게시 : 2025 년 5 월 7 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 7 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
AI는 B2B 부문의 주요 생성에서 어떤 역할을합니까? - 이미지 : Xpert.Digital
AI 추력 : 이것이 인공 지능이 B2B 세계를 변화시키는 방법입니다.
AI보다 앞서 : 마케팅 담당자의 85%가 인공 지능에 의존하는 이유
인공 지능의 통합은 현재 데이터 제어,보다 효율적이며 개인화 된 접근 방식으로 전통적인 방법을 대체함으로써 B2B 리드 생성에 근본적으로 혁명화되었습니다. 고급 AI 프로세스를 구현하는 회사는 인상적인 결과를 기록합니다. 표준 방법에만 의존하는 회사에 비해 133% 더 높은 회전율을 생성합니다. 마케팅 담당자의 64%가 이미 AI를 전략에 통합했으며 연말까지 85%가 더 광범위한 분포를 일으켰습니다. 이 기사는 KI가 어떻게 B2B 리드 생성을 변환하는지, 어떤 장점이 제공하는지, 어떤 응용 분야의 특정 응용 분야 및 관련 문제가 있는지 살펴 봅니다.
자세한 내용은 여기를 참조하세요.
AI에 의한 B2B 리드 생성의 변환
B2B 지역의 전통적인 리드 생성은 주로 디지털 현실에서 신속하게 한계에 도달하는 무역 박람회, 냉수 및 수동 연구 방법을 기반으로했습니다. 반면에 AI 기반 시스템은 많은 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 패턴을 인식하고 잠재적 인 이해 당사자를 더 일찍 그리고보다 정확하게 식별하는 데 도움을줍니다.
핵심 차이는 데이터 분석 유형에 있습니다. 기존의 리드 스코어링 방법은 인간 가정과 가정을 기반으로하는 반면, 종종 주관적이고 시간이 많이 걸리는 AI 알고리즘은 객관적인 패턴을 식별하고 높은 수준의 구매를 나타내는 행동을 식별 할 수 있습니다. 이 혁명은 단순한 자동화를 넘어서서 전체 리드 생성 프로세스의 기본 재 설계를 포함합니다.
규칙에서 예측 모델까지
이 혁신의 구체적인 예 : 기존의 스코어링 시스템은 마케팅 이메일 만 클릭하는 리드를 보여줍니다. 종종 가격 페이지를 반복적으로 방문하거나 판매 지향 콘텐츠를 처리하는 리드와 동일한 가치입니다. 이 평평한 접근 방식을 통해 영업 팀은 비효율적으로 일하며 잠재력이 거의없는 상태에서 시간을 낭비합니다.
반면에 AI 지원 리드 스코어링은 차별화 된 신호를 식별하고 고품질을 열등한 리드와보다 정확하게 구별 할 수 있습니다. 이로 인해 영업 자원의 효과적인 사용과 전환율이 높아집니다.
적합:
B2B 리드 생성에서 AI의 장점
리드 생성에 AI를 사용하면 비즈니스 성공에 직접 지불하는 수많은 이점이 있습니다.
운영 효율성 증가
AI는 데이터 분석 및 컨텐츠 생성을 포함한 다양한 작업을 수행 할 수 있습니다. AI 도구를 모니터링 해야하는 경우에도 필요한 사람의 입력은 사용에 의해 크게 줄어 듭니다. 결과적으로, 리드 생성 팀은 리드의 질적 유지 보수와 같은 부가 가치 활동에 더 많은 시간을 할애합니다.
AI를 사용하는 회사는 최대 50% 더 높은 리드 생성과 47% 더 높은 전환율 피겨를보고합니다.
더 높은 품질의 리드
AI를 사용하여 고객 및 목표 그룹 데이터를 분석함으로써 회사는 평균 리드 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 즉, 최대의 효과를 달성하는 영역에 노력을 집중시켜 부적합한 리드에 필요한 시간을 줄임으로써 투자 수익률을 높일 수 있습니다.
고객 주소의 개인화
리드 생성 캠페인은 각 리드가 개인화 된 접근 방식으로 유지 될 때 가장 잘 작동합니다. AI는 특정 문제를 다루는 맞춤형 컨텐츠 및 메시지를 생성하여 개인화 된 리드 생성 캠페인을 대규모로 구현할 수있게합니다.
