איזה תפקיד ממלאת בינה מלאכותית ביצירת לידים במגזר ה-B2B? – תמונה: Xpert.Digital
דחיפה של הבינה המלאכותית: כיצד בינה מלאכותית משנה את עולם ה-B2B
יתרון הבינה המלאכותית: מדוע 85% מהמשווקים מסתמכים על בינה מלאכותית
שילוב הבינה המלאכותית מחולל כיום מהפכה ביצירת לידים B2B על ידי החלפת שיטות מסורתיות בגישות מבוססות נתונים, יעילות ומותאמות אישית יותר. חברות המיישמות תהליכי בינה מלאכותית מתקדמים רואות תוצאות מרשימות: הן מייצרות הכנסות גבוהות ב-133% בהשוואה לחברות המסתמכות אך ורק על שיטות סטנדרטיות. כבר עכשיו, 64% מהמשווקים שילבו בינה מלאכותית באסטרטגיות שלהם, ו-85% שואפים לאימוץ נרחב עוד יותר עד סוף השנה. מאמר זה בוחן כיצד בינה מלאכותית משנה את יצירת הלידים B2B, את היתרונות שלה, את היישומים הספציפיים ואת האתגרים הנלווים.
עוד על זה כאן:
הטרנספורמציה של יצירת לידים B2B באמצעות בינה מלאכותית
יצירת לידים מסורתית במגזר ה-B2B התבססה בעיקר על ירידי סחר, שיחות טלפון קרות ומחקר ידני - שיטות שמגיעות במהירות לגבולותיהן בעולם הדיגיטלי. מערכות מבוססות בינה מלאכותית, לעומת זאת, מנתחות כמויות גדולות של נתונים בזמן אמת, מזהות דפוסים ועוזרות לזהות לקוחות פוטנציאליים מוקדם ומדויק יותר.
הבדל מרכזי טמון בסוג ניתוח הנתונים: בעוד ששיטות מסורתיות לניקוד לידים מסתמכות במידה רבה על הנחות אנושיות וניחושים, מה שהופך אותן לעתים קרובות לסובייקטיביות וגוזלות זמן, אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לזהות דפוסים אובייקטיביים ולזהות התנהגויות המצביעות על נכונות גבוהה לקנות. מהפכה זו חורגת מעבר לאוטומציה גרידא וכוללת עיצוב מחדש יסודי של כל תהליך יצירת הלידים.
ממודלים מבוססי כללים למודלים ניבוייים
דוגמה קונקרטית לשינוי זה: מערכות ניקוד מסורתיות מקצות לעתים קרובות את אותו הערך לליד שלוחץ רק על אימייל שיווקי כמו לליד שמבקר שוב ושוב בדפי תמחור או מבצע אינטראקציה עם תוכן מכוון מכירות. עם גישת "מידה אחת מתאימה לכולם" זו, צוותי מכירות עובדים בצורה לא יעילה ומבזבזים זמן על לקוחות פוטנציאליים בעלי פוטנציאל נמוך.
לעומת זאת, ניקוד לידים המופעל על ידי בינה מלאכותית מזהה אותות מובחנים ויכול להבחין בין לידים איכותיים לבין לידים באיכות נמוכה בצורה מדויקת יותר. זה מוביל לשימוש יעיל הרבה יותר במשאבי מכירות ולשיעורי המרה גבוהים יותר.
מתאים לכך:
יתרונות הבינה המלאכותית ביצירת לידים B2B
השימוש בבינה מלאכותית ביצירת לידים מביא יתרונות רבים התורמים ישירות להצלחה עסקית.
יעילות תפעולית מוגברת
בינה מלאכותית יכולה לבצע משימות שונות, כולל ניתוח נתונים ויצירת תוכן, בחלקיק מהזמן שאדם היה צריך. אפילו במקרים בהם כלי בינה מלאכותית דורשים ניטור, השימוש בהם מפחית משמעותית את הקלט האנושי הנדרש. זה משחרר צוותי יצירת לידים להתמקד בפעילויות בעלות ערך מוסף כמו טיפוח לידים.
חברות המשתמשות בבינה מלאכותית מדווחות על יצירת לידים גבוהה יותר בעד 50% ושיעורי המרה גבוהים יותר ב-47% - נתונים שמדברים בעד עצמם.
לידים איכותיים יותר
באמצעות בינה מלאכותית לניתוח נתוני לקוחות וקהל יעד, חברות יכולות לשפר משמעותית את איכות הלידים הממוצעת שלהן. משמעות הדבר היא שהן יכולות למקד את מאמציהן בתחומים שבהם הן יכולות להשפיע בצורה הגדולה ביותר, ובכך להגדיל את החזר ההשקעה שלהן על ידי צמצום הזמן המושקע בלידים לא מתאימים.
התאמה אישית בתקשורת עם הלקוחות
קמפיינים ליצירת לידים פועלים בצורה הטובה ביותר כאשר כל ליד מטופל בגישה מותאמת אישית. בינה מלאכותית מאפשרת ליישם קמפיינים מותאמים אישית ליצירת לידים בקנה מידה גדול על ידי יצירת תוכן ומסרים מותאמים אישית העונים על צרכים ספציפיים.
