Человечество отправляется на Марс, создает первое искусственное сердце, а команда Leadfeeder навсегда теряется в поисках первого в мире автоматизированного программного обеспечения для генерации лидов для B2B-компаний.
Или, так мы любим делать в свободное время. Знаете, как хобби
В мире, чрезмерно упрощенном хэштегами и аббревиатурами вроде ABM, SEO, CLV, нет недостатка в модных словечках и фразах, за которыми стоит следить.
И ИИ в продажах и маркетинге снова стал популярной темой для обсуждения.
Последние пару лет люди предсказывают список рассылки b2b наступление Четвертой промышленной революции — движения, вызванного появлением искусственного интеллекта и машинного обучения.
Обе технологии не демонстрируют признаков замедления.
От моды до тяжелого машиностроения и строительства — каждая отрасль была вынуждена адаптироваться, оценивать и переосмысливать процессы, чтобы избежать устаревания.
В целом, на рынках B2C внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта прошло проще.
С другой стороны, ИИ в B2B-бизнесе набирает обороты медленнее, несмотря на все преимущества.
Теперь ситуация меняется.
Согласно исследованию Salesforce , маркетологи B2B признают ИИ технологией, которую они, скорее всего, внедрят в 2020 году. Это, безусловно, интересно, поскольку сегодня ее используют только 10 процентов маркетологов B2B .
В честь нового десятилетия я посчитал машинное единственным логичным шагом взглянуть на то, в каком направлении развиваются сегодняшние технологии B2B.
Аргументы в пользу ИИ и машинного обучения в маркетинге и продажах B2B
С точки зрения маркетинга, подходы к ведению бизнеса компаниями B2B и B2C во многом совпадают.
Они оба полагаются не только на лиды, которых они генерируют, но и на объем квалифицированных лидов .
Если конечная цель — увеличить доход, успех напрямую зависит от того, соответствует ли то, что вы продаете, людям, которые с список адресов электронной почты крипто наибольшей вероятностью купят. Другие метрики тщеславия и KPI не имеют значения.
ИИ в продажах и маркетинге актуален с обеих сторон медали для лучшего понимания клиентской базы.
Однако это еще более актуально для компаний B2B, работающих на основе более длительных и сложных циклов закупок.
Машинное обучение может обеспечить глубокое понимание потребностей клиентов и ускорить процесс принятия ими решений.
Дипак Агарвал, вице-президент по искусственному интеллекту в LinkedIn, говорит : > «В LinkedIn ИИ — это как кислород. Мы используем его уже более десяти лет, чтобы создавать для участников тот опыт, который больше машинное всего ценят люди на нашей платформе. Он добавляет структуру к богатым и ценным данным, которые у нас есть, и, что особенно важно, он помогает поддерживать безопасность нашего сайта».
В этом смысле ИИ действует как умножитель силы маркетинговой команды с тысячами машин, анализирующих миллионы мегабайт данных. И он никогда не устает.
Примечание: попробуйте 14-дневную бесплатную пробную версию Leadfeeder, чтобы увидеть, как мы используем ИИ и машинное обучение для генерации лидов. Вы не будете разочарованы.
ИИ повышает качество лидов: поиск и оценка
Все заинтересованы в генерации большего количества лидов. Это движущая сила, которая выходит за рамки большинства маркетинговых программ, играющих в игру чисел.
Чем больше заинтересованных потенциальных машинное клиентов вам удастся привлечь, тем выше ваш потенциальный потенциальный клиент данные об азартных играх для продажи — если только эти потенциальные клиенты изначально не представляют интереса для вашего бизнеса.
Помимо простого генерирования лидов, еще одним важным элементом продаж и маркетинга B2B является оценка лидов. Из всех лидов, сгенерированных за месяц, сколько фактически преобразуются в продажи?
В условиях ограниченного времени и ресурсов конечной целью лучшего понимания качества источника лидов и оценки является более эффективный, автоматизированный процесс продаж .
Команды могут расставить приоритеты в отношении тех направлений, которые наиболее достойны усилий.
Здесь в игру вступает искусственный интеллект, который помогает маркетологам B2B заранее определять, какие клиенты с наибольшей вероятностью совершат покупку.
Если учесть, что среднее количество машинное человек, участвующих в B2B-покупке, составляет 6,8, то это довольно обременительный процесс.
Использование ИИ в процессе оценки лидов дает компаниям возможность учитывать поведение многочисленных заинтересованных сторон.
Предиктивная аналитика заполняет пробел между огромными объемами данных о клиентах и тем, что с ними делать.
ИИ может отслеживать тенденции и закономерности, что позволяет маркетологам сосредоточиться на важных задачах, а не пытаться применять универсальный подход к каждому лиду.