将人工智能集成到B2B营销中如何扩展您的业务

每年，技术领域的新进步都为客户创造了新的机会，从而为企业提供了帮助。当今时代最伟大的技术之一是人工智能（AI），它在B2B领域引起了极大的轰动。即使营销人员已经在机器学习算法方面进行了尝试，但在预测分析，个性化，统计分析以及潜在客户生成方面仍然有很多需要覆盖的领域。鉴于其潜力，人工智能在B2B销售和营销中的作用是改变人们与品牌，信息和服务互动的方式。

少数企业巨头对使用人工智能自动化营销功能的想法感到恐惧，但是，通过衡量人工智能在客户服务行业中的影响，人们可以肯定，了解客户的细微差别并从相关的客户数据中得出见解会不能完全由人工操作或由人独自管理。

本文深入研究了人工智能在市场营销中的表现，以及在当今的情况下，人工智能如何有效地扩展了B2B的销售和市场营销。

我们知道的数字营销
顶尖的市场影响者发现，借助平面媒体，生动的广告牌以及广播和电视频道上的重复广告，甚至从门到门的实体外观，广告都不可能回归到古代的营销时代。数字营销正在飞速发展，在线销售在过去五年中增长了一倍以上。

研究表明，大约70％的美国公民更喜欢在线购物。此外，在线广告产生的总收入已超过电视，台式机和报纸广告。

这样的实时统计数据突显了客户如何开放以使其在线形象成为他们生活中不可分割的一部分。这也是市场营销人员迫切需要转移其注意力以开发更强大的预售策略以利用B2B营销现代方法提供的潜在机会的重要指标。

但是，所有在线营销活动和努力都围绕着从与其日常客户互动和参与相关的数据中获取多少商业价值。数据管理过程中涉及的某些因素会影响最终结果。那么，如何处理可提供有关客户旅程见解的数据呢？

收集宝贵数据的挑战
为了满足客户的每分钟需求并在B2B营销空间内获得最大的获取量，企业应集中精力学习客户。无论是最终用户还是企业客户，每个人都可以通过其在线点击和搜索，实时广告系列，聊天或电子邮件通讯，网站访问和购买决策来留下大量信息。在组织，处理和以客户思维方式，人口统计及其从大量数据中得出的行为形式获取见解时，企业需要考虑将人工智能纳入B2B营销和销售策略中。
缺乏适当的技能是一个重大挑战，由于收集的数据被处置，管理不当或被认为是多余的，企业常常会错过洞察力，从而导致不良的售前营销策略。这就是为什么在收集和处理客户交互数据时，在销售和市场营销中使用智能机器学习和人工智能将提供无与伦比且可操作的见解，从而带来可观的投资回报率的原因。

人工智能与会话计算
人工智能旨在模拟人力的能力，并超越其在所有现有业务流程中保持准确性的能力。借助深度机器学习方法实现了高度智能化，基于AI的计算系统可以解决问题，而无需进行编程代码。教AI系统通过预定的规则集和令人信服的插图从人机交互中学习。
人工智能可以进行对话计算，而Google则依靠机器学习技术来重塑其现有的智能产品，例如Google Maps和Google Assistant。例如，Google助手是机器智能领域取得进展的一个很好的例子，它通过为每个用户制作个性化的Google版本来提供对话体验。利用语音识别和自然语言处理的元素，它可以帮助人们完成日常任务，例如小工具控件，日历管理，个人郊游和会议等。

Digital Assistant和基于图像识别的Google照片等产品也依赖于AI技术。

B2B营销中的人工智能可带来授权的客户
机器学习+情报+数字营销=授权的客户

在B2B营销中采用人工智能不仅可以帮助企业，还可以通过赋予客户超出预期的能力来增强客户能力，从而打动客户。在这里，营销人员可以从他们的软件中获取见解，并将其转化为针对客户的明智的购买决策。

通过将预测分析与自然语言处理融合在一起，可以更轻松地预测客户的未来选择和购物行为。

我们已经看到了AI辅助消息提示的兴起，客户可以在B2C空间中收到相关建议和购买优惠。在不久的将来，我们可以看到在B2B空间中，随着人工智能在市场营销中的融合，在实践中发生了类似的事情。

市场营销中的人工智能=更具相关性和控制力
在互联网成为我们生活的日常组成部分之前，实时广告是一条死胡同。仅限于向客户发送随机广告消息以促进销售和参与度。传统的单向广告和客户服务方式主导了市场，没有产生足够的反应。在Internet广泛出现和采用之前，B2B的销售和市场遭受了缺乏交互式对话的困扰。鉴于没有社交渠道可以通过语言分享品牌体验，潜在客户很难找到正确的解决方案。
今天切入现场-事情相距甚远。客户现在可以控制他们的购买过程，但可以立即识别并选择他们的收藏夹。在线媒体现在是快速，流畅的，并且可以为客户提供不间断的但更重要的是相关服务。

