Nutzung von KI für käufer-zentrierte Strategien zur effektiven Einbeziehung von B2B-Käufern

Investitionen in KI haben beispiellose Niveau erreicht.

Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums wurde der globale AI -Infrastrukturmarkt im Wert von 35,42 Milliarden US -Dollar im Jahr 2023 bewertet und bis 2030 voraussichtlich 223,45 Milliarden US -Dollar erreichen.

Unsere Marktforschung im vierten Quartal 2024 zeigt, dass 55,4% der B2B -Marketing -Teams in KI investieren, um Daten zu automatisieren und zu analysieren, um umsetzbarer Käufer zu produzieren und Gruppenbindung zu kaufen und Conversions zu beschleunigen.

Diese schnelle Akzeptanz hat jedoch eine wichtige Herausforderung ergeben: den Mangel an zusammenhängenden Strategien für diese beispiellosen Investitionen.

Microsofts Jahresbericht 2024 Work Trend Index wiederholt dies und zeigt, dass 60% der Führungskräfte über die KI -Strategie ihrer Organisation besorgt sind, während 59% sich über die Auswirkungen der KI auf die Produktivität nicht sicher sind.

Für B2B-Vermarkter besteht die tatsächliche Chance darin, die AI-optimierte Datenanalyse in Kombination mit KI-Agenten zu nutzen, damit Käufer in einem Markt, der durch komplexe Kaufreisen und große, defensive Einkaufsgruppen definiert ist, effektiver ermöglicht.

Die strategische Verwendung von KI ermöglicht es den Vermarktern, riesige Datenpools zu nutzen, um käufer-zentrierte Strategien zu entwickeln, die diese Komplexität angehen und Entscheidungen stärken.

Darüber hinaus kann KI genutzt werden, um Markt- und Marketing -Erkenntnisse zu verbessern und anzuhängen, um den greifbaren Wert dieser Bemühungen zu demonstrieren.

In diesem Artikel werde ich wichtige Taktiken für die Nutzung von KI teilen, um Käufern zu ermöglichen – und Conversions zu erhöhen, indem ich eine reichhaltige Erfahrung liefert.

Warum ist die Käufer -Aktivierung so wichtig?

Wir haben einen erheblichen Trend von Käufern gesehen, die ihre eigenen unabhängigen Forschungen durchführten. Laut einem kürzlich von 6Sense zusammengestellten Bericht von 6Sense haben fast 70% der Kaufreise mit anderen Mitgliedern der Kaufgruppe zusammengearbeitet.

Um diese Käufer effektiv zu engagieren, müssen Vermarkter ihren Schwerpunkt auf die Verbesserung des Markenbewusstseins, die Schaffung von Markenpräferenzen und die Bereitstellung relevanter Inhalte verlagern, die diese Käufer bei ihrer Forschung und Entscheidungsfindung unterstützen.

Im Wesentlichen müssen Vermarkter ein bereicherteres Käufererlebnis schaffen, das nahtlos mit den Vorlieben und Verhaltensweisen von ganzen Kaufgruppen übereinstimmt, was die besonderen Bedürfnisse jedes Stakeholders ausmacht.

KI ist einzigartig positioniert, um diese käufer-zentrierten Strategien zu unterstützen, indem Marketingdaten erweitert und optimiert werden.

Auf diese Weise können Vermarkter hochgeschnittene und effektive Strategien entwickeln, um Käufer in jeder Phase ihrer Reise einzubeziehen.

4 Taktik zur Nutzung von KI für käufer-zentrierte Strategien

1. Verbesserung der Personalisierung und des Targets mit AI-Augmented Intelligence

Demand Intelligence, der aus Datenquellen von Erstanbietern wie Analytics, CRM-Daten (Client Relationship Management), Kampagnenmetriken und Kundenfeedback stammt, ist für die Bereitstellung einer personalisierten Öffentlichkeitsarbeit, die ein qualifiziertes Engagement vorantreibt, von wesentlicher Bedeutung.

KI kann diese Personalisierung verbessern, indem er in großen Anbietern von Erstanbieterdaten mit firmographischen, technografischen und Standorteinsichten analysiert wird, um detaillierte Käuferpersonen aufzubauen und das Verhalten und die Absichten des Interessenten zu erkennen.

Dies verbessert nicht nur das Targeting, sondern ermöglicht auch eine präzise Zuordnung von Käuferreisen, was die Erkenntnisse bietet, die erforderlich sind, um hochpersonalisierte Nachrichten zu erstellen, die bei jedem Kaufgruppenmitglied zutiefst Resonanz finden.

Darüber hinaus kann KI genutzt werden, um Konversationsinhalte zu generieren, die mit dem Benutzerverhalten und den Präferenzen ausgerichtet sind – abhängig von den organisatorischen Richtlinien in Bezug auf generative Inhalte.

Dies stellt sicher, dass Messaging sowohl relevant als auch ansprechend ist und den Nachfrageerfolg weiter treibt.

2. ABX Enablement

Personalisierung in Skala ist ein Eckpfeiler erfolgreicher Strategien für Kontobasis (ABX), kann jedoch sowohl komplex als auch ressourcenintensiv sein.

AI bietet eine taktische Lösung, indem kritische Aufgaben wie die Segmentierung und Datenanalyse in großen Konten in großen Konten optimiert werden.

Es kann genutzt werden, um Schmerz- und Reibungspunkte auf der Reise des Käufers zu identifizieren, sodass Vermarkter Omnichannel -Erlebnisse herstellen und optimieren können, die auf Zielkonten zugeschnitten sind.

