Инвестиции в ИИ достигли беспрецедентных уровней.

Согласно отчету Всемирного экономического форума, мировой рынок инфраструктуры искусственного интеллекта был оценен в 35,42 миллиарда долларов в 2023 году и, по прогнозам, достигнут 223,45 млрд. Долл. США к 2030 году.

Наше собственное исследование рынка в 4 квартале 2024 года показывает, что 55,4% маркетинговых групп B2B инвестируют в ИИ для автоматизации и анализа данных для производства действенного покупателя и покупки групп вовлечения и ускорения конверсий.

Тем не менее, это быстрое усыновление выявило ключевую проблему: отсутствие стратегий сплоченных для этих беспрецедентных инвестиций.

Годовой отчет Microsoft 2024 года. Годовой отчет об этом повторяет, показывая, что 60% Лидеры обеспокоены стратегией ИИ их организации, в то время как 59% не уверены в влиянии ИИ на производительность.

Для маркетологов B2B реальная возможность заключается в использовании AI-оптимизированного анализа данных в сочетании с агентами искусственного интеллекта, чтобы позволить покупателям более эффективно на рынке, определяемом сложными покупками и крупными, защитными группами.

Стратегическое использование ИИ позволяет маркетологам использовать обширные пулы данных для разработки стратегий, ориентированных на покупателя, которые решают эти сложности и расширяют возможности принятия решений.

Кроме того, ИИ может быть использован для улучшения и добавления рынка и маркетинговых идей, чтобы продемонстрировать ощутимую ценность этих усилий.

В этой статье я поделюсь ключевой тактикой для использования ИИ, чтобы позволить покупателям — и увеличить конверсию, предоставив богатый опыт.

Почему покупатель так важно?

Мы видели значительную тенденцию покупателей, проводящих свои собственные независимые исследования, почти почти 70% Согласно недавнему отчету 6sense, из -за покупки, потраченного на сотрудничество с другими членами группы покупки.

Чтобы эффективно привлекать этих покупателей, маркетологи должны сместить свое внимание на повышение узнаваемости бренда, создание предпочтений бренда и предоставления соответствующего контента, который поддерживает этих покупателей в их исследованиях и принятии решений.

По сути, маркетологи должны создать более обогащенный опыт покупателя, который плавно соответствует предпочтениям и поведению целых групп покупок, учитывая уникальные потребности каждого заинтересованного лица.

ИИ уникален для поддержки этих стратегий, ориентированных на покупателя путем дополнения и оптимизации маркетинговых данных.

Это позволяет маркетологам разрабатывать тщательные и эффективные стратегии для привлечения покупателей на каждом этапе их путешествия.

4 тактика для использования ИИ для стратегий, ориентированных на покупателя, ориентированных на покупателя

1. Улучшение персонализации и нацеливания с помощью AI-AugmentEntement Intelligence

Интеллект спроса, полученный из первых источников данных, таких как аналитика, данные управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), показатели кампании и отзывы клиентов, необходимы для предоставления персонализированного охвата, которая способствует квалифицированному вовлечению.

ИИ может улучшить эту персонализацию, анализируя объемные и обогатив первыми данными с помощью фирму, технографических и локационных пониманий для создания подробных персонажей покупателя и обнаружения поведения и намерения потенциальных клиентов.

Это не только улучшает таргетинг, но и позволяет точное отображение поездок покупателей, предлагая идеи, необходимые для создания высококвартированных сообщений, которые глубоко резонируют с каждым участником группы покупки.

Кроме того, ИИ может быть использован для создания разговорного контента, выровненного с поведением пользователя и предпочтениями — очевидно, в зависимости от организационных политик в отношении генеративного контента.

Это гарантирует, что обмен сообщениями является актуальным и увлекательным, дальнейшим успехом спроса.

2. ABX Enablement

Персонализация в масштабе является краеугольным камнем стратегий успешного опыта на основе учетной записи (ABX), но достижение его может быть как сложным, так и ресурсным.

ИИ предлагает тактическое решение, оптимизируя критические задачи, такие как сегментация и анализ данных в больших наборах учетных записей.

Его можно использовать для выявления боли и трения в путешествии покупателя, позволяя маркетологам создавать и оптимизировать всеканальные впечатления, адаптированные к целевым счетам.

