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B2B營銷人員如何使用人工智能

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想知道如何開始使用人工智能?以我們的營銷人員按需駕駛AI係列為例。

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有遠見的B2B營銷人員知道他們需要使用人工智能。

但是如何使用它呢?

我們知道人工智能能夠創造真正的買家B2B客戶旅程,就像Netflix和亞馬遜等B2C領導者提供的卓越消費者體驗一樣個性化。

然而,將這一願景轉化為現實可能是一個挑戰。

這篇文章旨在提供幫助。

我們將解釋人工智能在B2B營銷中的三個核心用例,這些用例可以作為您正在進行的研究、試點和采用技術的指南。

1.擴大經營規模

在B2B營銷中有很多人工智能的用例。人工智能可以做各種事情,包括:

  • 寫郵件主題;
  • 推薦內容;
  • 根據個人喜好定製客戶內容旅程;
  • 創建數據驅動的內容;
  • 通知關鍵詞研究和內容策略;
  • 還有更多。

但是,無論人工智能能做什麼,它從一開始就是為規模而建造的。

人工智能擅長使用大型數據集進行預測。數據質量越高,預測效果越好。事實上,人工智能在上述所有用例中表現得越好。例如,編寫電子郵件主題行的人工智能工具在編寫10萬個主題行後可能會比編寫1萬個主題行後寫出更好的主題行。

傳統的營銷技術需要處理或處理的數據越多,它就越笨拙和複雜。人工智能的情況通常正好相反。

這意味著B2B營銷人員應該看看他們已經在用傳統營銷技術做什麼(或試圖做什麼)。人工智能很有可能比你目前使用的係統更好地擴展你現有的業務,或者與你目前使用的係統協同工作。它隻需要一個大的、高質量的數據集來運行。

2.把正確的決策外包出去

許多營銷人員害怕人工智能,因為他們擔心失去對活動和戰略的決策權。

毫無疑問,人工智能確實為人類做決定。然而,沒有什麼好害怕的,因為人工智能最擅長做出你一開始就不會做出的決定。

舉個例子:

傳統的營銷自動化平台要求你積極參與決策製定。您使用基於規則的邏輯來確定哪些營銷信息和操作最適合特定的前景。然後,營銷自動化軟件執行您的決策。

然而,這種類型的決策並不過於複雜。在整個係統變得無法管理之前,您的營銷自動化工作流和邏輯的複雜程度是有限的。

但是如果你需要為成千上萬的潛在客戶和客戶提供高度個性化的體驗,會發生什麼呢?

人類不具備策劃如此複雜戰役的認知能力。而今天的傳統營銷解決方案並沒有足夠的火力來執行它。

這是人工智能擅長的另一個領域。人工智能將這些高度個性化的大規模決策從你手中奪走,因為它是唯一能夠首先做出這些決定的技術。通過大規模地做出成千上萬的營銷決策,人工智能做了它最擅長的事情,同時解放了人類營銷人員,讓他們做更多他們最擅長的事情。

這意味著B2B營銷人員應該在部署人工智能的決策中尋找當前或潛在的複雜領域。這不是把你當前的決策外包給人工智能。它是關於找到你自己正在掙紮或無法做出的決定。

3.分析大量數據

B2B營銷人員可以使用人工智能來擴展他們當前的業務,並將超出他們範圍的決策外包出去。但還有一個大領域可以發揮人工智能的巨大作用:數據分析。

大量數據可以成為人工智能係統的天然棲息地。如果你有很多數據,需要幫助你從中獲取價值,AI可能是一個很好的選擇。這是因為人工智能不僅能分析大量數據,還能揭示人類分析師或傳統數據工具所遺漏的洞見。

這些見解可以大幅降低成本,增加收入。更不用說,這些可能是你甚至沒有意識到的商業機會。

這也是為什麼如此多的B2B營銷人員在其運營的各個領域轉向人工智能的另一個原因。如果你知道從哪裏入手,有很多方法可以應用人工智能的力量。

要了解有關創建無摩擦買家體驗的更多信息,請參見這個配置文件關於PathFactory如何使用人工智能實現B2B買家旅程的超級個性化。

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