Wie man KI nutzt, um B2B-Markteinführungen zu modernisieren

In einer Zeit nach „Wachstum von AT-AT-AT-COSTS“ stehen B2B Go-to-Market (GTM) -Teams vor einem doppelten Mandat: Betrieb mit größerer Effizienz und fördert messbare Geschäftsergebnisse.

Viele Organisationen sehen KI als endgültiges Mittel an, um diese Effizienz zu erreichen.

Die Realität ist, dass KI keine spekulative Investition mehr ist. Es hat sich als strategischer Ermöglicher herausgestellt, Daten zu vereinen, silige Teams auszurichten und sich in Echtzeit an komplexe Verhaltensweisen des Käufers anzupassen.

Laut einer SAP -Studie verwenden 48% der Führungskräfte täglich generative KI -Tools, während 15% KI mehrmals pro Tag verwenden.

Die Gelegenheit für moderne Führungskräfte (GTM) für moderne Market (GTM) besteht nicht nur darin, die Legacy-Taktik mit KI zu beschleunigen, sondern die Architektur ihrer GTM-Strategie insgesamt neu zu interpretieren.

Diese Verschiebung stellt einen Wendepunkt dar. AI hat das Potenzial, nahtlose und adaptive GTM -Systeme zu senken: messbare, skalierbare und tief ausgerichtete Käuferbedürfnisse.

In diesem Artikel werde ich einen praktischen Rahmen zur Modernisierung von B2B GTM mit AI teilen, von der Ausrichtung interner Teams und der Architektur der modularen Workflows bis hin zur Messung dessen, was den Umsatz wirklich fördert.

Die Rolle von AI in modernen GTM -Strategien

Für GTM -Führer und -Praktiker darstellt AI eine Gelegenheit, Effizienz zu erreichen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Viele Unternehmen nutzen neue Technologien, um sich wiederholte, zeitintensive Aufgaben wie Prospecting-Scoring und Routing, Vertriebsprognosen, Personalisierung von Inhalten und Account-Priorisierung zu automatisieren.

Die wahre Auswirkung besteht jedoch darin, die Funktionsweise von GTM -Systemen zu verändern: Konsolidierung von Daten, Koordinierung von Aktionen, Extrahieren von Erkenntnissen und Ermöglichung eines intelligenten Engagements in jeder Phase der Reise des Käufers.

Wo frühere Technologien Automatisierung boten, führt AI anspruchsvolle Echtzeit-Orchestrierung ein.

Anstatt KI auf vorhandene Workflows zu schichten, kann AI verwendet werden, um zuvor unvergleichliche Funktionen wie:

• Subieren und Ausrichten von Absichtssignalen von nicht verbundenen Plattformen.
• Vorhersage der Käuferphase und des Engagements Timing.
• Bereitstellung einer vollständigen Pipeline -Sichtbarkeit für Vertrieb, Marketing, Kundenerfolg und Betrieb.
• Standardisierung der Eingaben über Teams und Systeme hinweg.
• Aktivierung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit in Echtzeit.
• Prognose potenzieller Einnahmen aus Kampagnen.

Mit KI-betriebenen Datenorchestrierung können die GTM-Teams darüber anpassen, was zählt, schneller handeln und mehr Einnahmen mit weniger Ressourcen erzielen.

KI ist nicht nur ein Effizienzhebel. Es ist ein Weg zu Fähigkeiten, die zuvor unerreichbar waren.

Rahmen: Erstellen eines KI-nativen GTM-Motors

Die Erstellung einer modernen GTM-Engine, die von KI betrieben wird, erfordert eine Neuarchitektur darüber, wie Teams ausrichten, wie Daten verwaltet werden und wie Entscheidungen auf jeder Ebene ausgeführt werden.

Im Folgenden finden Sie ein fünfteiliges Framework, in dem erklärt wird, wie Daten zentralisiert, modulare Workflows erstellen und Ihr Modell trainieren:

1. Entwickeln Sie zentralisierte, saubere Daten

Die KI -Leistung ist nur so stark wie die Daten, die sie erhalten. In vielen Organisationen lebt Daten jedoch in getrennten Silos.

Es ist grundlegend, strukturierte, validierte und zugängliche Daten in allen Abteilungen Ihrer Organisation in allen Abteilungen Ihres Unternehmens zu zentralisieren.