התאמה אישית המונעת על ידי בינה מלאכותית יכולה להגדיל את שיעורי ההמרה עד 63%, על פי מחקר. בהתחשב בכך שרק 13% מהקונים חשים שאנשי המכירות באמת מבינים את האתגרים הספציפיים שלהם, בינה מלאכותית מציעה יתרון תחרותי מכריע.
תחומי יישום ספציפיים של בינה מלאכותית ביצירת לידים B2B
בינה מלאכותית מחוללת מהפכה בהיבטים רבים של יצירת לידים. להלן תחומי היישום החשובים ביותר:
זיהוי לידים מבוסס נתונים
בינה מלאכותית יכולה לפרש בקלות כמויות גדולות של נתונים, מה שהופך אותה לטכנולוגיה המושלמת לתהליך זיהוי לידים מבוסס נתונים. על ידי ניתוח נתוני קהל, חברות יכולות לזהות במהירות את הלידים הפוטנציאליים הרלוונטיים ביותר ולתעדף יעדים ספציפיים בקמפיינים שלהן ליצירת לידים.
לדוגמה, כלי ניתוח חיזוי מנתחים את התנהגותם של מבקרי האתר, מעריכים נתונים היסטוריים וחוזים ברמת הסתברות גבוהה אילו לידים מבטיחים במיוחד.
סיווג לידים אוטומטי באמצעות סקריפט נתונים של בינה מלאכותית
גירוד נתונים של בינה מלאכותית יכול להאיץ משמעותית ולהפוך את תהליך סיווג הלידים לאובייקטיבי יותר עבור עסקים. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לנתח סוגי נתונים שונים:
- נתוני התנהגות: הבינה המלאכותית מנתחת את ההתנהגות המקוונת של לידים, כגון ביקורים באתר, הורדת תוכן או אינטראקציות עם חומרי שיווק.
- נתונים פירמוגרפיים: מידע על גודל החברה, התעשייה וההכנסות נאסף על ידי גירוד מקורות נתונים ציבוריים.
- נתוני כוונה: בינה מלאכותית יכולה גם לנתח את מה שנקרא נתוני כוונה, המראים אילו נושאים ומילות מפתח מעניינים לקוחות פוטנציאליים.
ניקוד לידים חזוי
כלי בינה מלאכותית משתמשים בלמידת מכונה כדי להפעיל מנגנון למידה עצמית מתמשך. משמעות הדבר היא שהם משתפרים עם הזמן ומשלבים נתונים היסטוריים כדי לשפר את ביצועיהם. עם כל קמפיין עוקב, מערכת הבינה המלאכותית יכולה לזהות טוב יותר לידים שסביר להניח שיעברו המרה.
ישנן גישות שונות לניקוד לידים מבוסס בינה מלאכותית:
החלטות מודרכות
במקום מערכות נוקשות של כן/לא, סוכני בינה מלאכותית שוקלים גורמים מרובים ומקבלים החלטות מושכלות. הם לוקחים בחשבון את הדברים הבאים:
- אותות מעורבות (למשל, ביקורים מרובים בדף התמחור)
- גודל החברה ותעשייה
- מדדי כוונה (למשל, שאלות לגבי מועדי יישום)
הסמכה אוטונומית
כאן, בינה מלאכותית מקבלת החלטות ללא כללים מוגדרים מראש על ידי זיהוי דפוסים בלידים אמיתיים והתאמה מתמדת של הגישה שלה. שיטה זו מתאימה במיוחד לחברות עם נפח לידים גבוה.
צ'אטבוטים לאינטראקציה ראשונית
צ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית, בין אם באתר אינטרנט, בפלטפורמת מדיה חברתית או בוובינר, משמשים כנקודת קשר קבועה עבור לידים. הם מציעים ערך מוסף, החל ממענה על שאלות פשוטות ועד להפניית משתמשים לתוכן רלוונטי.
מחקר מקרה של קבוצת Waiver מדגים את האפקטיביות: הצ'אטבוט שלהם, המבוסס על בינה מלאכותית, "Waiverlyn", הגדיל את יצירת הלידים ב-25% תוך שלושה שבועות בלבד, בעזרת שלוש פונקציות עיקריות: הזמנת פגישות אוטומטית, סיווג לידים וקליטה של לקוחות.
מתאים לכך:
כלים וטכנולוגיות של בינה מלאכותית ליצירת לידים B2B
השוק מציע מספר הולך וגדל של כלי בינה מלאכותית ייעודיים ליצירת לידים:
פלטפורמות בינה מלאכותית כלליות
כלים כמו ChatGPT נמצאים בשימוש הולך וגובר ליצירת לידים. הם מאפשרים יצירת הודעות מותאמות אישית, מחקר קהלי יעד ואוטומציה של משימות שגרתיות.
כלים מיוחדים ליצירת לידים B2B
מספר ספקים פיתחו פתרונות בינה מלאכותית ספציפיים ליצירת לידים B2B:
- חבילת המוצרים של Dealfront: כוללת פתרונות לזיהוי מבקרים באתר ומודיעין מכירות עם גישה ליותר מ-40 מיליון רשומות נתונים של החברה.
