Wie die Integration künstlicher Intelligenz in das B2B-Marketing Ihr Unternehmen skalieren kann
Veröffentlicht: 2018-03-20Die digitale Marketingbranche integriert kontinuierlich künstliche Intelligenz für die Marketingautomatisierung
Jedes Jahr haben neue Fortschritte im Technologiebereich Unternehmen dabei geholfen, neue Möglichkeiten für die Kundenansprache zu schaffen. Eine der größten Technologien unserer Zeit ist die künstliche Intelligenz (KI), die im B2B-Bereich für viel Aufsehen gesorgt hat. Auch wenn Vermarkter die Algorithmen für maschinelles Lernen erprobt haben, gibt es noch viel zu tun, wenn es um prädiktive Analysen, Personalisierung, statistische Analysen sowie die Generierung von Leads geht.
Angesichts ihres Potenzials ist künstliche Intelligenz im B2B-Vertrieb und -Marketing dazu da, die Art und Weise zu verändern, wie Menschen mit Marken, Informationen und Dienstleistungen interagieren.
Eine gute Handvoll Unternehmensgiganten fürchten die Idee, ihre Marketingfunktionen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz zu automatisieren. Wenn man jedoch die Auswirkungen von KI in der Kundendienstbranche misst, kann man bestätigen, dass das Verständnis von Kundennuancen und das Ableiten von Erkenntnissen aus relevanten Kundendaten dazu führen wird nicht vollständig manuell oder von Menschen allein verwaltet werden.
Dieser Artikel wirft einen tieferen Blick darauf, wie künstliche Intelligenz im Marketing abschneidet und wie effektiv KI den B2B-Vertrieb und das Marketing im heutigen Szenario skaliert, beginnend mit der digitalen Marketingbranche, die ständig künstliche Intelligenz für die Marketingautomatisierung einbezieht.
Digitales Marketing, wie wir es kennen
Top-Marketing-Influencer halten es für unwahrscheinlich, dass die Werbung mit Printmedien, lebhaften Werbetafeln und wiederholten Anzeigen in Radio- und Fernsehsendern oder sogar physischen Auftritten von Tür zu Tür in die alten Tage des Marketings zurückfällt. Das digitale Marketing wächst sprunghaft und die Online-Verkäufe haben sich in den letzten fünf Jahren mehr als verdoppelt.
Untersuchungen zeigen, dass ungefähr 70 % der US-Bürger es vorziehen, online einzukaufen . Darüber hinaus hat die Gesamteinnahmengenerierung aus Online-Anzeigen die von TV-, Desktop- und Zeitungsanzeigen übertroffen.
Solche Echtzeitstatistiken zeigen, wie offen Kunden dafür sind, ihre Online-Präsenz zu einem untrennbaren Teil ihres Lebens zu machen. Dies ist auch ein wichtiger Indikator dafür, dass Marketer ihren Fokus dringend auf die Entwicklung leistungsfähigerer Pre-Sales-Strategien verlagern müssen, um die potenziellen Möglichkeiten zu nutzen, die moderne Methoden des B2B-Marketings bieten.
Alle Online-Marketingkampagnen und -bemühungen drehen sich jedoch darum, wie viel geschäftlicher Wert aus den Daten gezogen wird, die sich auf ihre täglichen Kundeninteraktionen und -engagements beziehen. Bestimmte Faktoren, die am Datenverwaltungsprozess beteiligt sind, entscheiden über das Endergebnis. Wie gehen Sie also vor, um Daten zu manipulieren, die Einblicke in Ihre Customer Journey bieten?
Herausforderungen bei der Ernte wertvoller Daten
Um jede noch so kleine Anforderung der Kunden zu erfüllen und eine maximale Akquisition im B2B-Marketingbereich zu erreichen, sollten Unternehmen ihre Bemühungen darauf konzentrieren, ihre Kunden kennenzulernen . Ob Endverbraucher oder Firmenkunde, jeder Einzelne hinterlässt durch seine Online-Klicks und -Suchen, Live-Kampagnen, Chat- oder E-Mail-Kommunikation, Website-Besuche und Kaufentscheidungen eine Fülle von Informationen.
Wenn es darum geht, Erkenntnisse in Form von Kundenmentalität, Demografie und deren Verhalten aus Unmengen von Daten zu organisieren, zu verarbeiten und abzuleiten, müssen Unternehmen erwägen, künstliche Intelligenz in B2B-Marketing- und Vertriebsstrategien einzubeziehen.
