LinkedIn-Image : Xpert.Digital과 같은 소셜 미디어로서 지배 및 목수의 B2B 영역에서 AI 검색 및 AI 연구입니다.
B2B 영역에서 AI 검색 및 AI 연구 대 소셜 미디어 (예 : LinkedIn)의 지배력 및 중요성
LinkedIn 대신 Ki? 왜 B2B가 B2B의 Intelligent Search -Strategy Change에있는 이유는 무엇입니까?
B2B 영역에서 AI 지원 검색 및 연구 결과는 중요하며 이미 많은 산업에서 LinkedIn과 같은 고전적인 소셜 미디어 플랫폼보다 지배적이고 전략적으로 더 중요한 것으로 여겨지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 소셜 미디어, 특히 LinkedIn-Rema는 B2B 커뮤니케이션의 중심 요소입니다.
PassDemone :
B2B의 AI 검색 및 AI 연구 :
높은 사용률 및 효율성
B2B 회사의 67 %와 90 % 사이는 이제 클래식 검색 엔진에 비해 AI 도구를 사용하여 웹 검색을 선호합니다. Microsoft Copilot, ChatGpt 및 Perplexity AI와 같은 AI 지원 연구 및 검색 도구는 특히 전문 정보, 시장 분석 및 의사 결정의 기초에 더 빠르고 관련이있는 데 사용됩니다.
AI를 통한 경쟁 우위
AI Technologies는 효율적인 자동화, 데이터 기반 의사 결정 및 개인화 된 고객 접근 방식을 가능하게합니다. 키워드 연구, 컨텐츠 최적화 및 경쟁 분석과 같은 프로세스를 가속화하여 B2B 영역에서 경쟁 우위를 점하게됩니다.
전략적 중요성
기술적으로 까다로운 산업 (예 : 기계 공학, 대형 플랜트 건설)에서 AI 기반 제품 개발, 시장 관찰 및 리드 생성 연구가 필수적이되었습니다. 많은 양의 데이터를 분석하고 트렌드 또는 위험을 도출하는 기능으로 인해 AI 도구는 B2B 회사에 필수 불가능합니다.
B2B의 소셜 미디어 (LinkedIn) :
매우 높은 분포
B2B 커뮤니케이션에서 소셜 미디어의 사용은 사상 최고치입니다. 지붕 지역의 회사의 97.4 %가 소셜 네트워크를 사용하고 LinkedIn은 분명히 지배적 인 플랫폼입니다.
소셜 미디어에서 AI의 역할
AI 기반 도구도 링크드 인 및 컨텐츠 생성, 대상 그룹 주소 및 성능 분석을위한 기타 플랫폼에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 회사의 82.6 % 이상이 정기적으로 소셜 미디어 커뮤니케이션에서 AI 도구를 사용합니다.
리드 생성 및 이미지 유지 보수
LinkedIn은 네트워킹, 고용주 브랜딩 및 의사 결정자의 대상 주소에 여전히 중요합니다. 이 플랫폼은 특히 관계 구축, 전문 지식 공유 및 사고 리더로서의 포지셔닝에 적합합니다.
비교 : B2B의 AI 검색/연구 대 소셜 미디어 (LinkedIn)
비교 : B2B-Image의 AI 검색/연구 대 소셜 미디어 (LinkedIn) : Xpert.Digital
B2B 영역에서 AI 검색/리서치와 소셜 미디어 (LinkedIn)의 비교는 두 접근법의 가능한 용도와 강점에 상당한 차이를 보여줍니다. AI 검색 및 연구를 통해 빠르고 관련 정보 수집을 가능하게하고 데이터 기반 의사 결정을 지원하며 프로세스 자동화를 촉진합니다. 대조적으로, 네트워킹, 브랜드 구조, 리드 생성 및 사고 리더로서 소셜 미디어, 특히 LinkedIn의 주요 이점. B2B 회사에서 AI 도구의 분포는 67-90 %로 증가하지만 LinkedIn은 이미 97.4 %의 사용으로 널리 퍼져 있습니다. 전략적으로 AI 검색은 특히 연구, 개발 및 판매와 같은 분야와 관련이 있으며 LinkedIn은 주로 커뮤니케이션, 브랜딩 및 채용을 지원합니다. AI는 검색 및 분석에서 중심적인 역할을하는 반면, 주로 컨텐츠, 분석 및 타겟팅을 위해 소셜 미디어에서 지원됩니다. 업계의 초점과 관련하여 AI 검색은 주로 업계, 기술 및 복잡한 B2B 시장에서 우선 순위가 지정되며, LinkedIn은 특히 서비스 제공 업체, 컨설턴트 및 Mr. Trends에 대해 보편적으로 사용됩니다. AI 도구는 미래에 점점 더 표준이되고 있지만 소셜 미디어는 여전히 중요하지만 AI 기반 검색 및 연구 솔루션에 의해 점점 더 보완되고 있음을 나타냅니다.