KI benötigt saubere, beschriftete und rechtzeitige Eingaben, um präzise Mikroabzüge vorzunehmen. Diese Entscheidungen machen, wenn sie miteinander verkettet werden, zuverlässige Makroaktionen wie intelligentes Routing, Inhaltssequenzierung und Umsatzprognose.

Kurz gesagt, bessere Daten ermöglichen eine intelligentere Orchestrierung und konsistentere Ergebnisse.

Glücklicherweise kann AI verwendet werden, um diese Silos über Marketing, Vertrieb, Kundenerfolg und Betriebsvorgänge aufzubrechen, indem eine Customer Data Platform (CDP) eingesetzt wird, die Daten von Ihrem Customer Relationship Management (CRM), Marketing Automation (MAP) und Customer Success (CS) und Customer Success (CS) integriert.

Die Schritte sind wie folgt:

• Ernennen Sie einen Daten Steward, der Datenhygiene und Zugriffsrichtlinien besitzt.
• Wählen Sie eine CDP aus, die Datensätze von CRM, MAP und anderen Tools mit Clientdaten abzieht.
• Konfigurieren Sie die Routinen für Deduplizierung und Anreicherung sowie Tag -Felder konsequent.
• Erstellen Sie ein gemeinsames, organisationsweites Dashboard, damit jedes Team aus denselben Definitionen arbeitet.

Empfohlener Ausgangspunkt: Planen Sie einen Workshop mit Vorgängen, Analysen und ITs, um aktuelle Datenquellen zuzuordnen und ein Datensatzsystem für Konto -Kennungen auszuwählen.

2. Erstellen Sie ein AI-natives Betriebsmodell

Anstatt KI auf Legacy-Systeme zu schichten, werden Organisationen besser geeignet, um ihre GTM-Strategien von Grund auf zu architektieren.

Dies erfordert das Entwerfen von adaptiven Workflows, die auf Maschineneingang und Positionierung von KI als operativen Kern angewiesen sind, nicht nur als Stützschicht.

KI kann den größten Wert liefern, wenn sie zuvor fragmentierte Prozesse vereint.

Anstatt nur isolierte Aufgaben wie Prospect -Scoring oder E -Mail -Generation zu beschleunigen, sollte KI ganze GTM -Bewegungen organisieren und Messaging, Kanäle und Timing basierend auf der Absicht und der Reisestufe von Käufern nahtlos anpassen.

Durch das Erreichen dieser Transformation werden neue Rollen innerhalb der GTM -Organisation wie KI -Strategen, Workflow -Architekten und Datenverwalter erforderlich.

Mit anderen Worten, Experten konzentrierten sich auf den Aufbau und die Wartung intelligenter Systeme, anstatt manuelle Prozesse auszuführen.

Bei Ai-fähiger GTM geht es nicht nur um Automatisierung. Es geht um Synchronisation, Intelligenz und Skalierbarkeit an jedem Berührungspunkt.

Sobald Sie sich zum Erstellen eines KI-nativen GTM-Modells verpflichtet haben, besteht der nächste Schritt darin, es über modulare, datengesteuerte Workflows zu implementieren.

Empfohlener Ausgangspunkt: Stellen Sie ein funktionsübergreifendes Streikteam zusammen und kartieren Sie eine Käuferreise, um jede manuelle Übergabe hervorzuheben, die durch KI optimiert werden kann.

3.. Teilen Sie GTM in modulare KI -Workflows ein

Ein Hauptgrund, warum AI -Initiativen scheitern, ist, dass Organisationen zu viel gleichzeitig tun. Aus diesem Grund stehen große, monolithische Projekte oft auf.

Der Erfolg ergibt sich aus der Dekonstruktion großer GTM -Aufgaben in eine Reihe fokussierter, modularer KI -Workflows.

Jeder Workflow sollte eine spezifische, deterministische Aufgabe ausführen, wie z. B.:

• Bewertung der Aussichtsqualität bei bestimmten klaren, vordefinierten Eingaben.
• Priorisierung der Öffentlichkeitsarbeit.
• Vorhersage des Umsatzbeitrags.

