Алі Келлі, маркетинг-директор компанії Intentsify, досліджує, як штучний інтелект (ШІ) революціонізує використання даних про наміри та відкриває нові можливості для точності у B2B-маркетингу. Спершу опублікована в Insight Jam — спільноті корпоративних IT-фахівців, що сприяє діалогу між людиною та ШІ, ця стаття висвітлює трансформуючу роль ШІ у різних галузях — особливо в B2B-маркетингу, перебудовує стратегії та бізнес-моделі. Традиційно маркетологи B2B орієнтувалися на дані про наміри для визначення потенційних покупців та адаптації кампаній. ШІ покращує цей процес, аналізуючи величезні обсяги даних, щоб виявити точні шаблони та багатший контекст покупця. Це дозволяє маркетологам краще розуміти позиції груп покупців у циклі продажів, що дає змогу масштабувати кампанії та точніше націлювати цільову аудиторію. Оскільки процес купівлі змінюється з індивідуального рівня на груповий в складному й динамічному середовищі, дані про наміри на основі ШІ стають необхідністю для успішної стратегії виходу на ринок (GTM). **Поточні виклики з використанням даних про наміри в B2B-маркетингу** Багато команд B2B стикаються з труднощами максимізувати ROI від даних про наміри через обмежене розуміння того, як формуються, оцінюються і класифікуються сигнали покупців. Дані про наміри часто надходять з різних джерел, що позбавляє їх прозорості й створює силоси, послаблюючи моделі покупців. Все ускладнює й пролонгований цикл купівлі, де важливі час і розуміння залученості покупця. Дослідження Forrester показує, що 81% покупців незадоволені своїм досвідом покупки в B2B та обслуговуванням постачальників, що підкреслює необхідність точних підходів на основі намірів. Водночас 75% покупців B2B віддають перевагу безпосередньому досвіду без посередника, що підкреслює важливість додавання цінності на кожному контакті з покупцем. **Вплив ШІ на дані про наміри в B2B-маркетингу** Традиційні дані про наміри базуються на статичних показниках, таких як відвідування сайту і заповнення форм, але ШІ обробля поведінкові сигнали й контекст у режимі реального часу. Ця зміна від реактивних історичних даних до передбачувальної аналітики відкриває ряд переваг: - *Аналіз даних за допомогою ШІ*: ШІ аналізує великі обсяги даних про наміри, зменшуючи шум і пропонуючи цінні рекомендації, що дозволяють маркетинговим і продажним командам діяти стратегічно й цілеспрямовано. - *Моделювання намірів на рівні рішення*: Від широкого моделювання за категоріями до оцінки значущості кожної поведінки для глибшого розуміння акаунтів, груп покупців або персон. - *Якісні дані про наміри клієнтів*: Замість залежності від обсягу кліків, ШІ розпізнає поведінкові шаблони для більш точної оцінки стадії шляху покупця та рівня їх інтересу. **Максимізація ROI за допомогою даних про наміри на основі ШІ** Щоб повністю використати потенціал даних про наміри та покращити стратегії виходу на ринок, маркетинг і продажі повинні узгоджено діяти, інтегруючи ці дані в CRM-системи. Вибираючи постачальників даних про наміри, маркетологи мають враховувати чотири ключові фактори: 1. *Достовірність сигналів понад кількість*: важливо зосередитися не на кількості сигналів, а на тому, чому вони мають значення.

Постачальники мають надавати прозорість щодо ваги сигналів, розрізняючи пасивний перегляд і активне пошук рішення. Основні показники — крива затухання, рівень хибнопозитивних спрацьовувань і ретроспективний аналіз конверсій. 2. *Інтеграційна архітектура як конкурентна перевага*: рішення повинні безшовно з'єднуватись з усім технологічним стеком — CRM, платформами маркетингової автоматизації, платформами реклами та інструментами продажів — запобігаючи утворенню силосів даних. Провідні постачальники підтримують реальні часи та двонапрямний обмін даними і розробляють чіткі API-стратегії, що дозволяють створювати "шари оркестрації намірів" для координації багатьох каналів. 3. *Інтелект у групах покупців понад оцінку акаунтів*: сучасні рішення визначають склад і динаміку купівельних комітетів, відображаючи стосунки, що з'являються, та відслідковуючи зміни у консенсусі. Провідні постачальники точно ідентифікують ключових прийнятних рішень та контент, що гармонізує їхні пріоритети і сприяє просуванню угод. 4. *Адаптивне навчання понад статичні моделі*: враховуючи мінливу поведінку покупців, постачальники, що застосовують постійне перенавчання моделей на основі реальних даних про конверсії, перевищують тих, хто покладається на статичні стандарти. Ефективний ШІ унікально адаптується до клієнтів, Incorporating зворотній зв'язок і зміни ринку. Маркетологи мають просити постачальників показати різниці у продуктивності між клієнтами. **Висновок** Зі зміною ШІ його вплив на складний процес закупівель у B2B тільки зростає. Традиційні дані про наміри вже менш ефективні; успіх залежить від поєднання людського досвіду з поглибленими інсайтами, що дає ШІ. Це синергія дозволяє маркетологам оптимізувати стратегії виходу на ринок та залучення покупців, забезпечуючи конкурентну перевагу на ринках B2B.