효율적이고 가시적 : AI와 소셜 미디어가 함께 작동하는 방법
B2B 영역에서, AI 기반 검색 및 연구는 이제 목표 정보 조달, 시장 관찰 및 데이터 중심 결정과 관련하여 LinkedIn과 같은 고전적인 소셜 미디어 플랫폼보다 훨씬 지배적 인 경우에 적어도 중요합니다. 그러나 소셜 미디어, 특히 LinkedIn은 관계, 브랜드 포지셔닝 및 리드 생성의 개발에 필수 불가결 한 상태입니다. 미래는 효율성과 정밀도에 대한 AI 기반 연구, 가시성을위한 소셜 미디어 및 네트워크 관리의 지능형 조합에 있습니다.
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지역에서 글로벌로: 중소기업은 영리한 전략으로 글로벌 시장을 정복합니다. - 이미지: Xpert.Digital
기업의 디지털 존재가 성공을 결정하는 시대에, 이러한 존재를 진정성 있고 개별적이며 광범위한 것으로 만드는 방법이 과제입니다. Xpert.Digital은 산업 허브, 블로그 및 브랜드 홍보대사 간의 교차점으로 자리매김하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 커뮤니케이션과 판매 채널의 장점을 단일 플랫폼에 결합하여 18개 언어로 출판이 가능합니다. 파트너 포털과의 협력, Google 뉴스에 기사 게시 가능성, 약 8,000명의 언론인과 독자가 포함된 언론 배포 목록을 통해 콘텐츠의 도달 범위와 가시성을 극대화합니다. 이는 외부 영업&마케팅(SMarketing)에 있어 필수적인 요소입니다.
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B2B 회사의 LinkedIn에 비해 KI의 장점은 무엇입니까?
자동화 및 효율성 향상
AI는 프로세스 자동화 분야에서 링크드 인을 분명히 초과합니다. LinkedIn은 주로 수동 참여가 필요한 플랫폼이지만 KI 반복 작업은 완전히 자동화 할 수 있습니다.
AI의 리소스 최적화
AI 시스템은 독립적으로 작동하며 마케팅 및 판매 프로세스를 크게 가속화 할 수 있습니다. 데이터 분석 또는 컨텐츠 생성과 같은 반복적 인 작업을 자동화하고 수동 워크로드를 크게 줄입니다. 대조적으로 LinkedIn은 자원을 바인딩하는 직원의 지속적인 지원이 필요합니다.
적합:
영업 프로세스의 시간 절약
AI의 상당한 장점은 영업 직원을 구제하는 능력에 있습니다. "AI는 영업 직원과 함께 제공되므로 필수품을위한 더 많은 시간이 있습니다 : 판매". 이 지원에는 자동 보고서, 프로토콜 및 데이터 수집 및 분석이 포함되며 네트워크 및 컨텐츠 제작과 같은 LinkedIn 활동은 적극적으로 참여해야합니다.
보다 포괄적 인 데이터 분석 및 개인화
KI는 고객 데이터의 심오한 분석 및 사용에서 상당한 이점을 제공합니다.
더 깊은 데이터 분석
AI를 사용하면 B2B 마케팅 담당자에게는 "가능한 가장 짧은 시간 내에 막대한 양의 데이터를 분석하고 더 깊은 통찰력을 얻을 수있는 도구"도구가 있습니다. 이에 비해 LinkedIn은 사용자의 프로필 정보 및 상호 작용으로 제한됩니다.
더 정확한 개인화
AI는 LinkedIn의 타겟팅 옵션보다 훨씬 정확한 개인화를 가능하게합니다. 고객의 행동을 분석하고“정확하게 정확하게 수용된 제안과 연설을 제공하여 고객 충성도를 강화합니다”. 이것은 LinkedIn의 인구 통계 및 직무 기반 타겟팅 옵션을 훨씬 뛰어 넘습니다.
