Алли Келли, директор по маркетингу компании Intentsify, изучает, как искусственный интеллект (ИИ) революционизирует использование данных о намерениях и открывает новые возможности для повышения точности в B2B-маркетинге. Впервые опубликована в Insight Jam — сообществе корпоративных ИТ-профессионалов, занимающемся диалогом человека и ИИ, — статья подчеркивает трансформирующую роль ИИ во многих отраслях, особенно в B2B-маркетинге, меняя стратегии и бизнес-модели. Традиционно маркетологи, работающие с бизнес-клиентами, использовали данные о намерениях для определения потенциальных покупателей и адаптации кампаний. ИИ усиливает эти процессы за счет анализа огромных объемов данных для выявления точных закономерностей и более богатого понимания контекста покупателей. Это дает возможность лучше понять позиции групп покупателей в цикле продаж, что способствует масштабируемости кампаний и более точному таргетингу аудитории. Поскольку процесс покупки смещается с отдельных лиц на группы в условиях сложности и постоянной эволюции рынка, данные о намерениях, основанные на ИИ, становятся необходимым элементом успешных стратегий выхода на рынок (GTM). **Текущие проблемы с данными о намерениях в B2B-маркетинге** Многие команды B2B испытывают трудности с максимизацией ROI от данных о намерениях из-за недостаточного понимания того, как источаются, оцениваются и классифицируются сигналы покупателей. Эти данные часто поступают из различных источников, лишены прозрачности и оказываются разобщенными, что ослабляет модели поведения покупателей. Всё более сложный и длительный цикл покупок делает критически важным своевременное понимание вовлеченности клиентов. Исследования Forrester показывают, что 81% покупателей недовольны своим опытом совершения B2B-покупок и предоставляемыми услугами, что подчеркивает необходимость точных подходов, основанных на выявленных намерениях. В то же время 75% покупателей предпочитают продавцов без посредников, что ставит задачу добавлять ценность на каждом этапе взаимодействия с покупателем. **Влияние ИИ на данные о намерениях в B2B-маркетинге** Ранее традиционные данные о намерениях включали статичные показатели, такие как посещения сайта или заполнение форм, однако ИИ анализирует поведенческие сигналы и контекст в реальном времени. Такой переход от реактивных исторических данных к прогнозной аналитике дает множество преимуществ: - *Анализ данных с помощью ИИ*: ИИ просеивает большие объемы данных о намерениях, устраняя шум и предоставляя действенные инсайты, которые позволяют маркетинговым и продажным командам вести стратегические и целевые кампании. - *Моделирование намерений на уровне решений*: После широкого категорийного моделирования ИИ оценивает значимость каждого поведения, что позволяет получать глубокие сведения о аккаунтах, группах покупателей или персонах. - *Качественные данные о клиентах*: Вместо использования количественных метрик, таких как количество кликов, ИИ распознает поведенческие паттерны для более точной оценки стадий покупательского пути и уровня интереса. **Как повысить ROI благодаря данным о намерениях, основанным на ИИ** Чтобы максимально эффективно использовать данные о намерениях, управляемые ИИ, и улучшить стратегии выхода на рынок, маркетинг и продажи должны работать совместно, интегрируя инсайты в системы CRM. При выборе поставщиков данных о намерениях важно учитывать четыре ключевых фактора: 1. *Точность сигналов вместо их объема*: Приоритет должен отдаваться пониманию значения сигналов, а не их количеству.

Поставщики должны обеспечивать прозрачность в отношении веса сигналов и отличать пассивное посещение от активного поиска решений. Важные параметры — кривая убывания эффективности, уровень ложноположительных срабатываний и ретроспективный анализ конверсий. 2. *Интеграционная архитектура как конкурентное преимущество*: Решения должны легко интегрироваться с всей технологической экосистемой продаж и маркетинга — CRM, платформами автоматизации маркетинга, рекламными платформами и инструментами продаж — чтобы избежать разрозненности данных. Лучшие поставщики поддерживают обмен данными в реальном времени и предоставляют ясную стратегию API, позволяющую создавать слои «оркестрации намерений», инициирующие скоординированные многоканальные действия. 3. *Аналитика групп покупателей за пределами аккаунт-скоринга*: Современные решения позволяют понять состав и динамику групп решений, отображают связи, выявляют новых участников и отслеживают изменения в консенсусе. Ведущие поставщики выявляют ключевых лиц, принимающих решения, и определяют контент, который соответствует их приоритетам, чтобы ускорить прогресс сделки. 4. *Адаптивное обучение вместо статических моделей*: Учитывая изменения в поведении покупателей, модели, подвергающиеся постоянной переобучке на основе фактических данных о конверсиях, превосходят статичные эталонные показатели. Эффективный ИИ адаптируется индивидуально к клиентам, используя обратную связь с закрытым циклом и учитывая рыночные сдвиги. Маркетологи должны требовать от поставщиков демонстрации различий в результативности на разных клиентах. **Заключение** По мере развития ИИ его влияние на сложный путь покупки в B2B усиливается. Традиционные данные о намерениях уже недостаточно эффективны; успех зависит от сочетания человеческого опыта и ИИ-аналитики. Эта синергия позволяет маркетологам оптимизировать стратегии выхода на рынок и взаимодействия с покупателями, что обеспечивает конкурентное преимущество на рынке B2B.