- LeadRebel: פלטפורמה תואמת GDPR המזהה מבקרי אתר ומספקת מידע על לקוחות פוטנציאליים.
- פלטפורמות כמו Leadzen.AI מאפשרות לחברות למצוא לידים B2B איכותיים במהירות ובקלות.
- HubSpot AI: שילוב עם LinkedIn Ads מפחית את זמן ניקוד ודיווח לידים ב-50%.
יצירת לידים בעזרת בינה מלאכותית: מדוע בני אדם נותרים הכרחיים
למרות כל יתרונותיה, בינה מלאכותית מגיעה לגבולותיה גם בכל הנוגע ליצירת לידים B2B.
בעיות איכות וזהות נתונים
אפילו אם בינה מלאכותית תוכל תיאורטית לחפש בכל האינטרנט, קיימות בעיות מהותיות כמו ערכים כפולים ובעיות זהות בעת זיהוי נכון של חברות. איכות הנתונים עליהם מאומנת הבינה המלאכותית היא קריטית ליעילותה.
הגורם האנושי נותר הכרחי
הערך המוסף האמיתי של בינה מלאכותית בהקשר עסקי מתברר דווקא כאשר השאלות הנשאלות משקפות הבנה מעמיקה של השוק. לכן, הגורם האנושי נותר מרכיב בסיסי וחיוני.
בעוד שבינה מלאכותית יכולה להפוך היבטים רבים של יצירת לידים לאוטומטיים, היא חסרה את היצירתיות, האמפתיה וההבנה האסטרטגית שיש לאנשי שיווק ומכירות מנוסים.
הגנת מידע ותאימות ל-GDPR
בשיווק B2B, זיהוי ומיקוד לקוחות עסקיים פוטנציאליים הוא קריטי, אך יש לעשות זאת בהתאם לתקנות ה-GDPR. לכן, הכלים חייבים להיות לא רק יעילים אלא גם מבוססים מבחינה משפטית.
מתאים לכך:
שיטות עבודה מומלצות ליישום בינה מלאכותית ביצירת לידים
כדי לשלב בהצלחה בינה מלאכותית באסטרטגיית יצירת הלידים שלהן, חברות צריכות לפעול לפי שיטות העבודה המומלצות הבאות:
קבעו מטרות ברורות
כמו בכל קמפיין שיווקי, אסטרטגיות ליצירת לידים המונעות על ידי בינה מלאכותית פועלות בצורה הטובה ביותר כאשר המטרות מוגדרות בבירור מההתחלה. לפני שילוב בינה מלאכותית, חברות צריכות להגדיר במדויק מה הן רוצות להשיג - בין אם זה הפחתת עלויות, איכות לידים גבוהה יותר או יעדים אחרים.
יישום שלב אחר שלב
אמנם ייתכן שיהיה מפתה לקפוץ ישר לתחום הבינה המלאכותית, אך גישה בשלבים יעילה יותר. התחילו בפרויקטים קטנים כמו מסרים מותאמים אישית והרחיבו את השימוש בה משם.
גישה זו מאפשרת ניטור טוב יותר, ובמידת הצורך, תיקון של ההשפעה של כל יישום של בינה מלאכותית על ההצלחה הכוללת.
ניטור והתאמה מתמשכים
מכיוון שטכנולוגיית הבינה המלאכותית עדיין חדשה יחסית, קיים סיכוי שהיישום הראשוני לא יעבוד בצורה מושלמת באופן מיידי. ניטור מתמשך מסייע בזיהוי ותיקון ליקויים או שגיאות פוטנציאליים בשלב מוקדם.
הסימביוזה המושלמת: מומחיות אנושית ובינה מלאכותית בשיווק B2B
בינה מלאכותית מחוללת מהפכה מהותית ביצירת לידים B2B בכך שהיא הופכת אותה לאישית יותר, יעילה יותר ומונחית נתונים. שילוב פתרונות בינה מלאכותית באסטרטגיות שיווק קיימות מאפשר לחברות לייצר לידים איכותיים יותר, לתעדף טוב יותר את המשאבים שלהן ובסופו של דבר להשיג שיעורי המרה גבוהים יותר.
אף על פי כן, הגורם האנושי נותר הכרחי. הערך המוסף האמיתי של בינה מלאכותית טמון בתמיכה במומחי שיווק ומכירות מנוסים, ולא בהחלפתם. יצירת לידים B2B מוכוונת עתיד תתאפיין בשילוב מאוזן של מומחיות אנושית ואוטומציה המונעת על ידי בינה מלאכותית.
עבור חברות שרוצות להישאר תחרותיות, הטמעת פתרונות בינה מלאכותית באסטרטגיות יצירת הלידים שלהן אינה עוד אופציה, אלא הכרח. אלו הממנפים אסטרטגית את יתרונות הבינה המלאכותית תוך כיבוד מגבלותיה, יזכו ליתרון מכריע בנוף ה-B2B הדיגיטלי.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
