Allie Kelly, Giám đốc Marketing tại Intentsify, đã xem xét cách Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đang cách mạng hóa việc sử dụng dữ liệu ý định và mở khóa độ chính xác trong marketing B2B. Bài viết ban đầu được xuất bản trên Insight Jam, một cộng đồng CNTT doanh nghiệp thúc đẩy đối thoại giữa con người và AI, nhấn mạnh vai trò chuyển đổi của AI trên nhiều ngành công nghiệp—đặc biệt trong marketing B2B—định hình lại chiến lược và mô hình kinh doanh. Truyền thống, các nhà marketing B2B dựa vào dữ liệu ý định để xác định khách hàng tiềm năng và tùy chỉnh hoạt động quảng bá. AI nâng cao điều này bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu chính xác hơn và cung cấp ngữ cảnh phong phú hơn về người mua hàng. Điều này giúp các nhà marketing hiểu rõ hơn về vị trí của nhóm khách hàng trong chu kỳ bán hàng, cho phép thực hiện các chiến dịch quy mô lớn và nhắm mục tiêu chính xác hơn. Khi quá trình mua hàng chuyển từ cá nhân sang nhóm trong một bối cảnh phức tạp và ngày càng thay đổi, dữ liệu ý định dựa trên AI trở nên thiết yếu cho các chiến lược tiếp cận thị trường thành công (GTM). **Những Thách Thức Hiện Tại Với Dữ Liệu Ý Định Trong Marketing B2B** Nhiều nhóm B2B gặp khó khăn trong việc tối đa hóa ROI từ dữ liệu ý định do hiểu biết hạn chế về cách thức các tín hiệu người mua được lấy nguồn, đánh giá và phân loại. Dữ liệu ý định thường xuất phát từ các nguồn đa dạng, thiếu minh bạch và trở thành các silo, từ đó làm yếu các mô hình người mua hàng. Chu kỳ mua hàng ngày càng phức tạp và kéo dài khiến việc xác định thời điểm phù hợp và hiểu rõ sự tương tác của người mua là rất quan trọng. Nghiên cứu của Forrester cho thấy 81% người mua không hài lòng với trải nghiệm mua hàng B2B của họ và các nhà cung cấp, nhấn mạnh cần phải sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên ý định chính xác. Trong khi đó, 75% người mua B2B thích trải nghiệm bán hàng không có đại diện, tạo nên tầm quan trọng của việc bổ sung giá trị ở mọi điểm tiếp xúc với người mua. **Tác Động Của AI Đến Dữ Liệu Ý Định Trong Marketing B2B** Dữ liệu ý định truyền thống sử dụng các chỉ số tĩnh như lượt truy cập website và điền form, nhưng AI xử lý các tín hiệu hành vi và ngữ cảnh trong thời gian thực. Sự chuyển đổi này từ những hiểu biết dựa trên dữ liệu lịch sử phản ứng lại các dự đoán dự báo cho phép nhiều lợi ích: - *Phân Tích Dữ Liệu Dựa Trên AI*: AI lọc qua khối lượng dữ liệu ý định lớn, loại bỏ tiếng ồn và cung cấp những insights có thể hành động, giúp các đội marketing và bán hàng có thể tham gia chiến lược và mục tiêu rõ ràng hơn. - *Mô Hình Ý Định Từng Mức Giải Pháp*: Không chỉ dừng lại ở mô hình tổng quát theo loại, AI đánh giá tầm quan trọng của từng hành vi để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các tài khoản, nhóm mua hoặc personas. - *Dữ Liệu Chất Lượng Cho Ý Định Khách Hàng*: Thay vì dựa trên các chỉ số dựa trên khối lượng như nhấp chuột, AI nhận diện các mẫu hành vi để đánh giá chính xác hơn về giai đoạn của hành trình mua hàng và mức độ quan tâm của người mua. **Tối Đa Hóa ROI Với Dữ Liệu Ý Định Dựa Trên AI** Để khai thác tối đa dữ liệu ý định dựa trên AI và nâng cao các chiến lược GTM, các đội marketing và bán hàng cần phối hợp bằng cách tích hợp các insights vào hệ thống CRM. Khi chọn nhà cung cấp dữ liệu ý định, các marketer nên xem xét bốn yếu tố then chốt: 1. *Độ Chính Xác Tín Hiệu Hơn Lượng*: Nên chuyển trọng tâm từ số lượng tín hiệu thuần túy sang hiểu lý do tại sao tín hiệu lại quan trọng.

Các nhà cung cấp cần minh bạch về cách trọng số tín hiệu, phân biệt giữa việc người dùng chỉ duyệt web không chủ đích và việc tìm kiếm giải pháp thực sự. Các yếu tố chính bao gồm đường cong giảm tốc, tỷ lệ dương tính giả và phân tích chuyển đổi hồi cứu. 2. *Kiến Trúc Tích Hợp Như Một Lợi Thế Cạnh Tranh*: Các giải pháp nên kết nối mượt mà trong toàn bộ hệ sinh thái công nghệ doanh thu—CRM, nền tảng tự động marketing, nền tảng quảng cáo và công cụ bán hàng—tránh dữ liệu bị chia cắt. Các nhà cung cấp hàng đầu hỗ trợ luồng dữ liệu hai chiều theo thời gian thực và có chiến lược API rõ ràng giúp kích hoạt các "lớp điều phối ý định" để thúc đẩy các hoạt động đa kênh phối hợp. 3. *Thông Minh Nhóm Mua Hàng Vượt Qua Đánh Giá Tài Khoản*: Các giải pháp hiện đại có khả năng xác định cấu trúc và động thái của các nhóm mua, xây dựng sơ đồ quan hệ, phát hiện các thành viên mới và theo dõi các thay đổi trong sự nhất trí. Các nhà cung cấp hàng đầu xác định rõ các quyết định chính và nội dung phù hợp để thúc đẩy tiến trình giao dịch. 4. *Học Máy Phản Ứng Linh Hoạt Thay Vì Mô Hình Tĩnh*: Với sự thay đổi trong hành vi người mua, các nhà cung cấp sử dụng việc huấn luyện lại mô hình liên tục dựa trên dữ liệu chuyển đổi thực tế sẽ vượt trội hơn so với những mô hình cố định. AI hiệu quả thích nghi với từng khách hàng, tích hợp phản hồi vòng kín và biến động thị trường. Các marketer nên yêu cầu các nhà cung cấp thể hiện rõ sự khác biệt về hiệu suất giữa các khách hàng. **Kết Luận** Khi AI ngày càng phát triển, ảnh hưởng của nó trên hành trình mua hàng phức tạp trong B2B ngày càng lớn. Dữ liệu ý định truyền thống một mình ngày nay ít hiệu quả hơn; thành công đòi hỏi sự kết hợp giữa chuyên môn con người và insights nâng cao bởi AI. Sự hợp tác này giúp các nhà marketing tối ưu hóa các chiến lược GTM và tương tác với người mua, từ đó tạo lợi thế cạnh tranh trong thị trường B2B.