AI 지원 개인화는 시험에서 알 수 있듯이 전환율을 최대 63%까지 증가시킬 수 있습니다. 구매자의 13%만이 판매자가 자신의 특정 문제를 실제로 이해한다는 느낌을 가지고 있다는 사실을 고려할 때 여기에서 결정적인 경쟁 우위를 제공합니다.
B2B 리드 생성에서 AI의 콘크리트 적용 영역
AI는 리드 생성의 수많은 측면을 혁신합니다. 응용 프로그램의 가장 중요한 영역은 다음과 같습니다.
데이터 -제어 된 리드 식별
AI는 많은 양의 데이터를 쉽게 해석 할 수 있으므로 데이터 제어 리드 식별 프로세스를위한 완벽한 기술입니다. 공개 데이터를 분석함으로써 회사는 가장 관련성이 높은 잠재적 리드를 신속하게 식별하고 리드 생성 캠페인에서 특정 목표를 우선시 할 수 있습니다.
예 : 예측 분석 도구는 웹 사이트 방문자의 행동을 분석하고, 과거 데이터를 평가하며, 어떤 리드가 특히 유망한 지 예측 가능성이 높습니다.
AI 데이터 쓰레기를 통한 자동 리드 자격
AI 데이터 쓰레기를 통해 회사는 리드 자격 프로세스를 상당히 가속화하고보다 객관적으로 만들 수 있습니다. AI 알고리즘은 다양한 데이터 유형을 분석 할 수 있습니다.
- 행동 기반 데이터 : AI는 웹 사이트 방문, 다운로드 된 컨텐츠 또는 마케팅 자료와의 상호 작용과 같은 온라인 리드의 동작을 분석합니다.
- Firmographic Data : 공개 데이터 소스를 폐기하면 회사 규모, 산업 및 판매에 대한 정보가 수집됩니다.
- 의도 데이터 : AI는 잠재 고객에게 관심이있는 주제와 키워드를 보여주는 소위 의도 데이터를 분석 할 수 있습니다.
예측 리드 득점
AI 도구는 기계 학습을 사용하여 지속적인 자체 학습 메커니즘을 추구합니다. 즉, 시간이 지남에 따라 더 나아지고 과거 데이터를 통합하여 성과를 향상시킵니다. 모든 후속 캠페인마다 AI 시스템은 아마도 변환 될 리드를 더 잘 식별 할 수 있습니다.
AI 기반 리드 스코어링에는 다양한 접근 방식이 있습니다.
LED 결정
AI 에이전트는 강성 예/아니오 시스템 대신 몇 가지 요소를 평가하고 설립 된 결정을 내립니다. 당신은 고려합니다 :
- 약혼 신호 (예 : 가격 측면의 다중 방문)
- 회사 규모와 산업
- 지표 거래 (예 : 구현 기간에 대한 질문)
자율적 인 자격
여기서 AI는 실제 리드에서 패턴을 인식하고 그들의 접근 방식을 지속적으로 조정함으로써 사전 정의 된 규칙없이 결정을 내립니다. 이 절차는 특히 리드 볼륨이 높은 회사에 특히 적합합니다.
첫 번째 참여를위한 챗봇
웹 사이트, 소셜 미디어 플랫폼 또는 웨비나에서 AI 제어 챗봇은 리드의 지속적인 접촉 역할을합니다. 간단한 질문에 대한 답변에서 전달에 이르기까지 부가 가치를 제공합니다.
면제 그룹의 사례 연구에 따르면 AI 챗봇“Waibeveryn”은 3 주 만에 자동 약속 예약, 리드 자격 및 고객 온 보드의 세 가지 주요 기능으로 3 주 만에 리드 생성을 25% 증가 시켰습니다.
적합:
B2B 리드 생성을위한 AI 도구 및 기술
시장은 리드 생성을위한 점점 더 많은 전문 AI 도구를 제공합니다.
일반 AI 플랫폼
Chatt와 같은 도구는 점점 리드 생성에 사용되고 있습니다. 그들은 개인화 된 연설, 목표 그룹의 연구 및 일상적인 작업의 자동화를 가능하게합니다.
특수 B2B 리드 생성 도구
몇몇 공급자는 B2B 리드 생성을위한 특정 AI 솔루션을 개발했습니다.
- Dealfront Product Suite : 웹 사이트 방문자 식별 솔루션 및 4 천만 개가 넘는 회사 데이터에 액세스 할 수있는 판매 인텔리전스가 포함되어 있습니다.
