La ricerca AI e la ricerca di intelligenza artificiale nell'area B2B sono più dominanti e più importanti dei social media come LinkedIn?
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Pubblicato il: 7 maggio 2025 / Aggiornamento dal: 7 maggio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
È la ricerca di intelligenza artificiale e la ricerca di intelligenza artificiale nell'area B2B di dominante e carpentiere come social media come LinkedIn-Image: Xpert.Digital
Dominanza e importanza della ricerca AI e della ricerca AI vs. social media (ad es. LinkedIn) nell'area B2B
Ki invece di LinkedIn? Perché B2B è ora in ricerca intelligente - cambio di strategia in B2B?
Nell'area B2B, la ricerca e il guadagno di ricerca supportati dall'intelligenza artificiale sono già considerati in molti settori come dominanti e strategicamente più importanti delle classiche piattaforme di social media come LinkedIn. Tuttavia, i social media, in particolare LinkedIn, rimane un elemento centrale della comunicazione B2B.
Passdemone:
Search AI e ricerca AI in B2B:
Alto tasso di utilizzo ed efficienza
Tra il 67 % e il 90 % delle aziende B2B ora preferiscono la ricerca Web con strumenti AI rispetto ai motori di ricerca classici. Strumenti di ricerca e ricerca supportati dall'intelligenza artificiale come Microsoft Copilot, CHATGPT e Perplessità AI sono utilizzati in particolare per diventare più veloci e pertinenti per informazioni specialistiche, analisi di mercato e basi per il processo decisionale.
Vantaggio della concorrenza attraverso l'IA
Le tecnologie AI consentono un'automazione efficiente, il processo decisionale basato sui dati e l'approccio personalizzato per i clienti. Accelerano processi come la ricerca di parole chiave, l'ottimizzazione dei contenuti e le analisi competitive, che portano a un chiaro vantaggio competitivo nell'area B2B.
Importanza strategica
Nelle industrie tecnicamente impegnative (ad esempio ingegneria meccanica, costruzione di impianti di grandi dimensioni), la ricerca basata sull'intelligenza artificiale per lo sviluppo del prodotto, l'osservazione del mercato e la generazione di lead sono diventate essenziali. La capacità di analizzare grandi quantità di dati e derivare tendenze o rischi rende gli strumenti di intelligenza artificiale indispensabili per le aziende B2B.
Social media (LinkedIn) in B2B:
Distribuzione molto elevata
L'uso dei social media nella comunicazione B2B è di massimo: il 97,4 % delle aziende nell'area del tetto utilizza i social network, con LinkedIn chiaramente la piattaforma dominante.
Ruolo dell'IA nei social media
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale vengono anche sempre più utilizzati su LinkedIn e altre piattaforme per la creazione di contenuti, l'indirizzo del gruppo target e l'analisi delle prestazioni. Oltre l'82,6 % delle aziende utilizza regolarmente strumenti di intelligenza artificiale nella comunicazione sui social media.
Generazione di lead e manutenzione dell'immagine
LinkedIn rimane importante per il networking, il marchio del datore di lavoro e l'indirizzo mirato dei produttori di decisioni. La piattaforma è particolarmente adatta alla costruzione di relazioni, condividendo conoscenze specialistiche e posizionamento come leader del pensiero.