예측 기술 및 전진 -보이는 분석
AI와 LinkedIn의 주요 차이점은 예측 능력에 있습니다.
최종 확률 및 잠재적 분석
B2B 판매의 AI 시스템은 "역사적 거래 및 상호 작용 데이터를 기반으로하며 미래의 고객 행동에 대한 이러한 예측에 대한 기반"을 기반으로합니다. 이러한 예측 기술은 LinkedIn에서 누락되어 주로 현재 및 과거 데이터와 함께 작동합니다.
유망한 리드의 식별
KI의 부가 가치의 구체적인 예 : "예측 분석 도구는 웹 사이트 방문자의 동작을 분석하고, 과거 데이터를 평가하며, 어떤 리드가 특히 유망한지를 예측할 가능성이 높습니다." LinkedIn은 캠페인을위한 타겟팅 옵션을 제공하지만 미래 지향적 인 분석은 없습니다.
확장 성 및 자원 효율성
AI 솔루션은 비즈니스 프로세스 확장에서 상당한 이점을 제공합니다.
유연한 성장
AI 시스템은 증가하는 데이터 및 고객 요구 사항으로 쉽게 확장 할 수 있으며 LinkedIn 활동에는 도달 범위가 증가함에 따라 더 많은 리소스가 필요합니다. “마케팅 프로세스 최적화와 저렴한 비용으로 정확한 목표 그룹을 다루는”것을 강조해야합니다.
비용 효율성
AI는 장기적으로 운영 비용을 줄일 수 있습니다. "자동화 된 워크 플로 및 데이터 기반 결정은 수동 중재의 필요성을 줄이고 전략적 작업을위한 자유를 창출합니다." 반면에 LinkedIn은 프리미엄 구독 및 광고 지출을 통해 지속적인 비용을 유발하여 판매 네비게이터의 단점은 "가입비가 특히 소기업이나 예산을 가진 개별 사용자의 경우"가 높을 수 있습니다.
더 넓은 용도
AI는 LinkedIn보다 훨씬 더 많은 비즈니스 영역에서 사용할 수 있습니다.
다목적 응용 분야
LinkedIn은 주로 네트워킹, 마케팅 및 채용을위한 플랫폼이지만 KI는 마케팅, 금융, 인적 자원, 제조 및 공급망 관리를 포함한 거의 모든 비즈니스 프로세스에서 사용할 수 있습니다.”이러한 다양성은 AI가 B2B 회사를위한보다 포괄적 인 도구입니다.
콘텐츠 제작 및 관리
KI는 컨텐츠 영역에서 특별한 강점을 제공합니다. "연구, 집계, 검증 및 멀티 모달 생산과 같은 콘텐츠에 관한 B2B 마케팅의 가장 큰 잠재력을 볼 수 있습니다." LinkedIn은 컨텐츠 배포를위한 플랫폼 역할을하지만 컨텐츠 작성을위한 통합 도구를 제공하지는 않습니다.
적합:
시너지 잠재력 : AI와 LinkedIn을 결합하십시오
표시된 장점에도 불구하고 B2B 회사는 AI와 LinkedIn이 경쟁으로 간주 될 수는 없지만 보완 기술로 간주 될 수 있음을 명심해야합니다.
AI에 의한 LinkedIn 활동의 최적화
AI는 LinkedIn 게시물을위한 자동화 된 컨텐츠 작성, 네트워크 연결에 대한 지능형 분석 또는 최고의 게시 시간 식별을 통해 예제에 대한 LinkedIn 활동을 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. AI의“캠페인 계획, 실행 및 최적화를위한 프로세스 가속도”는 LinkedIn 마케팅의 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
AI 시스템 용 LinkedIn에서 데이터 수집
LinkedIn은 "의사 결정자 및 관리 이사에 대한 직접 액세스"를 통해 귀중한 전문 데이터 소스로 남아 있으며, 이는 AI 시스템의 입력 역할을 할 수 있습니다. 이 조합을 통해 회사는 두 기술의 강점을 사용할 수 있습니다.
전략적으로 보완적인 강점을 사용하십시오
KI는 LinkedIn과 비교하여 자동화, 데이터 분석, 개인화, 확장 성 및 다양한 응용 분야에서 상당한 이점을 제공합니다. LinkedIn은 B2B 네트워킹 및 의사 결정자의 대상 주소를위한 필수 플랫폼으로 남아 있지만 AI는 더 깊은 통찰력을 제공하고 프로세스를 자동화하며 미래 예측 분석을 가능하게 할 수 있습니다.
