人類登上了火星，製造出了第一顆人造心臟，而 Leadfeeder 的團隊卻永遠迷失在為 B2B 公司發明世界上第一個自動銷售線索生成軟體的追求中。
或者說，我們在業餘時間喜歡這樣做。你知道，作為一種愛好。
在一個被 ABM、SEO、CLV 等主題標籤 2021年行銷 和首字母縮寫過度簡化的世界中，不乏需要密切關注的流行語和短語。
而且， 銷售和行銷中的人工智慧 再次成為熱門話題。
在過去的幾年裡，人們一直在預測第四次工業革命的爆發——一場由人工智慧和機器學習的出現所推動的運動。
這兩種技術都沒有顯示出放緩的跡象。
從 時尚 到 重型設備和建築，每個行業都被迫適應；評估和重塑流程以避免過時。
一般來說，B2C 市場更容易融入機器學習和人工智慧。
另一方面，B2B 企業中的人工智慧儘管有許多好處，但獲得關注的速度卻較慢。
現在這種情況正在改變。
根據 Salesforce 的研究 ， B2B 行銷人員承認人工智慧是他們最有可能在 2020 年實施的技術。
為了紀念新的十年，我認為了解當今 B2B 技術的發展方向是唯一合乎邏輯的行動方針。
B2B 行銷和銷售中的人工智慧和機器學習案例
從行銷的角度來看，B2B 和 B2C 公司開 墨西哥電話號碼數據 展業務的方式有重疊。
他們不僅依賴他們所產生的潛在客戶，還依賴他們 合格的潛在客戶數量。
如果最終目標是增加收入，那麼成 2021年行銷 功的直接因素就是你所銷售的產品是否與最有可能購買的人一致。其他虛榮指標和 KPI 都無關緊要。
銷售和行銷中的人工智慧與硬幣的兩面都相關，可以更好地了解客戶群。
然而，對於購買週期更長、更複雜的 B2B 公司來說，情況更是如此。
機器學習可以提供深入的客戶洞察並幫助加速客戶的決策過程。
LinkedIn 人工智慧副總裁 Deepak Agarwal 表示：「在 LinkedIn，人工智慧就像氧氣。十多年來，我們一直在使用它來創造人們在我們平台上最重視的會員體驗。它為我們擁有的豐富而有價值的數據增添了結構——最重要的是，它有助於確保我們網站的安全。
從這個意義上說， 人工智慧充當了行銷團隊的 力量倍增器，數千台機器分析了數百萬兆位元組的數據。而且它永遠不會厭倦。
注意：嘗試Leadfeeder 的 14 天免費試用，了解我們如何將人工智慧和機器學習融入潛在客戶開發中。你不會失望的。
人工智慧提高潛在客戶品質：採購和評分
每個人都對產生更多潛在客戶感興趣。它是大多數行銷項目玩數位遊戲之外的驅動力。
您需要接觸的潛在客戶越多，您的銷售潛力就越大，除非這些潛在客戶一開始就與您的業務無關。
除了簡單地產生潛在客戶之外，B2B 銷售和行銷 2021年行銷 的另一個關鍵要素是潛在客戶評分。在一個月內產生的所有潛在客戶中，有多少 真正 轉換為銷售？
在時間和資源有限的情況下，更了解潛在客戶來源品質和評分的最終目標是實現 更有效率、自動化的銷售流程。
團隊可以優先考慮最值得付出努力的線索。
人工智慧在這裡發揮了作用，它能夠幫助 B2B 行銷人員預先確定哪些客戶最有可能購買。
當您考慮到 參與 B2B 採購的平均人數為 6.8 人時，這本來就是一個繁瑣的過程。
在潛在客戶評分過程中使用人工智慧 該請求必須描述要使用哪些資源 使公司能夠解釋眾多利害關係人的行為。
預測分析彌合了大量客戶資料和如何處理這些資料之間的差距。
人工智慧可以監控趨勢和模式，使行銷人員更容易專注於重要的工作，而不是試圖為每個潛在客戶採用一刀切的方法。
人工智慧提供有用的客戶洞察
建立和 優化潛在客戶開發漏斗 首先要了解 最後的資料庫 客戶的旅程。您希望在每個銷售階段與他們見面並提供相關內容。
他們的痛點是什麼？他們尋求什麼樣的解決方案？他們如何談論遇到的問題？
除了模糊映射的角色和概括之外，人工智慧正在機器學習的幫助下圍繞客戶的需求轉變我們的想法。