Confronto: ricerca AI/ricerca vs. social media (LinkedIn) in B2B
Confronto: ricerca AI/ricerca vs. social media (LinkedIn) nell'immagine B2B: xpert.digital
Un confronto tra ricerca AI/ricerca e social media (LinkedIn) nell'area B2B mostra differenze significative nei possibili usi e punti di forza dei due approcci. La ricerca e la ricerca AI consentono un'acquisizione di informazioni rapida e pertinente, supporta le decisioni basate sui dati e promuove l'automazione dei processi. Al contrario, il vantaggio primario dei social media, in particolare LinkedIn, in networking, struttura del marchio, generazione di lead e posizionamento come leader di pensiero. Mentre la distribuzione degli strumenti di AI nelle società B2B aumenta con il 67-90 %, LinkedIn è già diffusa con un uso del 97,4 %. Strategicamente, la ricerca AI è particolarmente rilevante per settori come la ricerca, lo sviluppo e le vendite, mentre LinkedIn supporta principalmente la comunicazione, il branding e il reclutamento. L'intelligenza artificiale svolge un ruolo centrale nella ricerca e nell'analisi, mentre sei supportato principalmente sui social media per contenuti, analisi e targeting. Per quanto riguarda il focus del settore, la ricerca AI è principalmente prioritaria nel settore, tecnologia e mercati B2B complessi, mentre LinkedIn viene utilizzato universalmente, in particolare per i fornitori di servizi, i consulenti e le tendenze del signor indicano che gli strumenti di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più standard in futuro, mentre i social media rimangono significativi, ma sono sempre più integrati da soluzioni di ricerca e ricerca basate sull'AI.
Efficiente e visibile: come l'IA e i social media dovrebbero lavorare insieme
Nell'area B2B, la ricerca e la ricerca basate sull'intelligenza artificiale sono ora almeno altrettanto importanti, in molti casi ancora più dominanti rispetto alle classiche piattaforme di social media come LinkedIn quando si tratta di appalti di informazione mirati, osservazione del mercato e decisioni basate sui dati. Tuttavia, i social media, in particolare LinkedIn, rimangono indispensabili per lo sviluppo di relazioni, posizionamento del marchio e generazione di lead. Il futuro sta nella combinazione intelligente di entrambi gli approcci: ricerca basata sull'intelligenza artificiale per efficienza e precisione, social media per la visibilità e l'assistenza di rete.
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Quali sono i vantaggi di Ki rispetto a LinkedIn per le aziende B2B?
Automazione e maggiore efficienza
L'intelligenza artificiale supera chiaramente LinkedIn nel campo dell'automazione del processo. Mentre LinkedIn è una piattaforma che richiede principalmente un coinvolgimento manuale, le attività ripetitive KI possono automatizzare completamente.
Ottimizzazione delle risorse da parte dell'IA
I sistemi di intelligenza artificiale funzionano in modo indipendente e possono accelerare significativamente i processi di marketing e vendita. Automaticano compiti ripetitivi come l'analisi dei dati o la creazione di contenuti e riducono significativamente i carichi di lavoro manuali. Al contrario, LinkedIn richiede un supporto continuo da parte dei dipendenti, che vincola risorse.
Adatto a:
Risparmio di tempo nel processo di vendita
Un vantaggio significativo dell'IA sta nella loro capacità di alleviare i dipendenti delle vendite: "L'IA accompagna e supporta i dipendenti delle vendite, in modo che abbiano più tempo per gli elementi essenziali: la vendita". Questo supporto include report automatici, protocolli e raccolta e analisi dei dati, mentre le attività di LinkedIn come reti e creazione di contenuti richiedono una partecipazione attiva.
Analisi e personalizzazione dei dati più completi
KI offre vantaggi significativi nella profonda analisi e utilizzo dei dati dei clienti.
Analisi dei dati più profondi
Con AI, gli esperti di marketing B2B hanno strumenti "che consentono di analizzare enormi quantità di dati nel più breve tempo possibile e ottenere approfondimenti più profondi". In confronto, LinkedIn è limitato alle informazioni sul profilo dei suoi utenti e delle loro interazioni.
Personalizzazione più precisa
L'intelligenza artificiale consente una personalizzazione molto più precisa rispetto alle opzioni di targeting di LinkedIn. Analizza il comportamento dei clienti e fornisce "offerte e discorsi con precisione con precisione, il che rafforza la fedeltà dei clienti". Questo va ben oltre le opzioni demografiche e basate sul lavoro di LinkedIn.
Competenze predittive e analisi in avanti
Una grande differenza tra AI e LinkedIn sta nella capacità di prevedere.
Probabilità finali e potenziali analisi
I sistemi di intelligenza artificiale nelle vendite di B2B si basano su "dati storici di transazione e interazione e basati su queste previsioni precise per il futuro comportamento dei clienti". Queste abilità predittive mancano da LinkedIn, che lavora principalmente con i dati attuali e passati.