Wenn wir den ersten Workflow aufnehmen, der die potenzielle Qualität bewertet, würde dies die Integration oder Implementierung eines KI -Tools mit Ihrem Modell mit Ihrem Modell beinhalten und dann Daten wie Website -Aktivitäten, Engagement und CRM -Daten einfügen. Sie können Ihr Modell dann anweisen, beispielsweise die Top-Scoring-Interessenten automatisch an Vertriebsmitarbeiter zu vermitteln.

In ähnlicher Weise verbinden Sie für Ihren Prognose -Workflow die Prognosewerkzeuge mit Ihrem Modell und schulen Sie es mit historischen Gewinn-/Verlustdaten, Pipeline -Stufen und Aktivitätsprotokollen für Käufer.

Um zusammenzufassen:

• Integrieren Sie nur die erforderlichen Daten.
• Klare Erfolgskriterien definieren.
• Stellen Sie eine Rückkopplungsschleife ein, die die Modellausgabe mit echten Ergebnissen vergleicht.
• Sobald sich der erste Workflow als zuverlässig erweist, replizieren Sie das Muster für zusätzliche Anwendungsfälle.

Wenn KI mit klar definierten Kriterien auf historische Daten geschult wird, werden ihre Entscheidungen vorhersehbar, erklärbar und skalierbar.

Empfohlener Ausgangspunkt: Entfernen Sie ein einfaches Flussdiagramm mit sieben oder weniger Schritten, identifizieren Sie eine Automatisierungsplattform, um sie zu orchestrieren und Ziele auf Service-Ebene für Geschwindigkeit und Genauigkeit zuzuordnen.

4. Testen und trainieren Sie AI -Modelle kontinuierlich

Ein KI-betriebener GTM-Motor ist nicht statisch. Es muss kontinuierlich überwacht, getestet und umgeschrieben werden.

Wenn sich die Verhaltensweisen von Märkten, Produkten und Käufern verändern, wirken sich diese sich ändernden Realitäten auf die Genauigkeit und Effizienz Ihres Modells aus.

Nach OpenAI selbst kann eine der neuesten Iterationen seines großen Sprachmodells (LLM) bis zu 48% der Fälle halluzinieren und die Bedeutung der Einbettung strenger Validierungsprozesse, Erstpartiendateneingaben und laufenden menschlichen Aufsicht bei der Sicherung der Entscheidungsfindung und der Aufrechterhaltung von Vertrauen in Vorhersageinträge betonen.

Die Aufrechterhaltung der Effizienz der KI -Modell erfordert drei Schritte:

1. Legen Sie die Kontrollpunkte der Klare Validierung fest und erstellen Sie Feedback -Schleifen, die Oberflächenfehler oder Ineffizienzen erstellen.
2. Stellen Sie Schwellenwerte fest, wenn die KI an Human -Teams abgeben und sicherstellen sollte, dass jede automatisierte Entscheidung überprüft wird. Die laufende Iteration ist der Schlüssel zu Leistung und Vertrauen.
3. Setzen Sie eine regelmäßige Trittfrequenz für die Bewertung. Führen Sie mindestens monatlich Leistungsprüfungen durch und senken Sie Modelle vierteljährlich auf der Grundlage neuer Daten oder den Verschiebung von GTM -Prioritäten.

Verwenden Sie während dieser Wartungszyklen die folgenden Kriterien, um das KI -Modell zu testen:

• Genauigkeit sicherstellen: Validieren Sie die KI-Ausgänge regelmäßig gegen reale Ergebnisse, um zu bestätigen, dass die Vorhersagen zuverlässig sind.
• Relevanz beibehalten: Aktualisieren Sie die Modelle kontinuierlich mit frischen Daten, um Änderungen im Käuferverhalten, Markttrends und Messaging -Strategien widerzuspiegeln
• Für die Effizienz optimieren: Überwachen Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) wie Zeit-zu-Handlung, Conversion-Raten und Ressourcenauslastung, um sicherzustellen, dass die KI messbare Gewinne vorantreibt.
• Erklärung priorisieren: Wählen Sie Modelle und Workflows, die transparente Entscheidungslogik anbieten, damit GTM -Teams Ergebnisse interpretieren, Ausgaben vertrauen und bei Bedarf manuelle Anpassungen vornehmen können.

Durch die Kombination von Kadenz, Rechenschaftspflicht und Testen erstellen Sie eine KI -Engine für GTM, die nicht nur skaliert, sondern sich kontinuierlich verbessert.

