在 B2B 营销中集成人工智能如何扩展您的业务
已发表: 2018-03-20数字营销行业正在稳步将人工智能用于营销自动化
每年，技术领域的新进展都会通过为客户外展创造新的机会来帮助企业。 我们这个时代最伟大的技术之一是人工智能 (AI)，它一直在 B2B 领域引起轰动。 尽管营销人员已经在机器学习算法方面进行了测试，但在预测分析、个性化、统计分析以及潜在客户生成方面仍有重要的领域需要覆盖。
鉴于其潜力，B2B 销售和营销中的人工智能将改变人们与品牌、信息和服务互动的方式。
不少企业巨头害怕使用人工智能实现营销功能自动化的想法，然而，通过衡量人工智能在客户服务行业的影响，人们可以肯定，了解客户的细微差别并从相关客户数据中获得洞察力将不能完全手动或仅由人类管理。
本文深入探讨了人工智能在营销中的作用，以及人工智能如何有效地扩大 B2B 销售和营销在当今的场景中，从数字营销行业开始，该行业正在稳步将人工智能用于营销自动化。
我们所知道的数字营销
顶级营销影响者发现，广告不太可能回到过去的营销时代，即印刷媒体、生动的广告牌、广播和电视频道上的重复广告，甚至是挨家挨户的露面。 数字营销正在突飞猛进，在线销售额在过去五年中翻了一番多。
研究表明，大约70% 的美国公民更喜欢在网上购物。 此外，在线广告的总收入已超过电视、桌面和报纸广告。
这种实时统计数据凸显了客户如何愿意让他们的在线形象成为他们生活中不可分割的一部分。 这也是营销人员迫切需要将注意力转移到开发更强大的售前策略以利用现代 B2B 营销方法提供的潜在机会的重要指标。
然而，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得多少商业价值。 数据管理过程中涉及的某些因素决定了最终结果的成败。 那么，您如何处理数据以深入了解您的客户旅程呢？
收集宝贵数据的挑战
为了满足客户的每一分钟需求，在B2B营销空间内达到最大的获取量，企业应该集中精力学习客户。 无论是最终用户还是企业客户，每个人都会通过他们的在线点击和搜索、实时活动、聊天或电子邮件通信、网站访问和购买决策留下大量信息。
在以客户心态、人口统计数据及其行为的形式从大量数据中组织、处理和获取洞察力时，企业需要考虑将人工智能纳入 B2B 营销和销售策略。
缺乏适当的技能组合是一项重大挑战，企业经常错过洞察力，因为收集的数据被处置或管理不善或被认为是多余的——导致售前营销策略不佳。 这就是为什么在收集和处理客户交互数据时，智能机器学习和人工智能在销售和营销中的存在将提供无与伦比且可操作的洞察力，从而产生显着的投资回报率。
人工智能和对话计算
人工智能旨在模拟人力的能力，并超越他们在所有现有业务流程中保持准确的能力。 人工智能驱动的计算系统通过深度机器学习方法变得高度智能，无需编程代码即可解决问题。 人工智能系统被教导通过一组预定的规则和令人信服的插图从人类互动中学习。
人工智能支持对话计算，谷歌依靠机器学习技术重塑其现有的智能产品，如谷歌地图和谷歌助手。 例如，谷歌助手是机器智能领域取得进展的一个很好的例子，因为它通过为每个用户制作个性化的谷歌版本来提供对话体验。 它利用语音识别和自然语言处理的元素，帮助人们完成日常任务，例如小工具控制、日历管理、个人外出和会议等。
数字助理和基于图像识别的谷歌照片等产品也依赖于人工智能技术。
客户的精神、冲动和购买模式
对于企业来说，客户是真正的英雄，他们是建立通过独特创新开发的新沟通渠道的灵感来源。 对于企业来说，没有比客户服务和参与更好的地方投资人工智能解决方案了。 主动使用人工智能将使 B2B 营销人员能够收集和组织更多数据，以正确吸收由客户、供应商、合作伙伴、分销商和营销人员组成的现有业务网络的功能。
无论是预测还是个性化，营销人员将能够通过对客户习惯、倾向、冲动和购买模式的 360 度导航，触及品牌营销的所有领域。 为了给您一个快速的概述，B2B 营销中的人工智能可以在以下方面提供帮助 -
为你推荐：
元界将如何改变印度汽车业
反暴利条款对印度初创企业意味着什么？
教育科技初创公司如何帮助印度的劳动力提高技能并为未来做好准备……
本周新时代科技股：Zomato 的麻烦仍在继续，EaseMyTrip 发布强...
印度初创公司走捷径寻求资金
数字营销平台 Logicserve 获得 80 卢比的资金，更名为 LS Dig...