Identificazione di lead promettenti
Un esempio concreto del valore aggiunto di KI: "Gli strumenti di analisi predittiva analizzano il comportamento dei visitatori del sito Web, valutano i dati storici e molto probabilmente prevedono quali lead sono particolarmente promettenti". LinkedIn offre opzioni di targeting per le campagne, ma nessuna analisi previsionale comparabile.
Scalabilità ed efficienza delle risorse
Le soluzioni AI offrono vantaggi significativi nel ridimensionamento dei processi aziendali.
Crescita flessibile
I sistemi AI possono facilmente ridimensionare con quantità crescenti di dati e requisiti dei clienti, mentre le attività di LinkedIn richiedono maggiori risorse con una portata crescente. È necessario sottolineare "l'ottimizzazione dei processi di marketing e il gruppo target preciso che si rivolge a costi inferiori".
Efficienza dei costi
A lungo termine, l'intelligenza artificiale può ridurre i costi operativi: "i flussi di lavoro automatizzati e le decisioni basate sui dati riducono la necessità di interventi manuali e creare libertà per compiti strategici". LinkedIn, d'altra parte, provoca costi continui attraverso abbonamenti premium e spese pubblicitarie, per cui gli svantaggi del navigatore di vendita sono che "le commissioni di abbonamento possono essere elevate, specialmente per le piccole aziende o i singoli utenti con un budget limitato".
Usi più ampi
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata in aree imprenditoriali significativamente più rispetto a LinkedIn.
Aree versatili di applicazione
Mentre LinkedIn è principalmente una piattaforma per il networking, il marketing e il reclutamento, KI può essere utilizzato in quasi tutte le aree dei processi aziendali, tra cui marketing, finanza, risorse umane, produzione e gestione della catena di approvvigionamento ”. Questa versatilità rende l'IA uno strumento più completo per le aziende B2B.
Creazione e gestione dei contenuti
KI offre punti di forza speciali nell'area dei contenuti: "Vedo il più grande potenziale per il marketing B2B in cui si tratta di contenuti: ricerca, aggregazione, validazione e produzione multimodale". LinkedIn funge da piattaforma per la distribuzione dei contenuti, ma non offre strumenti integrati per la creazione di contenuti.
Adatto a:
Potenziale sinergico: combinare AI e LinkedIn
Nonostante i vantaggi mostrati, le aziende B2B dovrebbero tenere presente che AI e LinkedIn non possono essere considerate in competizione, ma come tecnologie complementari.
Ottimizzazione delle attività di LinkedIn da parte dell'IA
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per ottimizzare le attività di LinkedIn, per esempio attraverso la creazione di contenuti automatizzati per post LinkedIn, l'analisi intelligente delle connessioni di rete o l'identificazione dei migliori tempi di pubblicazione. "L'accelerazione del processo per la pianificazione, l'esecuzione e l'ottimizzazione della campagna" da parte dell'IA può aumentare significativamente l'efficacia del marketing di LinkedIn.
Acquisizione dei dati da LinkedIn per i sistemi AI
LinkedIn rimane una preziosa fonte di dati professionali con "accesso diretto ai decisori e agli amministratori delegati", che a sua volta può servire da input per i sistemi di intelligenza artificiale. Questa combinazione consente alle aziende di utilizzare i punti di forza di entrambe le tecnologie.
Usa i punti di forza complementari in modo strategico
Rispetto a LinkedIn, KI offre notevoli vantaggi nelle aree di automazione, analisi dei dati, personalizzazione, scalabilità e varietà di applicazioni. Mentre LinkedIn rimane una piattaforma indispensabile per il networking B2B e l'indirizzo mirato dei decisori, l'IA può fornire approfondimenti più profondi, automatizzare i processi e consentire analisi previsionali.
Un approccio strategico che combina i punti di forza di entrambe le tecnologie è quindi raccomandato per le società B2B: LinkedIn come piattaforma primaria per reti professionali e AI come motore per automazione, personalizzazione e decisioni basate sui dati. Questa combinazione promette le maggiori possibilità di successo nel paesaggio B2B sempre più digitalizzato.