- Leadrebel : 웹 사이트 방문자를 식별하고 잠재 고객에 대한 정보를 제공하는 GDPR 호환 플랫폼.
- Leadzen.ai와 같은 플랫폼 : 회사는 고품질 B2B 리드를 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.
- HubSpot AI : LinkedIn ADS와의 통합은 리드 점수 및보고 시간을 50%줄입니다.
AI의 리드 생성 : 왜 인간이 필수 불가결 한 이유
모든 장점에도 불구하고 KI는 B2B 리드 생성의 한계에 도달합니다.
데이터 품질 및 ID 문제
AI가 이론적으로 전체 인터넷을 검색 할 수 있더라도 회사의 올바른 식별에 중복 및 신원 문제와 같은 근본적인 문제가 있습니다. AI가 훈련 된 데이터의 품질은 그 효과에 중요합니다.
인적 요소는 필수 불가결 한 상태로 남아 있습니다
비즈니스 컨텍스트에서 AI의 진정한 부가 가치는 질문이 시장에 대한 깊은 이해를 반영 할 때 정확하게입니다. 따라서 인적 요소는 대체 할 수없고 기본적인 요소로 남아 있습니다.
AI는 리드 생성의 여러 측면을 자동화 할 수 있지만 창의성, 공감 및 전략적 이해, 숙련 된 마케팅 및 영업 전문가가 부족합니다.
데이터 보호 및 GDPR 적합성
B2B 마케팅에서 잠재적 인 비즈니스 고객의 식별 및 대상 주소는 결정적이지만 GDPR을 준수해야합니다. 따라서 도구는 효과적으로 작동 할뿐만 아니라 법적으로도 작동해야합니다.
적합:
리드 생성에서 AI 구현을위한 모범 사례
AI를 리드 생성 전략에 성공적으로 통합하려면 회사는 다음과 같은 모범 사례를 관찰해야합니다.
명확한 목표를 설정하십시오
모든 마케팅 캠페인과 마찬가지로 AI 기반 리드 생성 전략은 목표가 처음부터 명확하게 정의되면 가장 잘 작동합니다. AI가 통합되기 전에 회사는 비용 절감, 더 높은 리드 품질 또는 기타 목표를 달성하고자하는 것을 정확하게 결정해야합니다.
점진적인 구현
AI에 즉시 입력하려는 유혹이 있더라도 점진적인 소개가 더 효과적입니다. 메시지 개인화와 같은 소규모 프로젝트로 시작하고 거기에서 사용을 확장하십시오.
이 접근법을 사용하면 각 AI 구현의 전반적인 성공에 미치는 영향이 필요한 경우 더 잘 관찰하고 정확할 수 있습니다.
지속적인 모니터링 및 조정
AI 기술은 여전히 비교적 새롭기 때문에 첫 번째 구현 접근 방식이 즉시 완벽하게 작동하지 않을 가능성이 있습니다. 지속적인 모니터링은 초기 단계에서 잠재적 결함이나 오류를 인식하고 수정하는 데 도움이됩니다.
완벽한 공생 : B2B 마케팅의 인간 전문 지식 및 AI
AI는 B2B 리드 생성을보다 개인화하고 효율적이며 데이터 제어로 만들어 근본적으로 혁명을 일으킨다. AI 솔루션을 기존 마케팅 전략에 통합하면 기업은 고품질 리드를 생성하고 자원을 더 잘 우선 순위를 정하며 궁극적으로 더 높은 전환율을 달성 할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 인적 요소는 필수 불가결 한 상태로 남아 있습니다. AI의 진정한 부가 가치는 교체가 아니라 숙련 된 마케팅 및 영업 전문가를 지원하는 것입니다. 미래 지향 B2B 리드 생성은 인간 전문 지식과 AI 기반 자동화의 균형 잡힌 조합으로 특징 지어 질 것입니다.
경쟁에서 살아남 으려는 회사의 경우 리드 생성 전략에서 AI 솔루션을 구현하는 것이 더 이상 옵션이 아니라 필수입니다. AI의 장점을 전략적으로 사용하는 사람들은 동시에 한계를 취하는 사람들은 디지털화 된 B2B 환경에서 결정적인 이점을 얻을 것입니다.
적합:
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✔️ 우리의 비즈니스 언어는 영어 또는 독일어입니다.
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콘라드 울펜슈타인
나는 귀하와 우리 팀에 개인 고문으로 봉사하게 되어 기쁘게 생각합니다.
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