- 预测潜在客户
- 区分买家和访客
- 识别特殊趋势和选择
- 个性化各种在线活动
- 改进的潜在客户生成
- 明智的决策
- 提高效率
- 推动更多销售和收入
消费者研究报告还表明，80% 的营销主管认为 B2B 营销中的人工智能将在未来五年内彻底改变该领域。
B2B 营销中的人工智能带来赋权客户
机器学习 + 智能 + 数字营销 = 授权客户
在 B2B 营销中采用人工智能不仅可以帮助企业，还可以通过为客户提供超出预期的东西来赋予他们权力，从而触动客户。 在这里，营销人员可以从他们的软件中获得洞察力，并将其转化为客户的明智购买决策。
通过将预测分析与自然语言处理相结合，预测客户未来的选择和购物行为变得更加容易。
我们已经看到人工智能辅助消息提示的兴起，客户可以在 B2C 领域收到相关建议和购买优惠。 随着人工智能在营销中的融合，我们在 B2B 领域的实践中看到类似的东西的时间不远了。
实时机器学习用例
- 聊天机器人和语音助手：聊天机器人和数字语音助手是会话计算与强大的人工智能相结合的典型示例，可使用谷歌、亚马逊和 Facebook 等瞬态数据推动无缝用户体验。
- 用户参与度：在主动机器学习的帮助下制作预测分析模型，如 Urban Airship 和 Microsoft Azure 所做的那样，将通过主动感知客户脉搏和提高保留率来帮助商家更有效地开展业务。
- 自然语言处理：机器学习可以通过自然语言处理进一步扩展，以增强数字广告和数据组织，并建立更准确的预测模型，如 QuanticMind 所做的那样，对最相关的关键字起作用。
营销中的人工智能 = 更多的相关性和控制力
在互联网成为我们日常生活的一部分之前，实时广告是一条死胡同。 仅限于向客户发送随机广告信息以推动销售和参与。 传统的单向广告和客户服务方式统治了市场，没有产生足够的反应。 在互联网广泛出现和采用之前，B2B 销售和营销缺乏互动对话。 鉴于没有社交渠道可以用文字分享品牌体验，潜在客户很难找到正确的解决方案。
切入今天的场景——事情截然不同。 客户现在可以控制他们的购买过程，但可以立即识别和选择他们的最爱。 在线媒体现在是流动的、快速的，并提供不间断但更重要的是，相关服务供客户使用。
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 营销活动的开展方式。 随着人工智能的结合，营销人员可以在正确的时间通过明智的方法以正确的上下文定位客户。
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
在线营销大亨在描述售前工作或客户服务的表现时，经常鹦鹉学舌地使用“实时”一词。 但是，面对智能营销，机器学习的到来让这成为可能。 B2B 营销中的人工智能成功地打破了阻碍企业实现其前景的所有障碍。
客户现在可以每分钟看到不断变化的优惠和促销活动。 一台机器只需要处理由他们的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，同时根据过去的购买模式预测未来的购买趋势。
Adinton 是一家为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。 Adinton 的首席执行官证实，在在线营销方面，机器学习为更智能的预算带来了新的机会。 据他介绍，这种智能技术可以 24/7 全天候获取实时数据，使公司能够对其进行分析，以产生强大的、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，公司的营销人员自己承担起使用收集到的洞察力来设计电子邮件活动和撰写创意广告的责任。 内容编写者必须足够聪明，才能准确猜测客户可以和将要与之相关的内容。 但是，通过与自然语言生成的集成，可以根据客户偏好和人口统计数据自动执行内容管理。
为您的目标受众开发相关的内容片段，以使他们通过营销漏斗的不同阶段，将人工智能纳入营销将更加简化。
可以运行算法来收集和整理您的客户/受众的数据，这些数据涉及他们喜欢阅读的内容、他们当前的挑战和对您的业务或服务产品的担忧等。在获取高度个性化的数据后，营销人员可以然后策划和创建相关的内容，并通过邮件或社交媒体等外展系统或通过整合可以直接与潜在客户交谈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，还可以直接提高客户参与度以及他们所宣传的任何活动的转化率。
数字化运营变得经济
营销的可怕挑战之一是优化所涉及的成本。 随着整个商业狂热的上线，机器学习听起来像是解决与成本相关的营销挑战的绝佳选择。
由于人工智能的深度学习能力涉及最少的人力，这样的自动化系统可以减少过程中的大量费用，同时也提高了工作效率。 这种在数字营销领域的独特方法还有助于进一步降低业务沟通成本，因为客户可以通过电子邮件、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。
今天和明天在销售和营销中采用人工智能
到目前为止，人工智能已被许多 IT 领域的领导者广泛使用。 谷歌去年利用称为 Doubleclick 的机器学习工具的潜力推出了 Pixel。 它有助于增加基于历史数据的可见展示次数。 谷歌看到向相关受众投放最相关的广告有所增加，与未使用该工具的其他广告系列相比，使用该工具获得了更多的印象。
因此，人工智能允许营销人员使用以前的历史来预测未来的结果。 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 还借助谷歌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对智能手机的参与。 华特迪士尼公司也是如此，因为它依靠自然语言处理来播放音频配乐，同时为您的孩子读故事。
最后的话
总而言之，可以肯定地说，在 B2B 营销领域，与 AI 相关的事情正在发生并且即将发生。 承认人工智能具有塑造销售和营销的强大潜力这一事实势在必行。 所有实际用例表明，人工智能和机器学习可以帮助企业管理大量数据流，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人工智能的这种范式转变和过渡。
优化决策、通过“预测性”购买和个性化外展缩短销售周期是一些令人信服的结果，可为企业及其客户带来双赢局面。