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Maggiori informazioni qui:
Quanto è efficace la ricerca AI nell'area B2B rispetto ai metodi di ricerca tradizionali?
AI per ottimizzare l'indirizzo del gruppo target in B2B: metodi, vantaggi ed esempi pratici
L'intelligenza artificiale trasforma il modo in cui le aziende B2B identificano, segmentano e affrontano i loro gruppi target. Analizzando ampie quantità di dati, processi automatizzati e comunicazione personalizzata, l'IA consente un indirizzo target più preciso, più efficiente ed efficace. La tecnologia supporta le aziende nella migliore comprensione delle esigenze dei clienti, utilizzando in modo ottimale le risorse e alla fine aumentando le vendite attraverso misure di marketing più mirate. La combinazione di conoscenze basate sui dati, processi automatizzati e esperienze di clienti personalizzate rende AI uno strumento indispensabile nel moderno marketing B2B.
Adatto a:
Personalizzazione a un nuovo livello: AI nel marketing B2B
La personalizzazione delle misure di marketing non è più un extra opzionale, ma un'aspettativa fondamentale per i clienti B2B. L'intelligenza artificiale solleva questa personalizzazione a un nuovo livello che va ben oltre il semplice saluto con i nomi.
L'intelligenza artificiale abilita offerte fatte su misura e un indirizzo personalizzato, che rafforza in modo dimostrabile la fedeltà dei clienti. Questa tecnologia analizza i dati dei clienti come la cronologia del browser, il comportamento di acquisto, le interazioni sui social media e le informazioni demografiche per determinare esigenze e preferenze specifiche. Sulla base di questi risultati, i consigli sui prodotti o i contenuti fatti su misura possono essere consegnati in tempo reale.
I risultati parlano da soli: le esperienze personalizzate possono raddoppiare i tassi di conversione per le riunioni prenotate e le richieste di azione in contenuti personalizzati hanno un tasso di interazione più elevato del 68% rispetto al contenuto generico. Particolarmente impressionante: le esperienze personalizzate portano a quasi quattro volte più richieste demo delle interazioni non personalizzate.
La moderna personalizzazione B2B va oltre i singoli punti di contatto e include un indirizzo incrociato, sensibile al contesto, incluso i prezzi individuali, suggerimenti di prodotto pertinenti o contenuti su misura in base al segmento dei clienti, al settore o alla storia del business.
Iper-personalizzazione come passo successivo
L'iper-personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale fa un ulteriore passo avanti: le aziende possono contattare i clienti a un livello inferiore adattando messaggi, contenuti, offerte e raccomandazioni sul prodotto alle singole persone. Uno studio di McKinsey mostra che le aziende in rapida crescita ottengono il 40% in più di vendite rispetto ai concorrenti in crescita più lenta attraverso l'iper-personalizzazione.
Segmentazione dei clienti supportata dall'IA: essere comportamentale dalla demografia
La segmentazione precisa dei clienti è la chiave per l'indirizzo del gruppo target efficace. L'intelligenza artificiale rivoluziona quest'area andando oltre i tradizionali criteri demografici e riconoscendo complessi modelli di comportamento.
Segmentazione tradizionale vs. basata sull'intelligenza artificiale
La tradizionale segmentazione dei clienti si basa principalmente su dati demografici come età, genere, reddito e posizione. Sebbene questi criteri offrano approfondimenti importanti, ma spesso non sono sufficienti per comprendere appieno il comportamento complesso e le motivazioni dei clienti.
Al contrario, l'IA consente la segmentazione dei clienti B2B multidimensionale, in cui sono anche presi in considerazione diversi criteri per il raggruppamento. Attraverso l'apprendimento automatico, enormi quantità di dati possono essere elaborate e analizzate automaticamente al fine di creare profili dei clienti più precisi e più specifici.