Empfohlener Ausgangspunkt: Setzen Sie einen wiederkehrenden Kalender ein, in dem die Bücher mit dem Titel „AI Model Health Review“ eingeladen werden und eine Agenda über Validierungsmetriken und die erforderlichen Aktualisierungen beibringen.

5. Konzentrieren Sie sich auf Ergebnisse, nicht auf Funktionen

Der Erfolg wird nicht durch KI -Adoption definiert, sondern durch Ergebnisse.

Benchmark -KI -Leistung gegen echte Geschäftsmetriken wie:

• Pipeline -Geschwindigkeit.
• Conversion -Raten.
• Kundenerwerbskosten (CAC).
• Einnahmen aus Marketing beeinflussen.

Konzentrieren Sie sich auf Anwendungsfälle, die neue Erkenntnisse entsperren, Entscheidungen rationalisieren oder Aktionen vorantreiben, die bisher unmöglich waren.

Wenn ein Workflow nicht mehr seine Zielmetrik verbessert, verfeinern oder zurückziehen.

Empfohlener Ausgangspunkt: Zeigen Sie den Stakeholdern des KI -Modells einen Wert, indem Sie seine Auswirkungen auf die Chancen der Pipeline oder die Umsatzerzeugung zeigen.

Gemeinsame Fallstricke zu vermeiden

1. Übereinheitlich zu Eitelkeitsmetriken

Zu oft konzentrieren sich die GTM-Teams auf KI-Bemühungen auf die Optimierung von KPIs auf Oberflächenebene, wie das Marketing Qualified Lead (MQL) oder die Klickrate, ohne sie an die Umsatzergebnisse zu binden.

KI, die die Interessentenquantität erhöht, ohne die Aussichtenqualität zu verbessern, beschleunigt nur die Ineffizienz.

Der wahre Werttest ist der Pipeline -Beitrag: Hilft KI, Kaufgruppen zu identifizieren, zu engagieren und umzuwandeln, die Einnahmen schließen und steigern? Wenn nicht, ist es Zeit zu überdenken, wie Sie seine Effizienz messen.

2. KI als Werkzeug behandeln, nicht als Transformation

Viele Teams stellen KI als Plug-In für vorhandene Workflows und nicht als Katalysator für die Neuzufuhr vor. Dies führt zu fragmentierten Implementierungen, die die Stakeholder unterdaten und verwirren.

KI ist nicht nur ein weiteres Werkzeug im Tech -Stapel oder in einer Silberkugel. Es ist ein strategischer Enabler, der Änderungen in Rollen, Prozessen und sogar der Definition des Erfolgs erfordert.

Organisationen, die KI als Transformationsinitiative behandeln, werden exponentielle Vorteile gegenüber denjenigen erzielen, die es als Kontrollkästchen behandeln.

Ein empfohlener Ansatz zum Testen von Workflows besteht darin, ein leichtes KI -System mit APIs zu erstellen, um fragmentierte Systeme zu verbinden, ohne eine komplizierte Entwicklung zu benötigen.

3. Ignorieren Sie die interne Ausrichtung

KI kann keine Fehlausrichtung lösen; Es verstärkt es.

Wenn Vertrieb, Marketing und Operationen nicht aus denselben Daten, Definitionen oder Zielen funktionieren, wird KI in Inkonsistenzen erobert, anstatt sie zu beheben.

Ein erfolgreicher KI-gesteuerter GTM-Motor hängt von der engen internen Ausrichtung ab. Dies umfasst einheitliche Datenquellen, gemeinsam genutzte KPIs und kollaborative Workflows.

Ohne diese Grundlage kann KI leicht zu einem weiteren Reibungspunkt als zu einem Kraftmultiplikator werden.

Ein Rahmen für den C-Ebene

AI definiert neu, wie die Hochleistungs-GTM-Führung aussieht.

Für Führungskräfte auf C-Level ist das Mandat klar: Blei mit einer Vision, die Transformation umfasst, mit Präzision ausführt und misst, was den Wert antreibt.

Im Folgenden finden Sie einen Rahmen, der in den Kernsäulen beruht, die moderne GTM -Führer aufrechterhalten müssen:

Sicht: Verschiebung von Transaktionstaktiken zu wertzentriertem Wachstum

Die Zukunft von GTM gehört denjenigen, die über die Prospect -Quoten hinaussehen und sich darauf konzentrieren, den dauerhaften Wert auf der gesamten Käuferreise zu schaffen.

