在 B2B 營銷中集成人工智能如何擴展您的業務
已發表: 2018-03-20數字營銷行業正在穩步將人工智能用於營銷自動化
每年，技術領域的新進展都會通過為客戶外展創造新的機會來幫助企業。 我們這個時代最偉大的技術之一是人工智能 (AI)，它一直在 B2B 領域引起轟動。 儘管營銷人員已經在機器學習算法方面進行了測試，但在預測分析、個性化、統計分析以及潛在客戶生成方面仍然存在重大問題。
鑑於其潛力，B2B 銷售和營銷中的人工智能將改變人們與品牌、信息和服務互動的方式。
少數企業巨頭害怕使用人工智能實現營銷功能自動化的想法，然而，通過衡量人工智能在客戶服務行業的影響，人們可以肯定，了解客戶的細微差別並從相關客戶數據中獲得洞察力將不能完全手動或僅由人類管理。
本文深入探討了人工智能在營銷中的作用，以及人工智能如何有效地擴大 B2B 銷售和營銷在當今的場景中，從數字營銷行業開始，該行業正在穩步將人工智能用於營銷自動化。
我們所知道的數字營銷
頂級營銷影響者發現，廣告不太可能回到過去的營銷時代，即印刷媒體、生動的廣告牌、廣播和電視頻道上的重複廣告，甚至是挨家挨戶的露面。 數字營銷正在突飛猛進，在線銷售額在過去五年中翻了一番多。
研究表明，大約70% 的美國公民更喜歡在網上購物。 此外，在線廣告的總收入已超過電視、桌面和報紙廣告。
這種實時統計數據凸顯了客戶如何願意讓他們的在線形象成為他們生活中不可分割的一部分。 這也是營銷人員迫切需要將注意力轉移到開發更強大的售前策略以利用現代 B2B 營銷方法提供的潛在機會的重要指標。
然而，所有在線營銷活動和努力都圍繞著從與其日常客戶互動和參與相關的數據中獲得多少商業價值。 數據管理過程中涉及的某些因素決定了最終結果的成敗。 那麼，您如何處理數據以深入了解您的客戶旅程呢？
收集寶貴數據的挑戰
為了滿足客戶的每一分鐘需求，在B2B營銷空間內達到最大的獲取量，企業應該集中精力學習客戶。 無論是最終用戶還是企業客戶，每個人都會通過他們的在線點擊和搜索、實時活動、聊天或電子郵件通信、網站訪問和購買決策留下大量信息。
在以客戶心態、人口統計數據及其行為形式從大量數據中組織、處理和獲取洞察力時，企業需要考慮將人工智能納入 B2B 營銷和銷售策略。
缺乏適當的技能組合是一項重大挑戰，企業經常錯過洞察力，因為收集的數據被處置或管理不善或被認為是多餘的——導致售前營銷策略不佳。 這就是為什麼在收集和處理客戶交互數據時，智能機器學習和人工智能在銷售和營銷中的存在將提供無與倫比且可操作的洞察力，從而帶來顯著的投資回報率。
人工智能和對話計算
人工智能旨在模擬人力的能力，並超越他們在所有現有業務流程中保持準確的能力。 人工智能驅動的計算系統通過深度機器學習方法變得高度智能，無需編程代碼即可解決問題。 人工智能係統被教導通過一組預定的規則和令人信服的插圖從人類互動中學習。
人工智能支持對話計算，谷歌依靠機器學習技術重塑其現有的智能產品，如穀歌地圖和谷歌助手。 例如，谷歌助手是機器智能領域取得進展的一個很好的例子，因為它通過為每個用戶製作個性化的谷歌版本來提供對話體驗。 它利用語音識別和自然語言處理的元素，幫助人們完成日常任務，例如小工具控制、日曆管理、個人外出和會議等。
數字助理和基於圖像識別的谷歌照片等產品也依賴於人工智能技術。
客戶的精神、衝動和購買模式
