Opprinnelig publisert i Insight Jam, et fellesskap for bedrifts-IT som fremmer dialog mellom mennesker og AI, fremhever artikkelen AI sin transformative rolle på tvers av bransjer – spesielt innen B2B-markedsføring – og omformer strategier og forretningsmodeller. Tradisjonelt har B2B-markedsførere vært avhengige av intensjonsdata for å identifisere potensielle kjøpere og tilpasse kampanjer. AI forbedrer dette ved å analysere store datamengder for å avdekke presise mønstre og rikere kjøperkontekster. Dette gjør det mulig for markedsførere å bedre forstå hvor kjøpergrupper befinner seg i salgssyklusen, noe som muliggjør skalerbare kampanjer og mer målrettet publikum. Når kjøpsprosessen skifter fra enkeltindivider til grupper innenfor et komplekst, stadig utviklende landskap, blir AI-drevet intensjonsdata essensielt for vellykkede go-to-market (GTM) strategier. **Nåværende utfordringer med intensjonsdata i B2B-markedsføring** Mange B2B-team sliter med å maksimere ROI fra intensjonsdata på grunn av begrenset forståelse av hvordan kjøper-signaler hentes inn, vurderes, og kategoriseres. Intensjonsdata kommer ofte fra ulike kilder, mangler transparens og blir isolert, noe som svekker kjøpermønstrene. Den stadig mer komplekse og lange kjøpssyklusen gjør timing og forståelse av kjøperengasjement avgjørende. Forrester-forskning viser at 81 % av kjøpere er misfornøyde med sin B2B-kjøpsopplevelse og leverandører, noe som understreker behovet for presise intensjonsdrevne tilnærminger. Samtidig foretrekker 75 % av B2B-kjøpere en salgsopplevelse uten en selger, noe som fremhever viktigheten av å tilføre verdi i hver kontaktpunkt med kjøperen. **AI sin innvirkning på intensjonsdata i B2B-markedsføring** Tradisjonell intensjonsdata baserer seg på statiske indikatorer som nettstedbesøk og skjema-fyllinger, men AI behandler atferdssignaler og kontekst i sanntid. Dette skiftet fra reaktive, historiske innsikter til prediktiv analyse gir flere fordeler: - *AI-drevet dataanalyse*: AI sorterer gjennom store mengder intensjonsdata, reduserer støy og tilbyr handlingsrettede innsikter som gjør det mulig for markedsføring og salg å ha målrettede og strategiske engasjementer. - *Målingsbasert intensjonsmodellering*: I stedet for brede kategorimodeller vurderer AI viktigheten av hver atferd for å levere dyptgående innsikter om kontoer, kjøpergrupper eller personas. - *Kvalitetsdata for kundens intensjon*: I stedet for å basere seg på volummål som klikk, gjenkjenner AI atferdsmønstre for å vurdere hvor i kjøpsreisen kjøperne befinner seg og deres interesse med større nøyaktighet. **Maksimer ROI med AI-drevet intensjonsdata** For å fullt ut utnytte AI-drevet intensjonsdata og forbedre GTM-strategier, må markedsføring og salg samarbeide ved å integrere innsiktene i CRM-systemer. Når man velger leverandører av intensjonsdata, bør markedsførere vurdere fire viktige faktorer: 1. *Signalrikhet over volum*: Fokus bør skifte fra mengden signaler til å forstå hvorfor signalene er viktige.

Leverandører må gi transparens om vektlegging av signaler og skille passive surfeatferder fra aktiv problemløsning. Viktige faktorer inkluderer avfallskurver, falske positive, og retrospektive konverteringsanalyser. 2. *Integrasjonsarkitektur som konkurransefordel*: Løsningene bør koble seg sømløst til hele inntektsteknologi-arkitekturen – CRM, markedsføringsautomatisering, annonseplattformer og salgsverktøy – for å unngå data-siloer. De beste leverandørene støtter sanntids, to-veis datadeling og har tydelige API-strategier som muliggjør "intensjons-orkestrering" som triggere koordinerte flerkanalspill. 3. *Intelligens om kjøpergrupper utover konto-score*: Moderne løsninger identifiserer sammensetningen og dynamikken i kjøperkomiteer, kartlegger relasjoner, oppdager nye interessenter og følger endringer i enighet. Ledende leverandører peker ut beslutningstakere og hvilket innhold som tilpasser deres prioriteringer for å drive avtaleutvikling. 4. *Adaptiv læring fremfor statiske modeller*: Gitt endringer i kjøperadferd, presterer løsninger som kontinuerlig trener opp modeller basert på faktiske konverteringsdata, bedre enn de som baserer seg på statiske benchmarks. Effektiv AI tilpasser seg unikt til hver kunde, og inkorporerer lukket syklus-tilbakemeldinger og markedsendringer. Markedsførere bør be leverandører demonstrere ytelsesvariasjoner mellom kunder. **Konklusjon** Når AI utvikler seg, øker dens påvirkning på den komplekse B2B-kjøpsreisen. Tradisjonelle intensjonsdata alene er mindre effektive i dag; suksess avhenger av en kombinasjon av menneskelig ekspertise og AI-forbedrede innsikter. Denne synergien gjør det mulig for markedsførere å optimalisere GTM-strategier og kjøperengasjement, og dermed sikre en konkurransefordel i B2B-markedene.