Intentsify’nin pazarlama şefsi (CMO) Allie Kelly, Yapay Zekâ’nın (YZ) niyet verisi kullanımını nasıl dönüştürdüğünü ve B2B pazarlamada hassasiyetin nasıl kilidini açtığını inceliyor. Emeri bilgi teknolojileri topluluğu Insight Jam’da ilk kez yayımlanan makale, YZ’nin çeşitli endüstrilerde—özellikle B2B pazarlamada—bir dönüşüm rolü üstlendiğine dikkat çekiyor; stratejileri ve iş modellerini yeniden şekillendiriyor. Geleneksel olarak, B2B pazarlamacıları potansiyel alıcıları belirlemek ve kampanyaları buna göre uyarlamak için niyet verisine dayanırdı. YZ, devasa veri setlerini analiz ederek daha kesin örüntüler ve alıcı bağlamını ortaya çıkarır. Bu da pazarlamacıların alıcı gruplarının satış döngüsündeki konumlarını daha iyi anlamalarını sağlar, ölçeklenebilir kampanyalar ve daha hassas hedefleme imkanını doğurur. Satın alma süreci bireylerden gruplara kayarken ve karmaşık, sürekli gelişen bir ortamda bu, YZ tabanlı niyet verisini hayati hale getirir ve piyasaya giriş (GTM) stratejilerinin başarısı için vazgeçilmez olur. **B2B Pazarlamada Niyet Verisiyle İlgili Güncel Zorluklar** Birçok B2B ekibi, alıcı sinyallerinin nasıl alındığı, puanlandığı ve sınıflandırıldığı hakkında sınırlı bilgiyle niyet veriminden maksimum getiriyi almakta zorlanıyor. Niyet verisi sıklıkla çeşitli kaynaklardan gelir ve şeffaflıktan yoksundur; bu da bilgi kutularına ayrı ayrı itilmesine yol açar ve alıcı modellerini zayıflatır. Karmaşık ve uzun süren satın alma döngüsü, zamanlama ve alıcı etkileşimini anlamayı kritik hale getirir. Forrester araştırması, alıcıların %81’inin B2B satın alma deneyiminden ve sağlayıcılardan memnun olmadığını gösteriyor; bu da hassas niyet odaklı yaklaşımların gerekliliğine işaret eder. Öte yandan, B2B alıcılarının %75’i satış temsilcisi olmadan bir satış deneyimini tercih ediyor; bu da her alıcıyla etkileşimde değer katmanın önemini ortaya koyuyor. **YZ’nin B2B Pazarlamada Niyet Verisine Etkisi** Geleneksel niyet verileri, web sitesi ziyaretleri ve form doldurmalar gibi statik göstergeleri kullanırken, YZ davranışsal sinyalleri ve bağlamı gerçek zamanlı işler. Bu, reaktif tarihsel bilgilerden öngörücü analitiğe geçişi sağlar ve çeşitli faydalar doğurur: - *YZ Destekli Veri Analizi*: YZ, büyük niyet veri hacimlerini tarar, gürültüyü azaltır ve stratejik, hedef odaklı iletişim için uygulanabilir içgörüler sunar. - *Çözüm Seviyesinde Niyet Modelleme*: Geniş kategori modellerinin ötesine geçerek, YZ her davranışın önemini değerlendirir ve hesaplar; böylece hesaplar, satın alma grupları veya personas üzerine detaylı içgörüler sağlar. - *Kaliteli Veri ile Müşteri Niyeti*: Tıklamalar gibi hacim tabanlı metriklere dayanmak yerine, YZ davranış kalıplarını tanır ve alıcıların yolculuklarının aşamalarını ve ilgilerini daha doğru biçimde değerlendirir. **YZ Destekli Niyet Verisi ile Yatırım Getirisini Maksimize Etmek** YZ destekli niyet verisinden tam anlamıyla yararlanmak ve GTM stratejilerini güçlendirmek için, pazarlama ve satış ekiplerinin içgörüleri CRM sistemlerine entegre ederek hizalanması gerekir. Niyet veri sağlayıcıları seçerken, pazarlamacıların dikkate alması gereken dört temel faktör şunlardır: 1.

*Sinyal Güvenilirliği ve Miktardan Çok Anlamı*: Odak, sadece sinyal sayısından çok, sinyallerin neden önemli olduğuna kaymalı. Sağlayıcılar, pasif gezinmeler ile aktif sorun çözme arasındaki farkı gösteren şeffaflık sunmalı; önemli unsurlar arasında aşım eğrileri, yanlış pozitif oranları ve geçmiş dönüşüm analizleri bulunur. 2. *Entegrasyon Mimarisi Rekabet Avantajı Sağlar*: Çözüm, gelir teknolojisi altyapısıyla (CRM, pazarlama otomasyon platformları, reklam platformları ve satış araçları) sorunsuz bağlantı kurmalı ve veri sızıntılarını engellemelidir. En iyi sağlayıcılar, gerçek zamanlı, iki yönlü veri akışını destekler ve API stratejilerini açık biçimde anlatır; bu sayede “niyet orkestrasyon katmanları” ile çok kanallı uyumlu kampanyalar tetiklenir. 3. *Hizmet Grubu Bilgeliği ve Hesap Puanlamasının Ötesinde*: Modern çözümler, satın alma komitelerinin bileşimini, ilişkileri haritalandırır, yeni paydaşları tespit eder ve uzlaşı değişimlerini izler. Lider sağlayıcılar, karar vericileri belirler ve içeriklerin önceliklerini uygun hale getirerek anlaşmaları ilerletir. 4. *Statik Modeller Yerine Uyarlanabilir Öğrenme*: Değişen alıcı davranışları karşısında, gerçekten dönüşüm verileriyle sürekli model yeniden eğiten sağlayıcılar, statik göstergelere dayananlardan daha üstün olur. Etkili YZ, müşteriye özelleşir, kapalı devre geri bildirimleri ve pazar değişikliklerini entegre eder. Pazarlamacılar, sağlayıcıların performans varyasyonlarını müşteriler arasında gösterdiğini sormalıdır. **Sonuç** YZ geliştikçe, karmaşık B2B satın alma yolculuğundaki etkisi güçleniyor. Geleneksel niyet verisi tek başına yeterli değil; başarı, insan uzmanlığı ile YZ artırılmış içgörülerin harmanlanmasına bağlıdır. Bu sinerji, pazarlamacıların GTM stratejilerini optimize etmelerine ve alıcı etkileşimini güçlendirmelerine olanak tanır; böylece B2B pazarlarında rekabet avantajı sağlar.