따라서 두 기술의 강점을 결합한 전략적 접근 방식은 B2B 회사에 권장됩니다. LinkedIn은 전문 네트워크를위한 기본 플랫폼으로, AI는 자동화, 개인화 및 데이터 기반 결정을위한 엔진으로 AI입니다. 이 조합은 점점 더 디지털화 된 B2B 환경에서 성공할 수있는 가장 큰 기회를 약속합니다.
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B2B 영역에서 AI 검색은 기존 검색 방법과 비교하여 얼마나 효과적입니까?
AI B2B에서 대상 그룹 주소를 최적화하려면 : 방법, 장점 및 실제 예제
인공 지능은 B2B 회사가 대상 그룹을 식별, 세그먼트 및 해결하는 방식을 변화시킵니다. AI는 광범위한 데이터, 자동화 된 프로세스 및 개인화 된 커뮤니케이션을 분석함으로써보다 정확하고 효율적이며 효과적인 대상 그룹 주소를 가능하게합니다. 이 기술은 고객의 요구를 더 잘 이해하고 자원을 최적으로 사용하며 궁극적으로 더 많은 대상 마케팅 측정을 통해 판매를 늘리는 회사를 지원합니다. 데이터 기반 지식, 자동화 된 프로세스 및 개인화 된 고객 경험의 조합으로 AI는 최신 B2B 마케팅에서 필수 도구입니다.
적합:
새로운 차원의 개인화 : B2B 마케팅의 AI
마케팅 측정의 개인화는 더 이상 선택적 추가가 아니라 B2B 고객에 대한 근본적인 기대입니다. AI는이 개인화를 이름으로 간단한 인사말을 훨씬 뛰어 넘는 새로운 차원으로 올립니다.
AI는 맞춤형 제안 및 개인화 된 주소를 가능하게하여 고객 충성도를 명백히 강화시킵니다. 이 기술은 브라우저 기록, 구매 행동, 소셜 미디어 상호 작용 및 인구 통계 정보와 같은 고객 데이터를 분석하여 특정 요구 및 선호도를 결정합니다. 이러한 결과를 바탕으로 제품 권장 사항 또는 재단사 -제작 콘텐츠는 실시간으로 전달할 수 있습니다.
결과는 자체적으로 말합니다. 개인화 된 경험은 예약 회의의 전환율을 두 배로 늘릴 수 있으며, 개인화 된 콘텐츠의 행동 요청은 일반 콘텐츠보다 상호 작용 비율이 68% 더 높습니다. 특히 인상적인 : 개인화 된 경험은 개인화되지 않은 상호 작용보다 거의 4 배 많은 데모 요청이 발생합니다.
현대 B2B 개인화는 개별 터치 포인트를 넘어서서 개별 가격, 관련 제품 제안 또는 고객 부문, 산업 또는 비즈니스 이력을 기반으로하는 맞춤형 콘텐츠를 포함한 상황에 맞는 주소를 포함합니다.
다음 단계로서 대인체화
AI 기반의 하이퍼 개인화는 한 걸음 더 나아갑니다. 회사는 메시지, 컨텐츠, 제안 및 제품 권장 사항을 개별 사람에게 조정하여 더 낮은 수준의 고객에게 연락 할 수 있습니다. 맥킨지 (McKinsey)의 연구에 따르면 빠르게 성장하는 기업은 고 개인화를 통해 성장하는 경쟁 업체가 느리게 성장하는 것보다 40% 더 많은 판매를 달성하는 것으로 나타났습니다.
AI 지원 고객 세분화 : 인구 통계학에서 행동하는 것
정확한 고객 세분화는 효과적인 대상 그룹 주소의 핵심입니다. AI는 전통적인 인구 통계 학적 기준을 넘어 복잡한 행동 패턴을 인식 하여이 분야에 혁명을 일으킨다.
전통적인 대 AI 기반 세분화
전통적인 고객 세분화는 주로 연령, 성별, 소득 및 위치와 같은 인구 통계 학적 데이터를 기반으로합니다. 이러한 기준은 중요한 통찰력을 제공하지만 종종 복잡한 행동과 고객의 동기를 완전히 이해하기에는 충분하지 않습니다.
