Allie Kelly, dyrektor ds. marketingu w firmie Intentsify, analizuje, jak sztuczna inteligencja (SI) rewolucjonizuje wykorzystywanie danych o intencjach i odblokowuje precyzję w marketingu B2B. Początkowo opublikowany w Insight Jam, społeczności zajmującej się technologiami IT dla przedsiębiorstw, promującej dialog między człowiekiem a SI, artykuł podkreśla przemiany, jakie sztuczna inteligencja wprowadza w różnych branżach — zwłaszcza w marketingu B2B — przemodelowując strategie i modele biznesowe. Tradycyjnie, marketerzy B2B polegali na danych o intencjach, aby wskazać potencjalnych nabywców i dostosować kampanie. SI wzmacnia te działania, analizując ogromne zestawy danych, aby wykrzesać precyzyjne wzorce i bogatszy kontekst zakupowy. Pozwala to marketerom lepiej rozumieć pozycję grup zakupowych w cyklu sprzedaży, co umożliwia skalowanie kampanii i precyzyjne targetowanie odbiorców. W miarę jak zakupy przesuwają się od pojedynczych osób do grup w coraz bardziej złożonym i ewoluującym krajobrazie, dane o intencjach napędzane sztuczną inteligencją stają się niezbędne dla skutecznych strategii wejścia na rynek (GTM). **Obecne wyzwania związane z danymi o intencjach w marketingu B2B** Wiele zespołów B2B ma trudności z maksymalizacją zwrotu z inwestycji (ROI) z danych o intencjach ze względu na ograniczoną wiedzę, skąd pochodzą sygnały zakupowe, jak są oceniane i kategoryzowane. Dane o intencjach często pochodzą z różnych źródeł, brakuje ich transparentności, są odizolowane, co osłabia modele zakupowe. Coraz bardziej skomplikowany i długi cykl zakupowy sprawia, że czas i zrozumienie zaangażowania klienta są kluczowe. badania Forrester pokazują, że 81% kupujących jest niezadowolonych z doświadczenia zakupowego B2B i świadczonych usług, podkreślając potrzebę precyzyjnego podejścia opartego na intencjach. Tymczasem, 75% kupujących w B2B preferuje doświadczenie bez udziału przedstawiciela handlowego, co podkreśla wagę dodawania wartości na każdym etapie kontaktu z klientem. **Wpływ sztucznej inteligencji na dane o intencjach w marketingu B2B** Tradycyjne dane o intencjach opierają się na statycznych wskaźnikach, takich jak odwiedziny stron internetowych czy wypełnienia formularzy, jednak SI analizuje zachowania użytkowników i kontekst w czasie rzeczywistym. Ta zmiana z reaktywnego, historycznego spojrzenia na dane na rzecz analityki predykcyjnej przynosi wiele korzyści: - *Analiza danych napędzana SI*: SI przeszukuje duże ilości danych o intencjach, eliminując szum i oferując wskazówki, które wspierają strategiczne, celowe działania marketingowe i sprzedażowe. - *Modelowanie intencji na poziomie rozwiązań*: Odejście od ogólnych kategorii, SI ocenia znaczenie poszczególnych zachowań, dostarczając szczegółowych informacji na temat kont, grup zakupowych czy person. - *Jakościowe dane dotyczące intencji klienta*: Zamiast opierać się na ilościowych wskaźnikach, takich jak liczba kliknięć, SI rozpoznaje wzorce behawioralne, aby dokładniej ocenić etapy podróży klienta i poziom zainteresowania. **Maksymalizacja ROI dzięki danych o intencjach napędzanych SI** Aby w pełni wykorzystać dane o intencjach wspierane przez SI i ulepszyć strategie GTM, marketing i sprzedaż muszą działać razem, integrując te dane z systemami CRM. Przy wyborze dostawców danych o intencjach, marketerzy powinni zwrócić uwagę na cztery kluczowe czynniki: 1.

*Fidelsowość sygnałów a ich ilość*: Należy przesunąć akcent z liczb sygnałów na zrozumienie, dlaczego mają one znaczenie. Dostawcy muszą zapewnić przejrzystość w zakresie ważenia sygnałów, rozróżniając pasywne przeglądanie od aktywnego rozwiązywania problemów. Kluczowe parametry to krzywe zanikania, wskaźniki fałszywych alarmów oraz analizy konwersji retrospektywnych. 2. *Architektura integracji jako przewaga konkurencyjna*: Rozwiązania powinny łączyć się płynnie z całym ekosystemem narzędzi do generowania przychodów—CRM, platformami marketing automation, platformami reklamowymi i narzędziami sprzedażowymi—zapobiegając tworzeniu się silosów danych. Najlepsi dostawcy obsługują przepływ danych w czasie rzeczywistym i dwukierunkową wymianę informacji, a ich strategie API wyjaśniają, jak tworzyć warstwy „orchestracji intencji”, które uruchamiają skoordynowane działania w wielu kanałach. 3. *Inteligencja zespołów zakupowych poza scoringiem kont*: Nowoczesne rozwiązania identyfikują skład i dynamikę zespołów decyzyjnych, mapują relacje, wykrywają nowych interesariuszy i śledzą zmiany w konsensusie. Wiodący dostawcy wskazują kluczowych decydentów oraz treści, które dopasowują ich priorytety, napędzając postępy procesu zakupowego. 4. *Uczenie się adaptacyjne zamiast statycznych modeli*: Ze względu na zmieniające się zachowania kupujących, dostawcy stosujący ciągłe trenowanie modeli na podstawie rzeczywistych danych konwersji wypadają lepiej od tych, którzy opierają się na statycznych benchmarkach. Efektywne SI dostosowuje się unikalnie do klienta, korzystając z informacji zwrotnych w zamkniętym obiegu i reaguje na zmiany rynkowe. Marketerzy powinni prosić dostawców, aby wykazali różnice w wynikach między różnymi klientami. **Podsumowanie** W miarę jak SI się rozwija, jej wpływ na skomplikowaną ścieżkę zakupów w B2B będzie się pogłębiał. Tradycyjne dane o intencjach dziś są mniej skuteczne; sukces zależy od połączenia ludzkiej wiedzy i wspartych sztuczną inteligencją insightów. Ta synergia pozwala marketerom optymalizować strategie GTM i zaangażowanie klientów, zapewniając sobie przewagę konkurencyjną na rynkach B2B.