AI zeichnet sich auch bei der Account -Priorisierung aus und nutzt dynamische Bewertungen und Absichtsdaten, um Konten und Käufer mit der höchsten Konvertierungswahrscheinlichkeit zu bestimmen.

Dies stellt sicher, dass die Ressourcen auf die vielversprechendsten Chancen, die Steigerung der Effizienz und die Maximierung der Auswirkungen von ABX -Initiativen richten.

3.. Anspruchsvolle automatisierte Pflegesequenzen

Einer der aufregendsten Anwendungsfälle von KI ist die Erstellung automatisierter Omnichannel -Förderungsstrategien, die gezielte, kohärente Erfahrungen über Kanäle wie E -Mail, soziale Medien, bezahlte Medien und Content -Netzwerke hinweg liefern.

Durch die Nutzung von Datenanalysen, Verhaltenserkenntnissen und maschinelles Lernen können KI Messaging, Timing und Bereitstellung an individuelle Aussichtspräferenzen anpassen.

Wie die KI -Optimierung über Marketingkanäle hinweg verwendet werden kann:

• E-Mail: Personalisierte Inhalte basierend auf dem Einsatz und Verhalten von Benutzern.
• Social Media: Soziales Zuhör- und Stimmungsanalyse.
• Bezahlte Medien: Große A/B-Tests und optimierte Nachrichten in Echtzeit.
• Inhaltsaktivierung: Die Kuration und Verteilung von Inhalten auf Nischenplattformen basierend auf der Präferenz der Zielgruppe.

4. Performance -Erkenntnisse für eine größere Optimierung

AI hat das Potenzial, eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Leistungsmessung zu spielen, indem er tiefere Erkenntnisse liefert und eine intelligentere Ressourcenzuweisung zeitnah und kostengünstig ermöglicht.

Im Folgenden finden Sie nur wenige Möglichkeiten, wie AI die Nachfrageleistung freischalten kann:

• Multi-Touch-Attribution-Analyse: Identifizieren von Kanälen, Inhalten und Berührungspunkten, die am meisten zu Conversions beitragen, sowie die Verfolgung von Inhaltsverbrauchsmustern und -trends.
• Conversion -Rate -Erkenntnisse: Aufdecken von Schlüsselfaktoren, die die Conversion -Raten über Kontosegmente, Verkaufsphasen oder Kampagnen hinweg beeinflussen, um die zukünftige Öffentlichkeitsarbeit zu informieren.
• Erkennung von Engagement Trend: Erkennung von Verschiebungen in der Art und Weise, wie Schlüsselkonten mit verschiedenen Inhaltstypen oder -formaten in Kontakt treten, um Inhaltsprioritäten zu bestimmen.
• Zentraler Leistungszentrum: Konsolidierung von Kampagnenmetriken und -gebnissen, Ermöglichung der Echtzeitüberwachung und Analyse des Kaufgruppenverhaltens.
• Ressourcenoptimierung: Identifizierung von Taktiken oder Kanälen der Unterperformance, um die Ressourcenzuweisung auf Aktivitäten mit höheren Auswirkungen zu ermöglichen.

Die Bedeutung einer einheitlichen Strategie

Das Versprechen von KI liegt darin, die Innovation durch Effizienz über die Verfolgung des Wachstums um jeden Preis voranzutreiben. Aus diesem Grund sollten ausgefeilte strategische Planungs- und Datenanalyse Vorrang vor Aufgaben des Ad-hoc-Inhaltserstellers haben.

Mit 55% der Käufer, die KI zur Automatisierung und Analyse von Daten verwenden und 45% auf die Station und Optimierung von Systemen und Prozessen konzentrieren, benötigen Unternehmen klare Anleitung, realistische Erwartungen und genau definierte Ergebnisse (Ergebnisse unserer Marktforschung unserer FALK 2024).

Um dies zu erreichen, ist es wichtig, Teams in KI zu upskill zu machen und einen geeigneten Rahmen für die Einführung zu bieten, einschließlich klarer Richtlinien für die Nutzung von KI, den Schutz des Datenschutzes und Schutz vor Cyber ​​-Bedrohungen.

Auf diese Weise können Go-to-Market-Teams (GTM) einen strukturierten Ansatz zur KI-Einführung entwickeln, der durch robuste Governance, Standardisierung und einen Fokus auf nachhaltige, wertorientierte Umsetzung gekennzeichnet ist.

Key Takeaways

• Die Welt erlebt einen KI -Investitionsschub: Die globale Investition in KI hat beispielloses Niveau erreicht. Viele Organisationen haben jedoch mit einem Mangel an zusammenhängenden KI -Strategien zu kämpfen und ihre Auswirkungen auf die Produktivität zu messen.
• Käufer-zentrierte Strategien: Die zunehmende Komplexität des Kauf von Reisen mit großen, defensiven Kaufgruppen bietet B2B -Vermarktern eine bedeutende Chance, generative und agenten -KI für ein effektiveres Engagement zu nutzen.
• Stellen Sie eine starke Ausrichtung auf die Bedürfnisse der Käufer sicher: Die Zentrierung von KI -Praktiken um Käufer und Kaufgruppen verfeinert Ihre Targeting, Messaging und Kampagnenoptimierung. Diese Ausrichtung beeinflusst die Markenwahrnehmung und die Gesamtqualität der Käufererfahrung direkt.

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Ausgewähltes Bild: Golden Sikorka/Shutterstock