当今的AI被视为增长和转型的引擎 – 似乎是一颗银色的子弹，可以在一系列领域重新定义业务，包括财务绩效，降低成本，客户满意度，运营效率，员工敬业度和发展。
然而，问题仍然存在，AI可以在哪里移动针头，企业可以看到收入增长，客户保留和提高生产率？
尽管AI炒作了很多，但真正的交易只有在成为推动者和优化器的情况下才能实现，以便企业可以在更少的时间和精力中做更多的事情。
我们将在这个两部分的系列中介绍两种趋势，其中一个在上下文AI领域，其次是由于生成的AI和代理AI而改变买方动态的。在本文中，让我们探讨如何专注于背景和不断变化的买方行为可以帮助B2B营销人员在各种应用程序中更好地应用AI。
使AI在最重要的地方起作用
在B2B营销界，对上下文AI的需求增加了，该界面是从三个关键领域的见解：客户数据，上下文（包括行业的细微差别）以及通过Martech的有意义的联系。
我将AI营销中的行业驱动数据视为使用AI的最佳实践方法，因为它将公共数据与您独特的第一方数据集成在一起。当您培训大型语言模型时，您需要良好的数据。尽管公共大型语言模型（LLMS）使用大量数据，但它们并没有为您提供所需业务的特定见解。
同时，您的业务拥有大量针对您独特环境的数据。通过将您的独特数据通过API集成将您的独特数据与公共数据结合到您的AI模型中，您可以发现有价值的见解，创建量身定制的产品以及优化提供竞争优势的过程。
将数据连接为战略资产
为了使品牌充分利用AI，需要有适当的数据策略。制作正确的数据策略的人为元素是基础的，并且不能轻易被机器代替。人类有助于设定参数，指导AI模型，消除偏见并提供治理。这使得能够很好地利用数据，从而使高质量的数据馈入您的AI模型，这对于提高生产率至关重要。有了正确的数据策略来处理AI复杂性，品牌就可以专注于生产力和盈利能力。当您能够将数据与正确的AI应用程序和工具结合使用以改变您的业务端到端时，就会发布真正的功率。
考虑到这一点，需要基于正确的数据和平台策略来构建AI，以使品牌提取实际价值。 B2B营销正变得高度意图驱动和数据驱动，品牌应使用这些意图数据来有效地识别和对客户痛点，购买行为和意图信号采取行动。
明天的营销人员需要知道如何通过与他们在特定行业环境中使用的相关AI应用程序和工具精明来解释数据并做出以数据为导向的决策。
随着人工智能的兴起，改变买家动态
第二个趋势是B2B买家的动态变化。除了越来越多地使用生成AI工具来支持买方研究外，影响购买决定的买家类型正在发展。这些影响者不仅是人类，还包括经过培训以做出购买决定的机器和AI代理商。
增加使用生成AI工具来支持买方研究
2024年，福雷斯特的买家旅程调查表明
68％ 亚太（APAC）购买有影响力的人还使用Genai收集有关供应商的信息。
特别是在亚太地区，购买力已转移到年轻一代的买家。实际上，APAC的购买影响者中有71％的年龄在44岁以下。他们主要通过与人和AI驱动的影响者的互动来寻求有关供应商的信息，包括分析师，合作伙伴，顾问和行业影响者等主题专家，以及由AI Gen Tools产生的见解。
由于这些，现在需要营销对人类和人工智能进行聪明，有目的的数字参与。
由于依靠B2B购买者，营销和更广泛的产品，分析师关系，咨询和销售团队的大型购买委员会的依赖，需要努力工作，以促进影响者，合作伙伴和客户倡导者之间的联系。
公司还应重新评估其数字和内容策略以优化AI搜索。必须考虑AI工具如何识别用户意图，这是至关重要的。营销有很大的机会通过创建高质量，清晰，结构化和差异化的内容来塑造品牌在AI景观中的叙事。
此外，即使在购买者周期的早期阶段，公司也需要保持警惕，并通过监视购买意图信号。这种积极主动的方法对于在买方旅程的发现，评估和考虑阶段期间捕捉思维和建立信任至关重要。
一种强大的方法涉及开发以洞察力驱动的广告系列，该活动将数字销售层与传统销售策略无缝整合。利用AI作为推动者，分析购买意图信号，并进行精确的调整以确保在线和离线体验之间的一致性是不可否认的营销策略。
在本系列的第2部分中，我更深入地研究了第二个趋势，该趋势进一步探讨了采用代理AI及其如何重新布线B2B铅漏斗。
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