Wenn Erzählungen darüber im Klaren sind, wie Entscheidungen wirklich getroffen werden (komplex, kollaborativ und vorsichtig), schalten sie ein tieferes Engagement auf.

GTM -Teams gedeihen, wenn sie als strategische Verbündete positioniert sind. Die Kraft der KI liegt nicht in Volumen, sondern in Relevanz: Verbesserung der Personalisierung, Stärkung des Vertrauens und Erlangung der Aufmerksamkeit des Käufers.

Dies ist ein Moment, um sich in einen sinnvollen Fortschritt zu beugen, nicht nur für Pipeline, sondern für die Menschen, die hinter jeder Kaufentscheidung stehen.

Ausführung: Investieren Sie in die Intelligenz des Käufers, nicht nur in das Volumen der Öffentlichkeitsarbeit

KI macht es einfacher denn je, die Öffentlichkeitsarbeit zu skalieren, aber die Menge allein gewinnt nicht mehr.

Die heutigen B2B-Käufer sind defensiv, unabhängig und wertorientiert.

Führungsteams, die Technologie und strategische Markt imperative priorisieren, werden es ihren Organisationen ermöglichen, Kaufsignale, Kontokontext und Reisestufe besser zu verstehen.

Diese intelligenzgetriebene Ausführung stellt sicher, dass Ressourcen für die richtigen Konten zur richtigen Zeit mit der richtigen Nachricht ausgegeben werden.

Messung: Konzentration auf Auswirkungenmetriken

Metriken auf Oberflächenebene erzählen nicht mehr die ganze Geschichte.

Die moderne GTM fordert ein tieferes, ergebnisbasiertes Objektiv-eine, die das Geschäft verfolgt, wie die Pipeline-Geschwindigkeit, die Deal-Conversion, die CAC-Effizienz und die Auswirkungen des Marketings auf die gesamte Umsatzreise.

Aber das wahre Versprechen der KI ist eine sinnvolle Verbindung. Wenn frühzeitige Signale an die Ergebnisse der späten Stufe gebunden sind, gewinnen GTM-Führer die Klarheit, die Strategie mit Präzision zu steuern.

Executive Dashboards sollten den vollständigen Trichter widerspiegeln, da das reale Wachstum und die reale Rechenschaftspflicht leben.

Aktivierung: Teams mit Tools, Training und Klarheit ausrüsten

Die Transformation ist ohne Menschen nicht erfolgreich. Führungskräfte müssen sicherstellen, dass ihre Teams nicht nur mit KI-angetriebenen Werkzeugen ausgestattet sind, sondern auch geschult, um sie effektiv zu nutzen.

Ebenso wichtig ist die Klarheit in Bezug auf Strategie, Datendefinitionen und Erfolgskriterien.

KI wird Talent nicht ersetzen, aber die Lücke zwischen aktivierten Teams und allen anderen erhöht dramatisch.

Key Takeaways

• Erfolgsmetriken neu definieren: Bewegen Sie sich über die KPIs von Vanity wie MQLs hinaus und konzentrieren Sie sich auf Impact -Metriken: Pipeline -Geschwindigkeit, Deal Conversion und CAC -Effizienz.
• Erstellen Sie AI-native Workflows: Behandeln Sie die KI als grundlegende Schicht in Ihrer GTM-Architektur und nicht als Schraubenfunktion für vorhandene Prozesse.
• Rund um den Käufer ausrichten: Verwenden Sie KI, um silige Daten und Teams zu vereinheitlichen und während der gesamten Käuferreise synchronisierte, kontextreiche Engagement zu liefern.
• Mit zielgerichteter Veränderung führen: Führungskräfte von C-Level müssen sich vom Transaktionswachstum auf wertorientierte Transformation verlagern, indem sie in Käufer-Intelligenz, Team-Enablement und ergebnisorientierte Ausführung investieren.

Weitere Ressourcen:

• Von B2B & B2C bis B2ME: Wie KI das wahre Potenzial des individuellen Marketings enthüllt
• Nutzung von KI für käufer-zentrierte Strategien zur effektiven Einbeziehung von B2B-Käufern
• Der Zustand der KI im Marketing

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