Das Fehlen angemessener Fähigkeiten stellt eine große Herausforderung dar. Unternehmen verpassen oft Einblicke, wenn gesammelte Daten entsorgt oder falsch verwaltet oder als überflüssig angesehen werden – was zu einer schlechten Marketingstrategie vor dem Verkauf führt. Aus diesem Grund würde das Vorhandensein von intelligentem maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Vertrieb und Marketing bei der Erfassung und Verarbeitung von Kundeninteraktionsdaten beispiellose und umsetzbare Erkenntnisse bieten, die zu einem erheblichen ROI führen.
KI und Conversational Computing
Künstliche Intelligenz wurde entwickelt, um die Kapazität der menschlichen Kraft nachzuahmen und ihre Fähigkeit zu übertreffen, über alle bestehenden Geschäftsprozesse hinweg genau zu bleiben. Das KI-gestützte Computersystem, das mit tiefgreifenden maschinellen Lernmethoden hochintelligent gemacht wurde, kann an der Lösung der Probleme arbeiten, ohne Codes für die Programmierung zu benötigen. Dem KI-System wird durch ein vorgegebenes Regelwerk und überzeugende Illustrationen beigebracht, aus menschlichen Interaktionen zu lernen .
KI ermöglicht Conversational Computing und Google verlässt sich auf maschinelle Lerntechnologie , um seine bestehenden intelligenten Produkte wie Google Maps und Google Assistant neu zu erfinden. Google Assistant ist beispielsweise ein großartiges Beispiel für Fortschritte im Bereich der maschinellen Intelligenz, da er ein Gesprächserlebnis bietet, indem für jeden Benutzer eine personalisierte Version von Google erstellt wird. Mithilfe der Elemente der Spracherkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache hilft es Menschen bei ihren täglichen Aufgaben wie Gadget-Steuerung, Kalenderverwaltung, persönlichen Ausflügen und Besprechungen usw.
Auch Produkte wie digitale Assistenten und bilderkennungsbasierte Google-Fotos sind auf KI-Technologie angewiesen.
Ethos, Impuls und Kaufverhalten des Kunden
Für Unternehmen sind Kunden wahre Helden und dienen als Inspiration für die Etablierung neuer Kommunikationskanäle, die durch einzigartige Innovationen entwickelt wurden. Es gibt keinen besseren Ort für Unternehmen, um in Lösungen für künstliche Intelligenz zu investieren, als Kundenservice und Engagement. Der proaktive Einsatz von KI wird es B2B-Vermarktern ermöglichen, mehr Daten zu sammeln und zu organisieren , um das Funktionieren ihres bestehenden Geschäftsnetzwerks, das aus Kunden, Lieferanten, Partnern, Händlern und Vermarktern besteht, richtig zu nutzen.
Ob Vorhersage oder Personalisierung, Marketer können alle Bereiche des Markenmarketings durch eine 360-Grad-Navigation der Gewohnheiten, Tendenzen, Impulse und Kaufmuster der Kunden berühren. Um Ihnen einen schnellen Überblick zu verschaffen, kann Künstliche Intelligenz im B2B-Marketing im Folgenden helfen –
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- Prognostizieren Sie potenzielle Kunden
- Unterscheiden Sie zwischen Käufern und Besuchern
- Identifizieren Sie besondere Trends und Entscheidungen
- Personalisieren Sie verschiedene Online-Kampagnen
- Verbesserte Leadgenerierung
- Intelligente Entscheidungsfindung
- Erhöhte Effizienz
- Steigern Sie Ihren Umsatz und Ihren Umsatz
Berichte zur Verbraucherforschung deuten auch darauf hin, dass 80 % der Marketingverantwortlichen glauben, dass künstliche Intelligenz im B2B-Marketing das Feld in den nächsten fünf Jahren vollständig revolutionieren wird.
Künstliche Intelligenz im B2B-Marketing führt zu mündigen Kunden
Maschinelles Lernen + Intelligenz + Digitales Marketing = Befähigte Kunden
Die Einführung künstlicher Intelligenz im B2B-Marketing wird nicht nur Unternehmen helfen, sondern auch Kunden berühren, indem sie sie stärken, indem sie ihnen mehr geben, als sie erwarten können. Hier können Marketer Erkenntnisse aus ihrer Software gewinnen und diese in intelligente Kaufentscheidungen für Kunden umwandeln.
Durch die Kombination von Predictive Analytics mit der Verarbeitung natürlicher Sprache wird es einfacher, die zukünftigen Entscheidungen und das Einkaufsverhalten von Kunden vorherzusagen.
Wir sehen bereits den Aufstieg von KI-gestützten Nachrichtenaufforderungen, bei denen Kunden relevante Vorschläge und Kaufangebote im B2C-Bereich erhalten. Die Zeit ist nicht weit, wo wir im B2B-Bereich mit der Verschmelzung von künstlicher Intelligenz im Marketing etwas Ähnliches in der Praxis sehen.