Vantaggi della segmentazione dei clienti basati sull'intelligenza artificiale
Una segmentazione di clienti B2B con AI offre numerosi vantaggi:
- Identificazione del potenziale di vendita e delle opzioni di cross-selling: la segmentazione dell'intelligenza artificiale è aperta che il potenziale di vendita può avere clienti
- Contenuto individuale: il contenuto appropriato può essere pianificato e presentato per ciascun segmento
- Risparmio delle risorse: la comunicazione mirata viene evitata attraverso le perdite target
- Sviluppo del prodotto orientato alla domanda: Prodotti e servizi possono essere meglio orientati alle esigenze dei clienti
- Prezzi individuali: i prezzi possono essere adeguati in base ai segmenti
Sistemi di raccomandazione intelligenti e priorità dei piombo
Un'area chiave in cui AI rivoluziona l'indirizzo del gruppo target sono i sistemi di raccomandazione intelligenti e il punteggio automatizzato di lead.
Sistemi di raccomandazione AI nel contesto B2B
I sistemi di raccomandazione AI sono algoritmi intelligenti che analizzano il comportamento e le preferenze dei clienti al fine di generare raccomandazioni personalizzate in tempo reale. Questi sistemi aumentano il tasso di conversione e massimizzano il valore della durata del cliente utilizzando vari metodi:
- Filtro collaborativo: raccomandazioni basate su comportamenti e preferenze simili
- Filtro basato sul contenuto: analisi delle proprietà del prodotto per raccomandazioni su misura
- Raccomandazioni basate sul contesto: considerazione del contesto come ora del giorno, posizione e dispositivo
Punteggio di piombo basato sull'intelligenza artificiale
Il punteggio del lead KI è un sistema automatizzato per la valutazione dei contatti di vendita. L'intelligenza artificiale analizza i dati dei clienti come l'acquisto di comportamenti e interazioni al fine di valutare e dare priorità ai potenziali lead in base a criteri predefiniti.
Esistono diversi approcci al punteggio del piombo AI:
- Punteggio predittivo di piombo: usa l'apprendimento automatico per analizzare i dati storici e demografici e riconoscere i modelli che indicano un alto potenziale di conversione
- Punteggio del lead comportamentale: si concentra sull'analisi di campagne in tempo reale come visite al sito Web, coinvolgimento e-mail e download di contenuti
- Punteggio del lead di AI conversazionale: utilizzare i dati dalle interazioni e messaggi di chatbot per valutare il potenziale di un lead
I vantaggi sono chiari: i team di marketing B2B, che sono spesso sopraffatti da un gran numero di lead, possono identificare rapidamente i lead più preziosi attraverso l'IA, in modo che i team di vendita possano utilizzare il loro tempo in modo efficiente.
Aumento dell'efficienza nelle vendite di B2B da parte dell'IA
L'intelligenza artificiale non solo offre vantaggi nella personalizzazione e nella segmentazione, ma aumenta anche l'efficienza nell'intero processo di vendita B2B.
Automazione delle attività di routine
Una delle maggiori sfide nelle vendite di B2B sono compiti che richiedono tempo e ripetitivi. L'intelligenza artificiale può automatizzare queste attività in modo che i dipendenti delle vendite possano utilizzare il loro tempo in modo più efficiente. Esempi di tali compiti sono:
- Manutenzione dei dati
- Punteggio di piombo
- Implementazione di campagne e -mail
Automatizzando questi processi, i dipendenti delle vendite possono investire più tempo in attività strategiche, come il mantenimento delle relazioni con i clienti e lo sviluppo di strategie di vendita.
Ottimizzazione dell'allocazione delle risorse
L'intelligenza artificiale consente processi di marketing ottimizzati e un indirizzo di gruppo target preciso a costi inferiori. L'apprendimento automatico può automatizzare i processi e i dipendenti ricevono raccomandazioni specifiche per l'azione in base ai dati.
Vantaggi pratici dell'IA nel marketing B2B sono:
- Personalizzazione e soddisfazione del cliente: AI abilita offerte e indirizzi precisi, che rafforza la fedeltà dei clienti
- Cross and Uppers: identificazione del potenziale per aumentare le vendite attraverso raccomandazioni basate sui dati
- Efficienza e automazione: ottimizzazione dei processi di marketing e applicazione di gruppi target precisi a costi inferiori
Esempi pratici e strategie di implementazione
La riuscita integrazione dell'intelligenza artificiale nell'approccio del gruppo target B2B richiede una strategia ben ponderata e osservando pratiche comprovate.