대조적으로, AI는 다차원 B2B 고객 세분화를 가능하게하며, 여기서 여러 기준이 그룹화를 고려합니다. 머신 러닝을 통해보다 정확하고보다 구체적인 고객 프로필을 만들기 위해 엄청난 양의 데이터를 자동으로 처리하고 분석 할 수 있습니다.
AI 기반 고객 세분화의 장점
AI를 통한 B2B 고객 세분화는 다양한 이점을 제공합니다.
- 판매 잠재력 및 교차 판매 옵션 식별 : AI 세분화가 개방되어 있습니다.
- 개별 콘텐츠 : 각 세그먼트에 대해 적절한 컨텐츠를 계획하고 제시 할 수 있습니다.
- 자원 절약 : 대상 커뮤니케이션은 목표 손실을 통해 피합니다
- 수요 중심 제품 개발 : 제품 및 서비스는 고객 요구에 더 잘 맞출 수 있습니다.
- 개별 가격 : 가격은 세그먼트에 따라 조정할 수 있습니다.
지능형 추천 시스템 및 리드 우선 순위
AI가 대상 그룹 주소에 혁명을 일으키는 주요 영역은 지능적 권장 시스템 및 자동화 된 리드 스코어링입니다.
B2B 컨텍스트의 AI 권장 시스템
AI 권장 시스템은 개인화 된 권장 사항을 실시간으로 생성하기 위해 고객의 동작 및 선호도를 분석하는 지능형 알고리즘입니다. 이러한 시스템은 다양한 방법을 사용하여 전환율을 높이고 고객 수명 값을 최대화합니다.
- 협업 필터링 : 유사한 사용자 행동 및 선호도를 기반으로 한 권장 사항
- 컨텐츠 기반 필터링 : 맞춤형 권장 사항을위한 제품 속성 분석
- 컨텍스트 기반 권장 사항 : 시간, 위치 및 장치와 같은 컨텍스트 고려
AI 기반 리드 득점
KI 리드 스코어링은 판매 연락처를 평가하기위한 자동화 된 시스템입니다. AI는 사전 정의 된 기준에 따라 잠재적 리드를 평가하고 우선 순위를 정하기 위해 구매 행동 및 상호 작용과 같은 고객 데이터를 분석합니다.
AI 리드 스코어링에는 다양한 접근 방식이 있습니다.
- 예측 리드 스코어링 : 머신 러닝을 사용하여 역사적 및 인구 통계 학적 데이터를 분석하고 높은 전환 잠재력을 나타내는 패턴을 인식합니다.
- 행동 리드 스코어링 : 웹 사이트 방문, 이메일 참여 및 콘텐츠 다운로드와 같은 실시간 캠페인 분석에 중점을 둡니다.
- 대화 AI 리드 스코어링 : 챗봇 상호 작용 및 메시지의 데이터를 사용하여 리드의 잠재력을 평가합니다.
장점은 분명합니다. B2B 마케팅 팀은 종종 많은 수의 리드로 압도되어 AI를 통해 가장 귀중한 리드를 신속하게 식별하여 영업 팀이 시간을 효율적으로 사용할 수 있습니다.
AI에 의한 B2B 판매의 효율성 증가
AI는 개인화 및 세분화의 장점을 제공 할뿐만 아니라 전체 B2B 판매 프로세스의 효율성을 높입니다.
일상적인 작업 자동화
B2B 판매에서 가장 큰 과제 중 하나는 시간이 많이 걸리고 반복적 인 작업입니다. AI는 영업 직원이 시간을보다 효율적으로 사용할 수 있도록 이러한 작업을 자동화 할 수 있습니다. 이러한 작업의 예는 다음과 같습니다.
- 데이터 유지 보수
- 리드 득점
- 이메일 캠페인 구현
이러한 프로세스를 자동화함으로써 영업 직원은 고객 관계 유지 및 영업 전략 개발과 같은 전략적 활동에 더 많은 시간을 투자 할 수 있습니다.
리소스 할당 최적화
AI는 최적화 된 마케팅 프로세스와 정확한 대상 그룹 주소를 낮은 비용으로 가능합니다. 머신 러닝은 프로세스를 자동화 할 수 있으며 직원은 데이터를 기반으로 행동에 대한 특정 권장 사항을받습니다.
B2B 마케팅에서 AI의 실질적인 장점은 다음과 같습니다.
