围绕人工智能 (AI) 作为解决业务问题的灵丹妙药的言论在营销人员中引起了一些怀疑。它也可能是压倒性的。

人工智能似乎是解决数据或营销和销售分析问题的万能药。实际上，技术不是这些东西，人工智能应用可以根据用途分为几类。对于营销人员来说，有三个“人工智能”至关重要：

• 数据、流程和外部事件情报的自动集成，以实现更快和实时的决策。

• 为组织提供可操作的情报，由用于开发洞察力的强大平台提供支持。

• 增强的意图数据，聚合每个市场的多种数据类型，以确保营销和销售组织可以轻松理解和使用这些数据。

可以肯定的是，营销人员对人工智能的使用正在占据主导地位。据麦肯锡称，采用人工智能带来的收入增加最常用于营销和销售，而其他好处包括预测购买可能性、降低成本和客户服务分析的能力。并且预计到2026 年全球企业 AI 市场将达到530.6 亿美元，因此不考虑 AI 和机器学习对 B2B 营销的转型潜力实在是太诱人了。

人工智能显然已经超越了炒作。算法不断学习并可以自我纠正，使他们能够转变工作并创造竞争优势。

了解 AI 的潜力及其好处可以帮助您和您的企业从该技术中受益，而不是被它淹没。为了做好准备，企业应该标准化他们对人工智能的定义，评估他们对人工智能解决方案的准备情况，并为人工智能计划定义可衡量和透明的投资回报率。

以下是B2B 营销人员在未来几年内将使用人工智能的五种方式：

提高潜在客户生成能力。AI 的核心功能之一是能够收集数据并提取洞察力——在这种情况下，是使用机器学习和预测分析从营销和销售数据中提取数据。此外，一些人工智能工具可以提供有关潜在客户和客户的见解，以改善客户体验和转化率。

获得更多可操作的客户洞察。AI 用于收集信息并对其进行分析，以更有效地与客户和潜在客户互动。预测分析将有助于根据购买模式预测购买决策。这很重要且非常有用，因为在 B2B 模型中比在 B2C 模型中更难看到购买模式。

创建更强大的个性化。营销人员可以使用人工智能在整个客户生命周期中制作个性化信息。借助可定制体验的 AI 模块，可以根据用户行为优化和个性化电子邮件活动。

增强定位和细分。将分析客户数据以创建更有针对性的细分，因此可以针对不同的细分修改营销活动。人工智能将嵌入到位置数据中，这将使广告商、DSP 和其他用户能够衡量活动绩效、运营效率以及最终实时做出决策的能力。

推动智能自动化。根据Drift 和营销人工智能研究所的2021 年营销状况报告，这是一种应用人工智能来提高重复性任务的效率和/或性能的方法。自动化可以通过提高营销人员做出更好预测的能力来加速收入增长。营销自动化工具还可以使内容创建和交付更加有效和高效。

在 AI 平台中寻找什么

一个平台应该是适应性的、开放的、可扩展的、易于使用的并且适用于所有市场。它还应该包括许多专用于 B2B 环境的可重复使用和可配置的 AI 模块。交钥匙人工智能不起作用；对于 B2B，它必须以激光为重点。

找到能够提供速度、质量和准确性的 AI 合作伙伴也很重要。

这些是理想的 AI 平台应该包括的属性：

• 能够收集数据、实时丰富数据、验证数据安全性并利用专注于 100% 准确性的强大 SLA（服务级别协议）。

• 能够跨所有地区和语言大规模处理数据。

• 始终新鲜、完整和安全的数据。

• 继续提供额外智能的人工智能算法，包括填充缺失数据点的深度学习技术以及跨第一方和第三方意图的数据评分。

• API 集合，可激活来自专有数据集、许可数据集和战略合作伙伴数据集的连续数据流，因此客户可以轻松集成他们自己的数据。

您可以得出的见解

结合数据科学、深度学习模型和预测分析，人工智能平台的投资回报率具有多个层次。营销人员将从减少的数据准备、入职和集成成本以及更快的数据激活时间和更高的 SLA 中受益。

它们还具有实现全渠道转换和更高转换率的潜力。如果这还不够引人注目，那么动态管理法规遵从性，而无需构建多个昂贵的遵从性系统。最后，B2B 营销人员将能够更好地预测数据和活动的表现，并可以就如何优化它们以实现最大投资回报率提出建议。

如果您是 B2B 营销人员，那么今天就没有理由不利用 AI。