對於企業來說，客戶是真正的英雄，他們是建立通過獨特創新開發的新溝通渠道的靈感來源。 對於企業來說，沒有比客戶服務和參與更好的地方投資人工智能解決方案了。 主動使用人工智能將使 B2B 營銷人員能夠收集和組織更多數據，以正確吸收由客戶、供應商、合作夥伴、分銷商和營銷人員組成的現有業務網絡的功能。
無論是預測還是個性化，營銷人員將能夠通過對客戶習慣、傾向、衝動和購買模式的 360 度導航，觸及品牌營銷的所有領域。 為了給您一個快速的概述，B2B 營銷中的人工智能可以在以下方面提供幫助 -
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- 預測潛在客戶
- 區分買家和訪客
- 識別特殊趨勢和選擇
- 個性化各種在線活動
- 改進的潛在客戶生成
- 明智的決策
- 提高效率
- 推動更多銷售和收入
消費者研究報告還表明，80% 的營銷主管認為 B2B 營銷中的人工智能將在未來五年內徹底改變該領域。
B2B 營銷中的人工智能帶來賦權客戶
機器學習 + 智能 + 數字營銷 = 授權客戶
在 B2B 營銷中採用人工智能不僅可以幫助企業，還可以通過為客戶提供超出預期的東西來賦予他們權力，從而觸動客戶。 在這裡，營銷人員可以從他們的軟件中獲得洞察力，並將其轉化為客戶的明智購買決策。
通過將預測分析與自然語言處理相結合，預測客戶未來的選擇和購物行為變得更加容易。
我們已經看到人工智能輔助消息提示的興起，客戶可以在 B2C 領域收到相關建議和購買優惠。 隨著人工智能在營銷中的融合，我們在 B2B 領域的實踐中看到類似的東西的時間不遠了。
實時機器學習用例
- 聊天機器人和語音助手：聊天機器人和數字語音助手是會話計算與強大的人工智能相結合的典型示例，可使用谷歌、亞馬遜和 Facebook 等瞬態數據推動無縫用戶體驗。
- 用戶參與度：在主動機器學習的幫助下製作預測分析模型，如 Urban Airship 和 Microsoft Azure 所做的那樣，將通過主動感知客戶脈搏和提高保留率來幫助商家更有效地開展業務。
- 自然語言處理：機器學習可以通過自然語言處理進一步擴展，以增強數字廣告和數據組織，並建立更準確的預測模型，如 QuanticMind 所做的那樣，對最相關的關鍵字起作用。
營銷中的人工智能 = 更多的相關性和控制力
在互聯網成為我們日常生活的一部分之前，實時廣告是一條死胡同。 僅限於向客戶發送隨機廣告信息以推動銷售和參與。 傳統的單向廣告和客戶服務方式統治了市場，沒有產生足夠的反應。 在互聯網廣泛出現和採用之前，B2B 銷售和營銷缺乏互動對話。 鑑於沒有社交渠道可以用文字分享品牌體驗，潛在客戶很難找到正確的解決方案。
切入今天的場景——事情截然不同。 客戶現在可以控制他們的購買過程，但可以立即識別和選擇他們的最愛。 在線媒體現在是流動的、快速的，並提供不間斷但更重要的是，相關服務供客戶使用。
另一方面，客戶可以避免使用廣告攔截軟件，因為人工智能將重新定義 B2B 營銷活動的開展方式。 隨著人工智能的結合，營銷人員可以在正確的時間通過明智的方法以正確的上下文定位客戶。
因此，無效和絕望的數字營銷將停止，不再破壞品牌聲譽或增加品牌放棄。
實時數據分析和預測
在線營銷大亨在描述售前工作或客戶服務的表現時，經常鸚鵡學舌地使用“實時”一詞。 但是，面對智能營銷，機器學習的到來讓這成為可能。 B2B 營銷中的人工智能成功地打破了阻礙企業實現其前景的所有障礙。
