Allie Kelly, Director de Marketing la Intentsify, analizează modul în care Inteligența Artificială (AI) revoluționează utilizarea datelor despre intenție și deblochează precizia în marketingul B2B. Inițial publicat în Insight Jam, o comunitate de IT pentru întreprinderi care favorizează dialogul om-AI, articolul evidențiază rolul transformator al AI-ului în diverse industrii—mai ales în marketingul B2B—reconfigurând strategii și modele de afaceri. Tradicional, specialiștii în marketing B2B s-au bazat pe date despre intenție pentru a identifica potențialii cumpărători și a personaliza campaniile. AI îmbunătățește acest proces analizând volume mari de date pentru a revela modele precise și un context mai bogat al cumpărătorilor. Acest lucru le permite marketerilor să înțeleagă mai bine poziția grupurilor de cumpărători în ciclu de vânzare, facilitând campanii scalabile și o targetare mai precisă a audienței. Pe măsură ce achiziția trece de la indivizi la grupuri într-un peisaj complex și în continuă evoluție, datele despre intenție generate de AI devin esențiale pentru strategii de intrare pe piață (GTM) de succes. **Provocări actuale cu datele despre intenție în marketingul B2B** Multe echipe B2B întâmpină dificultăți în maximizarea ROI-ului din datele despre intenție din cauza unei înțelegeri limitate asupra modului în care sunt obținute, evaluate și categorizează semnalele de cumpărare. Datele despre intenție provin adesea din surse diverse, lipsind transparența și devenind izolate, ceea ce slăbește modelele de cumpărare. Ciclu de achiziție tot mai complex și lung face ca momentul și înțelegerea angajamentului cumpărătorilor să fie critice. Cercetările Forrester arată că 81% dintre cumpărători sunt nemulțumiți de experiența de cumpărare B2B și de furnizori, subliniind necesitatea unor abordări precise bazate pe intenție. În același timp, 75% dintre cumpărătorii B2B preferă o experiență de vânzare fără reprezentant, accentuând importanța adăugării de valoare la fiecare punct de contact cu cumpărătorul. **Impactul AI asupra datelor despre intenție în marketingul B2B** Datele tradiționale despre intenție folosesc indicatori statici, precum vizitele pe site și completarea formularelor, dar AI procesează semnalele comportamentale și contextul în timp real. Această tranziție de la perspective reactive istorice la analize predictive aduce numeroase beneficii: - *Analiza datelor condusă de AI*: AI filtrează volume mari de date despre intenție, eliminând zgomotul și oferind insight-uri acționabile, care permit echipelor de marketing și vânzări să se angajeze în mod strategic și țintit. - *Modelarea intenției la nivel de soluție*: Trecând dincolo de modele generale pentru categorii largi, AI evaluează semnificația fiecărui comportament pentru a furniza insight-uri aprofundate despre conturi, grupuri de cumpărători sau persona. - *Calitatea datelor despre intenție*: În loc să se bazeze pe metrici de volum, precum clicurile, AI recunoaște modelele comportamentale pentru a evalua mai precis etapele călătoriei cumpărătorului și nivelurile de interes. **Maximizarea ROI-ului cu date despre intenție generate de AI** Pentru a valorifica complet datele despre intenție susținute de AI și a îmbunătăți strategiile GTM, marketingul și vânzările trebuie să se alinieze prin integrarea insight-urilor în sisteme CRM. La alegerea furnizorilor de date despre intenție, specialiștii în marketing trebuie să acorde atenție la patru factori esențiali: 1. *Fidelitatea semnalului versus volumul*: Accentul trebuie să se mute de la simpla cantitate de semnale la înțelegerea motivului pentru care semnalele contează.

Furnizorii trebuie să ofere transparență în privința ponderii semnalelor, diferențiind între navigarea pasivă și rezolvarea activă a problemelor. Factori cheie includ curbele de decădere, ratele de fals pozitive și analizele retrospective ale conversiilor. 2. *Arhitectura de integrare ca avantaj competitiv*: Soluțiile trebuie să se conecteze fluid întregul ecosistem de tehnologie pentru venituri—CRM, platforme de automatizare marketing, platforme de publicitate și instrumente de vânzări—pentru a evita formarea de silozuri de date. Cei mai buni furnizori sprijină fluxuri de date bidirecționale în timp real și explică clar strategiile API, permițând "straturi de orchestrare a intenției" care declanșează acțiuni multicanal coordonate. 3. *Inteligența grupurilor de cumpărători dincolo de scorarea conturilor*: Soluțiile moderne identifică compoziția și dinamica comitetelor de cumpărare, mapând relațiile, detectând noi stakeholders și urmărind schimbările de consens. Liderii pe piață identifică factorii-cheie decizionali și conținutul care aliniază prioritățile pentru a avansa în închiderea tranzacțiilor. 4. *Învățarea adaptivă în detrimentul modelelor statice*: Dat fiind comportamentul în continuă schimbare al cumpărătorilor, furnizorii care utilizează reantrenarea continuă a modelelor pe baza datelor reale de conversie depășesc pe cei care se bazează pe repere statice. AI eficient se adaptează în mod unic la clienți, încorporând feedback în buclă închisă și schimbări de piață. Specialiștii în marketing trebuie să ceară demonstrații despre variabilitatea performanței între clienți. **Concluzie** Pe măsură ce AI evoluează, influența sa asupra procesului complex de cumpărare B2B devine tot mai pronunțată. Datele tradiționale despre intenție sunt mai puțin eficiente astăzi; succesul depinde de combinarea expertizei umane cu insight-uri optimize de AI. Această sinergie îi împuternicește pe specialiști să optimizeze strategiile GTM și angajamentul cumpărătorilor, asigurând un avantaj competitiv pe piețele B2B.