Architettura AI per la personalizzazione B2B
Un'architettura moderna per la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale nell'area B2B in genere include i seguenti componenti:
- Piattaforma dei dati dei clienti (CDP): come hub di dati centrale, l'account CDP collega l'account, i ruoli utente e i dati di interazione in tutti i punti di contatto e quindi consente una visione consolidata dei clienti aziendali e delle sue reti decisionali
- Macchine per raccomandazione: le macchine basate su AI identificano opzioni crociate e amplificanti pertinenti in base al comportamento di acquisto, alla domanda stagionale o ai modelli specifici del settore
- Livello di esperienza: portali di negozi, strumenti self-service o offrire configuratori accedere al sistema di personalizzazione tramite API
- AI e modelli di previsione: questi prevedono probabilità, opportunità di vendita o immigrazione dei clienti e abilitano le interazioni controllate dai dati in tempo reale
Best practice per l'implementazione dell'IA
Quando si implementano AI per l'analisi del gruppo target, le società B2B dovrebbero notare i seguenti passaggi:
- Regolazione dei dati: l'intelligenza artificiale può aiutare a riconoscere e correggere dati errati, doppi o incompleti. Può filtrare i dati irrilevanti e quindi aumentare significativamente la qualità dei dati
- Integrazione dei dati: l'intelligenza artificiale può portare dati da diverse fonti e verificare la coerenza. Ciò consente un'immagine più completa e accurata dei clienti
- Acquisizione dei dati: gli strumenti di intelligenza artificiale possono registrare e interpretare una vasta gamma di punti dati che non sarebbero visibili o comprensibili per l'uomo
Adatto a:
Sfide e soluzioni
Nonostante tutti i vantaggi, le aziende affrontano sfide nell'attuazione dell'IA:
- Protezione e conformità dei dati: le normative sulla protezione dei dati devono essere osservate durante l'elaborazione dei dati dei clienti
- Integrazione nei sistemi esistenti: le soluzioni AI devono funzionare perfettamente con i sistemi di automazione del CRM e del marketing esistenti
- Qualifica dei dipendenti: i team devono essere addestrati nella gestione degli strumenti di intelligenza artificiale al fine di sfruttare appieno il loro potenziale
Secondo uno studio, il 75% degli esperti di marketing B2B sta pianificando di investire in AI generativa nei prossimi dodici mesi, sebbene molti non lavorano ancora attivamente con esso e alcuni hanno una comprensione limitata del loro funzionamento.
Il futuro dell'indirizzo del gruppo target basato sull'intelligenza artificiale in B2B
L'indirizzo del gruppo target basato sull'intelligenza artificiale nel marketing B2B offre enormi opportunità per aumentare l'efficienza, la personalizzazione e, in definitiva, l'aumento delle vendite. Le aziende B2B che usano strategicamente l'IA per migliorare i loro processi di marketing possono ottenere un vantaggio competitivo decisivo.
I vantaggi più importanti sono riassunti:
- Personalizzazione speciale e segmentazione precisa dei clienti
- Automazione dei processi di marketing e indirizzo di gruppo target preciso
- Identificazione del potenziale di vendita e opportunità di cross-selling
- Allocazione delle risorse più efficienti e riduzione delle terre desolate
Se vuoi avere successo in B2B-E-Commerce, non puoi evitare una personalizzazione intelligente, controllata dai dati e basata sull'intelligenza artificiale. La tecnologia diventa sempre più matura e accessibile, il che consente anche alle aziende B2B di dimensioni più piccole e medie di beneficiare dei vantaggi dell'IA.
Il futuro appartiene alle aziende che non sono considerate un sostituto dell'intelligenza umana, ma come una potente espansione che gli consente di comprendere meglio i clienti, affrontare in modo più specifico e costruire relazioni commerciali a lungo termine.
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