另一方面，客户可以避免使用广告拦截软件，因为人工智能将重新定义B2B营销活动的进行方式。通过合并AI，营销人员可以在适当的时候以明智的方法将目标锁定在适当的上下文中。
因此，无效和绝望的数字营销将停止，不再破坏品牌声誉或增加品牌放弃。

实时数据分析和预测
在描述售前工作或客户服务的表现时，在线营销大亨通常会模仿“实时”一词。但是，面对智能营销，机器学习的出现使它成为可能。B2B营销中的人工智能成功打破了阻碍企业发展前景的所有障碍。客户现在可以每分钟看到不断变化的优惠和促销。一台机器所需要做的就是处理由其行为模式创建的在线数据，以生成相关的，针对客户的解决方案，并根据过去的购买模式预测未来的购买趋势。

Adinton是向全球企业提供机器学习解决方案的公司的一个很好的例子。阿丁顿（Adinton）首席执行官确认，机器学习为在线营销带来了更明智的预算新机遇。据他介绍，这种智能技术可以24/7全天候获取实时数据，从而使公司可以对其进行分析以生成强大的，可操作的见解。

营销内容具有说服力和影响力
为了与目标受众互动，公司的市场营销人员将自己的想法运用到收集的见解中来设计电子邮件活动和撰写创意广告。内容编写者必须足够聪明，才能对客户可以和将要联系的对象做出准确的猜测。但是，通过与自然语言生成的集成，可以根据客户的喜好和人口统计信息自动执行内容管理。

通过将AI整合到市场营销中，为目标受众开发相关的内容片段，以使其在市场营销渠道的不同阶段进行移动，将大大简化流程。

可以运行算法来收集和整理来自客户/受众的数据，这些数据涉及他们喜欢阅读的内容，他们当前对您的业务或服务产品所面临的挑战和担忧等。在获得如此高度个性化的数据后，营销人员可以然后策划并创建相关内容，并通过电子邮件或社交媒体之类的外展系统或通过合并可以直接与其潜在客户交流的聊天机器人来回答他们的问题。

智能聊天机器人集成不仅可以帮助您的销售团队进行互动，而且可以直接提高客户的参与度以及广告宣传的任何广告系列的转化率。

数字化运营变得经济
营销的可怕挑战之一是优化相关成本。随着整个商业热衷者上线，机器学习听起来是解决与成本相关的营销挑战的绝佳选择。

由于AI的深度学习能力涉及的人力最少，因此这种自动化系统可以减少流程中的大量费用，同时还可以提高工作效率。由于客户通过电子邮件，在线广告，推送消息或社交媒体帖子获得自动回复和机器支持的建议，因此数字营销领域的这种独特方法还有助于进一步降低业务沟通成本。

今天和明天在销售和市场营销中采用AI
到目前为止，人工智能已被IT领域的许多领导者广泛使用。Google去年利用潜在的机器学习工具Doubleclick推出了Pixel。它有助于根据历史数据增加可见的展示次数。与没有使用该工具的其他广告系列相比，该工具向相关受众群体投放了最相关的广告，从而获得了更多的展示次数。

因此，人工智能使营销人员可以使用以前的历史预测未来的结果。在最近的一项调查中，超过90％的顶级营销影响者证实，聪明人与机器学习相结合将成为B2B营销的未来。

Instacart还借助Google的开源机器学习平台TensorFlow来预测购物者将如何按照顺序在商店购买商品。

可口可乐还依靠人工智能来重塑消费者在智能手机上的参与度。沃尔特·迪斯尼公司（Walt Disney Co.）也是如此，它依靠自然语言处理来播放音频配乐，同时给孩子读故事。

结束语
总而言之，可以肯定地说，关于AI的B2B营销世界正在发生很多事情，并且将会发生很多事情。必须承认人工智能具有强大的潜力来影响销售和营销。所有实际使用案例都表明，人工智能和机器学习可以帮助企业管理大量数据，以创建实时预测模型并有效地与客户互动，同时获得竞争优势。企业需要决定与合适的技术合作伙伴合作，以帮助他们在营销策略中采用AI的这种模式转变和过渡。

优化的决策，通过“预测性”购买和个性化外展缩短销售周期是令人信服的结果，从而为企业及其客户带来了双赢的局面。