社交聆聽與人工智慧檢測相結合是一個更廣泛的例子。它可以幫助深入挖掘社交平台上使用的特定語言，以找出趨勢和常見關鍵字。
一些基於人工智慧的公司正在開發識別語音模式的軟體。
對於那些透過電話銷售的人來說，這可以幫助衡量潛在客戶的興趣程度，以便更好地確定在跟進方面做出哪些努力。
人工智慧可以幫助實現個人化
想想看： 57% 的買家 （包括 B2B）將依賴供應商來預測他們的需求。對於 2020 年及以後的 B2B 行銷來說，通用的推銷方式是行不通的。
老實說，以一種既及時又適合潛在客戶 2021年行銷 需求的方式向他們提供資訊並不算過分的要求。尤其是您收集的資料量。
B2B 行銷的大數據科學就是集中化。為了充分利用客戶數據，公司需要擺脫孤立的行銷和銷售系統。
他們需要聚合並使用機器學習來檢測整體的模式。這就是最近流行的 基於帳戶的營銷 (ABM) 方法的蓬勃發展。
一旦您的團隊從單一來源獲取見解，他們就可以協同工作，創建更有針對性的個人化訊息，滿足特定的業務需求和用例。
B2B 客戶更個人化的購買體驗意味著更短的銷售週期。信任是儘早建立的，研究時間被最小化，重點是實施。
使用人工智慧創造增強的購買體驗
作為 B2B 企業，了解客戶在銷售漏斗中的位置可以讓您確定何時何地使用哪些策略。
圍繞著個性化的證據已經以更高的轉化率的形式出現。
例如，亞馬遜 透過高度針對性的交叉銷售和追加銷售佔其收入的 35% 。
與客戶交談就像他們是房間裡唯一的人一樣，傾聽並將您所聽到的轉化為可行的後續步驟，這是有力量的。
使用人工智慧為內容創作提供訊息
B2B 公司的個人化行銷也可以體現在所創建內容的品質上。
除了相關主題的水平之外，人工智慧還可以透過自動化和優化基本任務來協助內容創建過程。
考慮創建更具吸引力的主題行和號召性用語，或使用預測分析來確定發送內容和吸引潛在客戶的最佳時機。
利用人工智慧改善數位廣告
B2B 行銷中數位廣告的支出與相關性直接相關。當您與受眾建立聯繫並採取行動時，您將獲得最大的利益。
人工智慧透過消除定位和優化中的猜測來徹底改變這個領域。行銷人員可以利用這項技術向人們展示與他們最相關的廣告，從而降低廣告成本。
人工智慧可以幫助培養客戶關係
B2B行銷最大的痛點之一是客戶關係管理、售前和售後。
行銷團隊很難有效回覆客戶電子郵件。即使僅增加 5% 的客戶關係也能帶來 25% 至 95% 的收入成長。
然而，新興的人工智慧軟體解決方案使公司能夠在沒有真人參與的情況下進行雙向對話。
這種技術分析客戶的反應以確定意圖並制定保持對話活躍的反應。
像愛普生這樣的公司已經從這種方法中獲得了回報。他們發現客戶回應率提高了 240%，合格潛在客戶 增加了 75%。
聊天機器人是 B2B 公司中另一個更廣泛使用的人工智慧應用。
當跨面向客戶的管道整合時，它們可以自動分享常見問題並根據需要推送相關的銷售內容。
最後的想法：人工智慧和機器學習如何改變 2020 年的 B2B 行銷
如果說過去兩年都是圍繞新興人工智慧和機器學習技術的炒作和探索，那麼未來的一年將是實施的一年。
也許您是行銷人員或銷售人員，想知道如何使用人工智慧或機器學習。
它是什麼。它如何讓你在老闆面前看起來更好。未來的優點和缺點。
更重要的是，您如何更快、更輕鬆地完成工作，以獲得更多 B2B 銷售線索。
B2B 行銷人員不再只是單純地收集數據，而是意識到需要可行的見解。而且，呃呃為什麼？
2020 年將是行銷人員致力於自動 2021年行銷 化和個性化的一年，以明確將時間花在哪裡以及花在誰身上。
由於公司運作的官僚程度和現有數據系統背後的複雜性，採用新興技術的嘗試不會全面完善。
我得到它。歡迎由人工智慧和機器學習驅動的機器人霸主進入您的 B2B 業務聽起來很可怕。
但考慮到世界上第一個機器人公民 Sophia，我預測 B2B 行業中人工智慧和機器學習的採用將開始加速。