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福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式

得益于算法、数据和算力三方面共同的进展,人工智能(AI)从1956年发展至今,经历了三次浪潮,而当前正处于第三个发展高峰期。

得益于算法、数据和算力三方面共同的进展,人工智能(AI)从1956年发展至今,经历了三次浪潮,而当前正处于第三个发展高峰期。

福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式

60多年来,基于此技术的各种产品也在各个领域得到充分利用,代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动,大大提升了生产效率和生活质量,也促进了各个行业的发展和变革。

在B2B市场领域,不少人认为AI可以完美解决数据、营销和销售分析等问题,是全能的行业解决方案。实际上AI技术并非如此,根据其广泛用途,AI技术的主要应用可以分为以下三类:

  • 快捷决策:自动集成数据、流程和外部信息,以实现更快和更实时的决策。
  • 数据支持:为组织提供可操作的数据支持,用于开发更强大的数据洞察平台。
  • 增强分析:聚合市场的多种数据类型,降低数据分析门槛,确保营销和销售组织可以轻松理解和使用这些数据。

福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式

无疑,AI对市场营销/销售的影响是巨大。据麦肯锡称,采用AI带来的收入增长最常出现在业务部门,比如营销和销售中,因为其能够更好地预测客户购买可能性、降低成本和客户服务分析等,并且预计到2026 年全球企业在AI市场的投资将高达530.6 亿美元。

据普华永道预计,2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位,产值将达到GDP比重的26.1%。

福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式资料来源:PwC、前瞻产业研究院整理

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很显然,AI的竞争优势已非完全炒作和夸大。及时了解 AI 潜力及其好处可以帮助自身、企业从该技术中受益。

企业如果要更好地拥抱AI,需要及时对“AI”进行标准化定义,评估AI解决方案的可操作情况,并为“AI启动计划”定义可衡量、透明的ROI(投资回报率)。

以下是福布斯预测“AI在未来四年内改变B2B营销行业”的5种方式:

1 提升潜在客户线索开发效率:

AI的核心能力之一就是收集数据、洞察数据的能力。这种情况一般是利用机器学习和预测分析从营销和销售数据中提取。

此外,一些基于AI技术的工具,可以提供潜在客户线索,获取客户反馈见解,以提升客户转化率、改善客户体验。

比如B2B线索搜索工具——“快启”,10年企业数据沉淀,构建成堪称亿级的企业数据库,基于AI与大数据技术的双重加成,能够多维度、批量筛选有联系方式的销售线索。

福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式快启筛选截图↑

福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式线索联系方式截图↑

2 获得更多可操作的客户洞察

AI用于收集信息并对其进行分析,从而更有效地与客户和潜在客户互动。预测分析将有助于根据购买模式预测购买决策,这其实很重要也相当有用,因为B2B业务比B2C更难观测购买模式。

3 更强大、个性化设置

市场人可以使用AI作用于整个LTV(客户生命周期),借助可定制体验的AI模块,可以根据用户行为进行优化和个性化信息/邮件营销等活动。

4 增强市场细分和定位

AI对客户数据进行分析,从而帮助企业创建更有针对性的垂直细分市场。市场人也能针对不同的细分市场调整营销活动。

AI也能被嵌入到位置定位等数据中,这使广告商、DSP以及其他用户更方便衡量活动绩效、运营效果,并最终实时地做出决策。

5 推动营销自动化

根据Drift和Marketing AI Institute发布的《2021年营销状况报告》:“应用AI来提高重复性任务的效率,提升性能,是最佳有效方式之一。”

“自动化”可以通过提高市场人预测能力来加速收入增长。营销自动化工具也可以使内容创建和交付更加有效和高效。

福布斯预测:AI在未来改变B2B行业的5种方式

小结

通过结合数据科学、深度学习模型和预测分析,应用AI的ROI具有多个层次。

其中一点能明确的是:B2B销售能够更快获得销售线索,更高效地开发潜在客户;而B2B市场人能够更好地预测数据、活动绩效,并就如何优化数据和活动以实现最大投资回报率提出建议。

如果你是一个B2B市场人,如果你自家企业是B2B业务,没有理由不使用人工智能。

参考

^ “Five Ways Artificial Intelligence Will Change The B2B Marketing Industry In The Next Four Years“——Forbes.com

^ “2021 State of Marketing AI Report” Presented by Drift and Marketing Artificial Intelligence Institute

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作者: 杆子新闻

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