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in Echtzeit
- Chatbots und Sprachassistenten: Chatbots und digitale Sprachassistenten sind wesentliche Beispiele für Conversational Computing in Kombination mit leistungsstarker KI, um eine nahtlose Benutzererfahrung mit transienten Daten wie Google, Amazon und Facebook zu fördern.
- Benutzerbindung : Die Erstellung eines Vorhersageanalysemodells, das mit Hilfe von aktivem maschinellem Lernen abgeleitet wird, wie es von Urban Airship und Microsoft Azure durchgeführt wird, wird Händlern helfen, ihren Handel effizienter zu führen, indem sie proaktiv den Kundenpuls erfassen und die Bindungsrate erhöhen.
- Verarbeitung natürlicher Sprache : Das maschinelle Lernen kann durch die Verarbeitung natürlicher Sprache weiter ausgebaut werden, um die digitale Werbung und Datenorganisation zu verbessern und weitaus genauere Vorhersagemodelle zu erstellen, die mit den relevantesten Schlüsselwörtern funktionieren, wie es QuanticMind tut.
Künstliche Intelligenz im Marketing = mehr Relevanz und Kontrolle
Bevor das Internet zu einem alltäglichen Teil unseres Lebens wurde, war Echtzeitwerbung eine Sackgasse. Beschränkt auf das Senden zufälliger Werbebotschaften an Kunden, um Verkäufe und Engagement zu steigern. Traditionelle Einweg-Werbung und Kundenservice beherrschten den Markt und erzeugten keine ausreichende Resonanz. Vor dem weit verbreiteten Aufkommen und der Einführung des Internets litten der B2B-Vertrieb und das Marketing unter dem Mangel an interaktivem Dialog. Für potenzielle Kunden war es schwierig, die richtigen Lösungen zu finden, da es keine sozialen Kanäle gab, um Markenerfahrungen in Worten zu teilen.
Schnitt auf das heutige Szenario – die Dinge liegen weit auseinander. Kunden können jetzt ihre Kaufreise steuern, aber ihre Favoriten im Handumdrehen identifizieren und auswählen. Online-Medien sind jetzt flüssig, schnell und bieten ununterbrochene, aber noch wichtiger, relevante Dienste , die Kunden in Anspruch nehmen können.
Auf der anderen Seite können Kunden den Einsatz von Werbeblocker-Software vermeiden, da künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie B2B-Marketingkampagnen durchgeführt werden, neu definieren wird. Durch die Integration von KI können Marketingspezialisten Kunden mit dem richtigen Kontext zur richtigen Zeit mit einem fundierten Ansatz ansprechen.
Somit wird ineffektives und verzweifeltes digitales Marketing zum Erliegen kommen und den Ruf der Marke nicht mehr beeinträchtigen oder die Aufgabe der Marke erhöhen.
Datenanalyse und Prognose in Echtzeit
Online-Marketing-Mogule plappern oft den Begriff „Echtzeit“ nach, wenn sie die Leistung von Pre-Sales-Bemühungen oder Kundenservice beschreiben. Aber die Ankunft des maschinellen Lernens angesichts des intelligenten Marketings hat es durchaus möglich gemacht. Künstliche Intelligenz im B2B-Marketing hat erfolgreich alle Barrieren überwunden , die Unternehmen daran gehindert haben, ihre potenziellen Kunden zu erreichen.
Kunden können jetzt minütlich wechselnde Angebote und Aktionen sehen. Eine Maschine muss lediglich die durch ihr Verhaltensmuster erstellten Online-Daten verarbeiten, um relevante, kundenspezifische Lösungen zu erstellen und zukünftige Kauftrends auf der Grundlage vergangener Kaufmuster zu prognostizieren.
Adinton ist ein großartiges Beispiel für ein Unternehmen , das Lösungen für maschinelles Lernen für Unternehmen auf der ganzen Welt anbietet. CEO von Adinton bestätigt, dass maschinelles Lernen neue Möglichkeiten für eine intelligentere Budgetierung im Online-Marketing eröffnet hat. Ihm zufolge ruft eine solche intelligente Technologie rund um die Uhr Echtzeitdaten ab, die es Unternehmen ermöglichen, sie zu analysieren, um aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Marketinginhalte werden überzeugend und einflussreich
Um mit der Zielgruppe zu interagieren, nutzen die Vermarkter des Unternehmens die gesammelten Erkenntnisse, um E-Mail-Kampagnen zu entwerfen und kreative Anzeigen zu erstellen. Die Autoren von Inhalten müssen intelligent genug sein, um genaue Vermutungen darüber anstellen zu können, womit sich Kunden identifizieren können und werden. Mit der Integration in Natural Language Generation kann die Inhaltspflege jedoch basierend auf Kundenpräferenzen und demografischen Merkmalen automatisiert werden.
