Alli Keli, marketing menadžer u Intentsifyju, analizira kako veštačka inteligencija (VI) revolucioniše korišćenje podataka o namerama i otključava preciznost u B2B marketingu. Ovaj tekst je prvobitno objavljen na Insight Jam platformi, zajednici za IT u korporacijama koja promoviše dijalog između čoveka i veštačke inteligencije, i ističe transformativnu ulogu VI u raznim industrijama—posebno u B2B marketingu—preoblikujući strategije i poslovne modele. Tradicionalno, B2B marketinški timovi su se oslanjali na podatke o namerama za identifikaciju potencijalnih kupaca i prilagođavanje kampanja. VI to unapređuje analizom velikih skupova podataka radi otkrivanja preciznih obrazaca i bogatijeg konteksta o kupcima. To omogućava marketinškim timovima da bolje razumeju pozicije grupa kupaca u prodajnom ciklusu, čime se omogućavaju skalabilne kampanje i preciznije usmeravanje publike. Kako se proces kupovine pomera sa pojedinaca na grupe unutar složenog i evolutivnog okruženja, podaci o namerama vođeni VI postaju ključni za uspešne strategije izlaska na tržište (GTM). **Trenutni izazovi sa podacima o namerama u B2B marketingu** Mnoge B2B ekipe imaju problema da maksimiziraju povraćaj od ulaganja u podatke o namerama zbog ograničenog razumevanja načina na koji se izvlače, vrednuju i kategorizuju signali kupaca. Podaci o namerama često potiču iz različitih izvora, nedostaje im transparentnost i postaju uskladišteni u izolovanim segmentima, čime se slabi modeli ponašanja kupaca. Sve složeniji i duži prodajni ciklusi čine ključno pravovremeno razumevanje angažmana kupaca. Istraživanje Forrester-a pokazuje da je 81% kupaca nezadovoljno svojim iskustvom u B2B procesu kupovine i odnosima sa pružaocima, što ističe potrebu za preciznim pristupima zasnovanim na namerama. U isto vreme, 75% B2B kupaca preferira prodajni proces bez prisustva prodavca, naglašavajući važnost dodavanja vrednosti na svakom kontaktu sa kupcem. **Uticaj VI na podatke o namerama u B2B marketingu** Tradicionalni podaci o namerama koriste statične pokazatelje kao što su posete web stranicama i popunjavanje formulara, dok VI obrađuje ponašajne signale i kontekst u realnom vremenu. Ovaj prelaz sa reaktivnih istorijskih podataka na prediktivnu analitiku donosi brojne prednosti: - *Analiza podataka vođena VI*: VI prolazi kroz velike količine podataka o namerama, smanjujući šum i pružajući korisne uvide koji omogućavaju strateški i ciljano angažovanje od strane marketinških i prodajnih timova. - *Modelovanje namera na nivou rješenja*: Umesto opštih kategorija, VI procenjuje značaj svakog ponašanja kako bi pružio detaljne uvide o nalogima, grupama kupaca ili personama. - *Kvalitetni podaci o namerama kupaca*: Umesto oslanjanja na metrike zasnovane na volumenu kao što su klikovi, VI prepoznaje obrasce u ponašanju kako bi preciznije procenio faze kupovine i nivo interesa. **Maksimiziranje ROI-a uz podatke o namerama vođene VI** Da bi se u potpunosti iskoristili podaci o namerama pokretani VI-jem i unapredile GTM strategije, marketinški i prodajni timovi moraju biti usklađeni u integraciji uvid zvani CRM sisteme. Pri izboru dobavljača podataka o namerama, marketing stručnjaci treba da razmotre četiri ključna faktora: 1. *Fidelnitet signala u odnosu na volumen*: Fokus treba da se preusmeri sa kvantiteta signala na razumevanje zašto signali imaju značaj.

Dobavljači moraju obezbediti transparentnost u težini signala, razlikujući pasivno pregledanje od aktivnog rešavanja problema. Ključni faktori su opadanje signala tokom vremena, stope lažnih uzbuna i retrospektivne analize konverzija. 2. *Integraciona arhitektura kao konkurentska prednost*: Rešenja moraju bez problema da povezuju celu tehnologiju prihoda—CRM, platforme za marketing automatizaciju, oglašivačke platforme i alate za prodaju—sprečavajući stvaranje baza podataka u izolaciji. Vodeći dobavljači podržavaju tokove podataka u realnom vremenu u oba smera i nude jasne API strategije koje omogućavaju „slajere za orkestraciju namera“ koji pokreću koordinisane multiplatformske akcije. 3. *Inteligencija o grupama kupaca iznad ocenjivanja naloga*: Moderni sistemi identifikuju sastav i dinamiku kupovnih komisija, mapiraju odnose, otkrivaju nove učesnike i prate promene u saglasnosti. Vrhunski dobavljači identifikuju ključne donosioce odluka i sadržaje koji usklađuju njihove prioritete radi napredovanja u procesu prodaje. 4. *Prilagodljivo učenje u odnosu na statične modele*: S obzirom na promene u ponašanju kupaca, dobavljači koji koriste kontinuirano obučavanje modela na osnovu stvarnih podataka o konverzijama nadmašuju one koji se oslanjaju na fiksne parametre. Efikasni VI sistemi se jedinstveno prilagođavaju klijentima, uključujući povratne informacije i tržišne promene. Marketinški stručnjaci treba da traže od dobavljača da pokažu varijacije u performansama kod različitih klijenata. **Zaključak** Kako veštačka inteligencija napreduje, njen uticaj na složen prodajni put B2B okruženja sve više jača. Tradicionalni podaci o namerama danas nisu dovoljno efikasni; uspeh zavisi od sinergije ljudskog iskustva i VI-datog uvida. Ova saradnja omogućava marketinškim timovima da optimizuju GTM strategije i angažman kupaca, čime stiču konkurentsku prednost na B2B tržištima.