ИИ также превосходит приоритет в учетной записи, используя данные о динамическом оценке и намерениях для определения учетных записей и покупателей с наибольшей вероятностью конверсии.

Это гарантирует, что ресурсы направлены на наиболее перспективные возможности, повышение эффективности и максимизация влияния инициатив ABX.

3. сложные автоматизированные последовательности воспитания

Одним из наиболее захватывающих вариантов использования ИИ является создание автоматизированных стратегий воспитания всесоюсков, которые обеспечивают целевой, сплоченный опыт между каналами, такими как электронная почта, социальные сети, платные медиа и контент.

Используя анализ данных, поведенческое понимание и машинное обучение, ИИ может адаптировать обмен сообщениями, сроки и доставку к индивидуальным предпочтениям в перспективе.

Как оптимизация ИИ может быть использована по маркетинговым каналам:

• Электронная почта: Персонализированный контент на основе вовлечения пользователей и поведения.
• Социальные сети: Анализ социального слушания и настроений.
• Оплачиваемые СМИ: Крупномасштабное A/B-тестирование и оптимизированные сообщения в режиме реального времени.
• Активация контента: Курирование и распространение контента на нишевые платформы на основе предпочтений аудитории.

4. Понимание производительности для большей оптимизации

ИИ может сыграть решающую роль в оптимизации измерения производительности, предоставляя более глубокое понимание и обеспечивая более умное распределение ресурсов своевременно и экономически эффективно.

Ниже приведены только несколько способов, которыми ИИ может разблокировать производительность спроса:

• Анализ атрибуции мульти-тауч: Выявление каналов, контента и точек сопровождения, которые вносят наибольшую вклад в конверсии, а также отслеживают шаблоны потребления контента и тенденции.
• Понимание коэффициента конверсии: Выявление ключевых факторов, влияющих на коэффициент конверсии по сегментам счетов, этапам продаж или кампаниям для информирования о будущем.
• Обнаружение тенденции взаимодействия: Обнаружение сдвигов в том, как ключевые учетные записи взаимодействуют с различными типами контента или форматами для определения приоритетов контента.
• Централизованный центр производительности: Консолидация метрик кампании и результаты, обеспечивая мониторинг в режиме реального времени и анализ поведения в группе.
• Оптимизация ресурсов: Выявление неэффективной тактики или каналов, позволяющее распределить ресурсы для действий с более высоким воздействием.

Важность единой стратегии

Обещание ИИ заключается в стимулировании инноваций посредством эффективности в отношении роста любой ценой. По этой причине сложное стратегическое планирование и анализ данных должны иметь приоритет над специальными задачами создания контента.

С 55% покупателей, использующих ИИ для автоматизации и анализа данных, и 45% сосредоточены на оптимизации и оптимизации систем и процессов, организациям нуждаются в четких руководствах, реалистичных ожиданиях и четко определенных результатах для достижения успеха (результаты нашего исследования на рынке 4 квартала 2024 года).

Для достижения этого важно для команд Upskill в ИИ и обеспечивать подходящую основу для его принятия, включая четкие рекомендации по использованию ИИ, защиту конфиденциальности и гарантии от киберугроз.

Таким образом, команды Go-To-Market (GTM) могут разработать структурированный подход к принятию искусственного интеллекта, характеризующийся надежным управлением, стандартизацией и акцентом на устойчивую, ориентированную на стоимость реализации.

Ключевые выводы

• Мир переживает инвестиционный всплеск ИИ: Глобальные инвестиции в ИИ достигли беспрецедентных уровней. Тем не менее, многие организации борются с отсутствием связных стратегий ИИ и измеряют его влияние на производительность.
• Стратегии, ориентированные на покупателя: Растущая сложность покупки путешествий, с крупными, защитными группами, предоставляет значительную возможность для маркетологов B2B использовать генеративный и агент AI для более эффективного взаимодействия.
• Обеспечить сильное согласование с потребностями покупателя: Центрирование практик искусственного интеллекта вокруг покупателей и групп покупки уточняет ваш таргетинг, обмен сообщениями и оптимизацию кампании. Это выравнивание напрямую влияет на восприятие бренда и общее качество опыта покупателя.

Больше ресурсов:

---

Показанное изображение: Golden Sikorka/Shutterstock