Die Entwicklung relevanter Inhalte für Ihre Zielgruppen, um sie durch verschiedene Phasen des Marketing-Trichters zu bewegen, wird durch die Einbeziehung von KI in das Marketing weitaus rationalisiert.
Algorithmen können ausgeführt werden, um Daten Ihrer Kunden/Ihrer Zielgruppe zu sammeln und zu sortieren, die sich darauf beziehen, was sie gerne lesen, ihre aktuellen Herausforderungen und Bedenken in Bezug auf Ihr Geschäft oder Ihre Dienstleistungsangebote usw. In diesem Maße hochgradig personalisierte Daten erfassen, können Marketingfachleute Kuratieren und erstellen Sie dann Inhalte, die relevant sind und ihre Fragen beantworten, entweder über Outreach-Systeme wie E-Mails oder soziale Medien oder durch die Integration von Chatbots, die sich direkt mit ihren potenziellen Kunden unterhalten können.
Die intelligente Chatbot-Integration unterstützt nicht nur Ihr Vertriebsteam bei seinen Interaktionen, sondern steigert auch direkt die Kundenbindung sowie die Konversionsraten für alle beworbenen Kampagnen.
Der digitale Betrieb wird wirtschaftlich
Eine der größten Herausforderungen des Marketings ist die Kostenoptimierung. Da der gesamte Geschäftskult online geht, scheint maschinelles Lernen eine gute Wahl zu sein, um Marketingherausforderungen in Bezug auf Kosten zu bewältigen.
Da die Deep Learning-Fähigkeit der KI nur minimale menschliche Kraft erfordert, kann ein solches automatisiertes System erhebliche Kosten im Prozess reduzieren und gleichzeitig die Arbeitseffizienz steigern. Dieser einzigartige Ansatz im Bereich des digitalen Marketings trägt auch dazu bei, die Kosten für die Geschäftskommunikation weiter zu senken, da Kunden automatische Antworten und maschinell aktivierte Vorschläge per E-Mail, Online-Anzeigen, Push-Nachrichten oder Posts in sozialen Medien erhalten.
Einführung von KI in Vertrieb und Marketing heute und morgen
Bisher wurde KI von vielen Führungskräften im IT-Bereich in großem Umfang eingesetzt. Google hat sein Pixel letztes Jahr auf den Markt gebracht und dabei das Potenzial des maschinellen Lerntools namens Doubleclick genutzt. Es trug dazu bei, die Anzahl der sichtbaren Impressionen basierend auf historischen Daten zu erhöhen. Google verzeichnete einen Anstieg bei der Platzierung der relevantesten Anzeigen für die relevante Zielgruppe und erzielte mit dem Tool mehr Impressionen als andere Kampagnen, die das Tool nicht verwendeten.
KI ermöglicht es Marketern also, die zukünftigen Ergebnisse anhand der Vorgeschichte vorherzusagen . In einer kürzlich durchgeführten Umfrage bestätigten mehr als 90 % der Top-Marketing-Influencer, dass intelligente Menschen in Kombination mit maschinellem Lernen die Zukunft des B2B-Marketings sein werden.
Instacart griff auch auf die Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen TensorFlow von Google zurück, um vorherzusagen, wie Käufer der Reihenfolge folgen werden, um Artikel im Geschäft zu kaufen.
Coca-Cola verlässt sich auch auf KI, um die Kundenbindung auf Smartphones neu zu erfinden . Dasselbe gilt für Walt Disney Co., da es sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache stützt, um einen Audio-Soundtrack abzuspielen, während es Ihrem Kind eine Geschichte vorliest.
Schlussbemerkungen
Alles in allem kann man sagen, dass in der Welt des B2B-Marketings in Bezug auf KI viel passiert und passieren wird. Es ist zwingend erforderlich, die Tatsache anzuerkennen, dass künstliche Intelligenz ein starkes Potenzial zur Gestaltung von Vertrieb und Marketing hat. Alle praktischen Anwendungsfälle deuten darauf hin, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen können, den wilden Datenfluss zu verwalten, um Echtzeit-Vorhersagemodelle zu erstellen und effektiv mit Kunden in Kontakt zu treten und gleichzeitig Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Unternehmen müssen sich für die Zusammenarbeit mit dem richtigen Technologiepartner entscheiden, um sie bei diesem Paradigmenwechsel und Übergang zur Einführung von KI in ihre Marketingstrategien zu unterstützen.
Optimierte Entscheidungsfindung, kürzere Verkaufszyklen durch „vorausschauenden“ Einkauf und personalisierte Kontaktaufnahme sind einige überzeugende Ergebnisse, die zu einem WIN/WIN-Szenario für beide führen – Unternehmen und ihre Kunden.