- 개인화 및 고객 만족 : AI는 정확한 제안 및 주소를 가능하게하여 고객 충성도를 강화합니다.
- Cross and Uppers : 데이터 기반 권장 사항을 통한 판매 증가 가능성 식별
- 효율성 및 자동화 : 저렴한 비용으로 마케팅 프로세스 최적화 및 정확한 대상 그룹 주소 지정
실제 사례 및 구현 전략
AI를 B2B 목표 그룹 접근법에 성공적으로 통합하려면 잘 생각 된 전략과 입증 된 관행이 필요합니다.
B2B 개인화를위한 AI 아키텍처
B2B 영역에서 AI 기반 개인화를위한 최신 아키텍처에는 일반적으로 다음 구성 요소가 포함됩니다.
- CDP (Customer Data Platform) : 중앙 데이터 허브로서 CDP는 모든 연락처에서 계정, 사용자 역할 및 상호 작용 데이터를 연결하여 비즈니스 고객 및 의사 결정 네트워크에 대한 통합보기를 가능하게합니다.
- 추천 기계 : AI 기반 기계는 구매 행동, 계절 수요 또는 산업 별 패턴에 따라 관련 크로스 및 uppseling 옵션을 식별합니다.
- 경험 수준 : 쇼핑 포털, 셀프 서비스 도구 또는 제공 구성 자 제공 API를 통해 개인화 시스템에 액세스하십시오.
- AI 및 예측 모델 : 이러한 예측 확률, 판매 기회 또는 고객 이민 및 데이터 제어 상호 작용 실시간
AI 구현을위한 모범 사례
대상 그룹 분석을 위해 AI를 구현할 때 B2B 회사는 다음 단계에 주목해야합니다.
- 데이터 조정 : 인공 지능은 부정확 한, 이중 또는 불완전한 데이터를 인식하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 관련없는 데이터를 걸러 내고 데이터 품질을 크게 증가시킬 수 있습니다.
- 데이터 통합 : AI는 다른 소스의 데이터를 가져오고 일관성을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 고객의보다 완벽하고 정확한 그림을 가능하게합니다.
- 데이터 수집 : AI 도구
적합:
과제와 솔루션
모든 장점에도 불구하고 회사는 AI 구현에 어려움을 겪고 있습니다.
- 데이터 보호 및 준수 : 고객 데이터를 처리 할 때는 데이터 보호 규정을 준수해야합니다.
- 기존 시스템으로의 통합 : AI 솔루션은 기존 CRM 및 마케팅 자동화 시스템과 완벽하게 작동해야합니다.
- 직원의 자격 : 팀은 잠재력을 완전히 이용하기 위해 AI 도구를 다루는 데 교육을 받아야합니다.
한 연구에 따르면 B2B 마케팅 담당자의 75%가 향후 12 개월 동안 생성 AI에 투자 할 계획이지만, 많은 사람들이 아직 적극적으로 협력하지 않고 일부는 기능에 대한 이해가 제한적입니다.
B2B의 AI 기반 대상 그룹 주소의 미래
B2B 마케팅의 AI 기반 대상 그룹 주소는 효율성, 개인화 및 궁극적으로 판매 증가를위한 엄청난 기회를 제공합니다. 전략적으로 AI를 사용하여 마케팅 프로세스를 개선하는 B2B 회사는 결정적인 경쟁 우위를 얻을 수 있습니다.
가장 중요한 장점은 다음과 같습니다.
- 특별한 개인화 및 정확한 고객 세분화
- 마케팅 프로세스의 자동화 및 정확한 목표 그룹 주소
- 판매 잠재력 및 교차 판매 기회 식별
- 더 효율적인 자원 할당 및 황무지 감소
B2B-E-Commerce에서 성공하려면 지능적이고 데이터 제어 및 AI 기반 개인화를 피할 수 없습니다. 이 기술은 점점 더 성숙하고 접근 가능 해지고 있으며, 이는 중소형 B2B 회사가 AI의 장점으로부터 혜택을받을 수있게 해줍니다.
미래는 인간 지능을 대체하지 않고 고객을 더 잘 이해하고보다 구체적으로 해결하며 장기적인 비즈니스 관계를 구축 할 수있는 강력한 확장으로 간주되는 회사에 속합니다.
귀하의 글로벌 마케팅 및 비즈니스 개발 파트너
✔️ 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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