在传统的营销生态系统中添加人工智能（AI）可以帮助企业利用实时客户互动来自动化日常任务并个性化响应以转换更多线索。营销技术堆栈中的许多工具（包括营销自动化，客户关系管理系统和内容管理平台）已经在一定程度上集成了AI，并且变得越来越普及。
许多B2B营销人员已经在应用AI，并取得了巨大的成功。根据最新的Gartner市场技术调查，市场领导者将AI视为新兴技术的首选，这些新技术将在未来五年内对市场产生最大的积极影响。报告指出，越来越多的人使用自动聊天机器人，文本和其他量身定制的营销信息，都需要强大的AI基础才能提供更像人的互动。
根据《 B2B营销中的人工智能状况》报告，在使用AI的应用程序中，大多数当前应用程序位于销售/营销渠道的顶部。将近四分之三（72%）的人使用AI来提高数字广告的覆盖面或效率，而72%的人则部署AI来确定合适的目标客户或个人。
ChiefMartech.com编辑斯科特·布林克（Scott Brinker）说：“人工智能同时被过度炒作和低估了。” “我们离机器要为我们做所有的营销还差得远，但是有非常真实和实际的AI用例正在交付真正的价值并改善了交互。”
已经实施AI的B2B营销人员表示，围绕AI的使用进行炒作是有必要的，AI状态研究的参与者中有40%指出AI是最重要的投资之一。
此功能将探索现代营销团队如何将AI整合到其技术堆栈中，以与潜在客户和客户进行更相关的上下文交流。此外，了解Panasonic，Iron Mountain和Sutter Shared Services等公司如何利用AI驱动的应用程序发现买家意图，个性化互动并进行潜在客户拓展。
AI如何支持更精确的个性化
人工智能驱动的营销工具的优势包括分析数据和预测行为以确定最有效的后续步骤和适当报价的能力。潜在客户是否喜欢基于文本的内容（例如白皮书），还是倾向于打开更多视觉内容（例如视频或信息图表）？他们是否仍在探索阶段，在寻找更多教育内容，还是在决策点，他们在比较各种系统的特征和功能？有一天他们更有可能打开电子邮件吗？
许多人将个性化与推荐内容相提并论，以供下次阅读或查看。以前，内容推荐是基于具有相似行业和规模的公司中具有相似角色的客户的路径进行的-亚马逊和Netflix会根据具有相似兴趣的其他人的行动来建议购买，观看或阅读商品。AI通过利用有关个人内容偏好和过去互动的数据来帮助营销人员提出更相关的建议。
以下是使用AI促进个性化的公司的示例：
- 使用Folloze个性化平台，AutoDesk只需单击几下，便可以将可扩展的个性化内容交付给已命名和拥有的帐户，并加快了五个月的完成销售。
- 根据一份报告， Iron Mountain的页面浏览量提高了78%，公司与 Demandbase的互动度提高了36%。
- Nuxeo利用个性化工具来改善其博客的参与度，从而在30天内将演示请求提高了11%。
- 凭借能够实时处理更多数据的能力，人工智能使个性化变得更加自动化和准确。
“人工智能的承诺是大规模的个性化，”布林克说。“客户旅程并非总是线性的，而且对于每个人来说，即使是具有相似行为和性格的人，也不是相同的旅程。”
B2B Fusion Group的创始人兼CMO Jon Russo表示，随着采购委员会成员数量的增加，对个性化买家的旅程的需求也越来越高。“在同一组织内有多个具有不同角色和关注领域的人员时，您需要AI支持所需的个性化水平。您不能将它们全部融合在一起。”
没有人工智能，个性化需要人工数据整理和分析。Gartner分析师Mike McGuire 说：“在AI之前，个性化需要大量的人工工作。”
McGuire说，虽然公司已经在使用AI根据个人兴趣提供更有效的内容产品，但下一代AI的用途是分析模式以发现新的客户群。“营销人员所依靠的是发现全新的客户群，因为AI工具可以帮助识别以前无法识别的新行为模式，因为手动筛选数据太困难且耗时。”
专家指出，人工智能还可以帮助发现公司内容数据库中的空白。数据分析可以检查人们正在搜索但找不到的内容，指向需要更多内容的区域。
内容性能是AI可以受益的另一个领域。例如，如果准客户打开视频并持续观看某个细分受众群，则可以表明该话题具有很高的兴趣，可以用来推动销售对话。很难（即使不是不可能）在手动环境中收集这些数据，并且共享时间太晚，以至于无法与潜在客户和客户互动。
借助AI实现更有效的帐户定位和广告支出
专家指出，将AI的功能扩展到个性化之外是推动发展的关键。人工智能可以增强潜在客户评分以及受众和帐户选择，从而更有效地进行细分和定位。
根据全球营销经理Susan Campbell的案例研究，人工智能帮助松下改善了ABM营销策略。坎贝尔在一份声明中说：“在以人工智能为基础的反弹道导弹之前，我们使用的是有限的意图和洞察力信息，但实际上，我们并没有一个将事物捆绑在一起的工具。”
AI还正在自动化一些售前工作，例如通过内容与新潜在客户联系并安排演示约会，这通常是由销售助理完成的。
Sutter Shared Services（S3）是为医师团体和医疗系统提供后端管理服务的提供商，它使用Conversica的Sales AI Assistant主动与以前表示有兴趣但没有动心或反应迟钝的潜在客户建立联系。根据已发布的案例研究，B2B公司使用该工具的参与度提高了25%，该工具旨在通过电子邮件或文本自动完成与潜在客户和客户的联系。该系统旨在启动联系，解释答复并发送定制的响应，以复制人的互动。
除了更好的个性化和使勘探方面的某些任务自动化之外，人工智能还具有提高程序化广告效率的潜力。Russo表示：“例如，LinkedIn广告是一项昂贵的提议，而数字支出高的公司可以通过将AI应用于程序化广告来真正节省一些大笔资金。” “他们不仅可以进行A / B测试来确定某个广告系列最有效的广告，而且还可以使用数据使下一个广告系列变得更加智能。”
应用AI的最佳做法
借助整个营销体系中由AI驱动的解决方案，关键是确保您的数据能够完成任务。
Brinker说：“当您拥有干净的数据并且有大量可用数据时，人工智能是最好的。” “它还必须从组织中的数据孤岛中删除，因为如果仅在客户与组织交互的一部分中拥有数据，那么您将失去整个客户旅程的上下文。”
Gartner的McGuire指出，要使数据支持AI，还有很多准备工作，但值得付出努力。“正确地构造和标记数据并不是一tagged而就的，但这对于AI的成功至关重要。”
来自Gartner的一些其他有关实现AI的技巧：
定义明确的用例，利用AI来个性化营销活动；
- 使AI的工作与业务目标保持一致，优先考虑试点计划的短期和长期目标；和
- 在您建立的主导渠道（例如电子邮件和移动消息传递）上测试AI或机器学习内容工具。使用测试帮助营销团队了解AI个性化的可能性。
- 人工智能正在推动市场营销中的许多创新，从自动化推广到潜在客户到定制买家的旅程。使用基于AI的工具的营销人员看到了参与度的提高，这是由于基于客户的需求，偏好和购买者的旅程而进行的更相关的个性化交互。
下一代AI将继续通过正确的消息在正确的时间帮助营销人员更精确地瞄准潜在客户，并为未来的自动交互提供人性化的感觉。