客戶現在可以每分鐘看到不斷變化的優惠和促銷活動。 一台機器只需要處理由他們的行為模式創建的在線數據，以生成相關的、針對客戶的解決方案，同時根據過去的購買模式預測未來的購買趨勢。
Adinton 是一家為全球企業提供機器學習解決方案的公司的一個很好的例子。 Adinton 的首席執行官證實，在在線營銷方面，機器學習為更智能的預算帶來了新的機會。 據他介紹，這種智能技術可以 24/7 全天候獲取實時數據，使公司能夠對其進行分析，以產生強大的、可操作的見解。
營銷內容具有說服力和影響力
為了與目標受眾互動，公司的營銷人員自己承擔起使用收集到的洞察力來設計電子郵件活動和撰寫創意廣告的責任。 內容編寫者必須足夠聰明，才能準確猜測客戶可以和將要與之相關的內容。 但是，通過與自然語言生成的集成，可以根據客戶偏好和人口統計數據自動執行內容管理。
為您的目標受眾開發相關的內容片段，以使他們通過營銷漏斗的不同階段，將人工智能納入營銷將更加簡化。
可以運行算法來收集和整理您的客戶/受眾的數據，這些數據涉及他們喜歡閱讀的內容、他們當前的挑戰和對您的業務或服務產品的擔憂等。在獲取高度個性化的數據後，營銷人員可以然後策劃和創建相關的內容，並通過郵件或社交媒體等外展系統或通過結合可以直接與潛在客戶交談的聊天機器人來回答他們的問題。
智能聊天機器人集成不僅可以幫助您的銷售團隊進行互動，還可以直接提高客戶參與度以及他們所宣傳的任何活動的轉化率。
數字化運營變得經濟
營銷的可怕挑戰之一是優化所涉及的成本。 隨著整個商業狂熱的上線，機器學習聽起來像是解決與成本相關的營銷挑戰的絕佳選擇。
由於人工智能的深度學習能力涉及最少的人力，這樣的自動化系統可以減少過程中的大量費用，同時也提高了工作效率。 這種在數字營銷領域的獨特方法還有助於進一步降低業務溝通成本，因為客戶可以通過電子郵件、在線廣告、推送消息或社交媒體帖子獲得自動回復和機器支持的建議。
今天和明天在銷售和營銷中採用人工智能
到目前為止，人工智能已被許多 IT 領域的領導者廣泛使用。 谷歌去年利用稱為 Doubleclick 的機器學習工具的潛力推出了 Pixel。 它有助於增加基於歷史數據的可見展示次數。 谷歌看到向相關受眾投放最相關的廣告有所增加，與未使用該工具的其他廣告系列相比，使用該工具獲得了更多的印象。
因此，人工智能允許營銷人員使用以前的歷史來預測未來的結果。 在最近的一項調查中，超過 90% 的頂級營銷影響者證實，聰明人與機器學習相結合將成為 B2B 營銷的未來。
Instacart 還借助谷歌的開源機器學習平台 TensorFlow 來預測購物者將如何按照順序在商店購買商品。
可口可樂還依靠人工智能來重塑消費者對智能手機的參與。 華特迪士尼公司也是如此，因為它依靠自然語言處理來播放音頻配樂，同時為您的孩子讀故事。
最後的話
總而言之，可以肯定地說，在 B2B 營銷領域，與 AI 相關的事情正在發生並且即將發生。 承認人工智能具有塑造銷售和營銷的強大潛力這一事實勢在必行。 所有實際用例表明，人工智能和機器學習可以幫助企業管理大量數據流，以創建實時預測模型並有效地與客戶互動，同時獲得競爭優勢。
企業需要決定與合適的技術合作夥伴合作，以幫助他們在營銷策略中採用人工智能的這種範式轉變和過渡。
優化決策、通過“預測性”購買和個性化外展縮短銷售週期是一些令人信服的結果，可為企業及其客戶帶來雙贏局面。