A pesquisa de IA e a pesquisa de IA na área B2B é mais dominante e mais importante que as mídias sociais como o LinkedIn?
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Publicado em: 7 de maio de 2025 / atualização de: 7 de maio de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
É a pesquisa de IA e a IA pesquisa na área B2B de dominante e carpinteiro como mídia social como o LinkedIn-Image: xpert.digital
Dominância e importância da pesquisa de IA e pesquisa de IA versus mídias sociais (por exemplo, LinkedIn) na área B2B
Ki em vez de LinkedIn? Por que o B2B está agora em pesquisa inteligente - mudança de estratégia no B2B?
Na área B2B, a pesquisa e a pesquisa apoiadas pela IA ganham importância e já são vistas em muitos setores como dominantes e estrategicamente mais importantes do que as plataformas clássicas de mídia social, como o LinkedIn. No entanto, as mídias sociais, especialmente, vinculam-se um elemento central da comunicação B2B.
PassDemone:
Pesquisa de IA e pesquisa de IA em B2B:
Alta taxa de uso e eficiência
Entre 67 % e 90 % das empresas B2B agora preferem a pesquisa da Web com as ferramentas de IA em comparação com os mecanismos de pesquisa clássicos. As ferramentas de pesquisa e pesquisa suportadas pela IA, como Microsoft Copilot, ChatGPT e Perplexity, são usadas em particular para se tornar mais rápido e relevante para informações especializadas, análises de mercado e base para a tomada de decisão.
Vantagem da concorrência através da IA
As tecnologias de IA permitem automação eficiente, tomada de decisão baseada em dados e abordagem personalizada do cliente. Eles aceleram processos como pesquisa de palavras -chave, otimização de conteúdo e análises competitivas, o que leva a uma clara vantagem competitiva na área B2B.
Importância estratégica
Em indústrias tecnicamente exigentes (por exemplo, engenharia mecânica, grande construção de plantas), a pesquisa baseada em IA para desenvolvimento de produtos, observação do mercado e geração de leads se tornou essencial. A capacidade de analisar grandes quantidades de dados e derivar tendências ou riscos torna as ferramentas de IA indispensáveis para as empresas B2B.
Mídia social (LinkedIn) em B2B:
Distribuição muito alta
O uso de mídias sociais na comunicação B2B está em alta de todos os tempos: 97,4 % das empresas na área do telhado usam redes sociais, com o LinkedIn claramente a plataforma dominante.
Papel da IA nas mídias sociais
As ferramentas baseadas em IA também estão sendo usadas cada vez mais no LinkedIn e em outras plataformas para criação de conteúdo, endereço do grupo-alvo e análise de desempenho. Mais de 82,6 % das empresas usam regularmente as ferramentas de IA na comunicação de mídia social.
Geração de leads e manutenção de imagem
O LinkedIn permanece importante para a rede, a marca do empregador e o endereço direcionado dos fabricantes de decisão. A plataforma é particularmente adequada para a construção de relacionamentos, compartilhando conhecimento especializado e posicionamento como líder de pensamento.
Comparação: AI Pesquisa/Pesquisa vs. mídia social (LinkedIn) em B2B
Comparação: AI Pesquisa/Pesquisa vs. Mídias Sociais (LinkedIn) em B2B-Image: Xpert.Digital
Uma comparação entre pesquisa/pesquisa de IA e mídia social (LinkedIn) na área B2B mostra diferenças significativas nos possíveis usos e pontos fortes das duas abordagens. A pesquisa e a pesquisa da IA permitem a aquisição de informações rápidas e relevantes, suporta decisões baseadas em dados e promove a automação de processos. Por outro lado, o principal benefício das mídias sociais, especialmente o LinkedIn, em redes, estrutura da marca, geração de leads e posicionamento como líder de pensamento. Embora a distribuição das ferramentas de IA nas empresas B2B aumente com 67 a 90 %, o LinkedIn já está generalizado ao uso de 97,4 %. Estrategicamente, a pesquisa de IA é particularmente relevante para áreas como pesquisa, desenvolvimento e vendas, enquanto o LinkedIn suporta principalmente comunicação, marca e recrutamento. A IA desempenha um papel central na pesquisa e análise, enquanto você é suportado principalmente nas mídias sociais para conteúdo, análise e segmentação. No que diz respeito ao foco da indústria, a pesquisa de IA é priorizada principalmente nos mercados da indústria, tecnologia e B2B complexos, enquanto o LinkedIn é usado universalmente, especialmente para prestadores de serviços, consultores e tendências, indicam que as ferramentas de IA estão se tornando cada vez mais padrão no futuro, enquanto as mídias sociais permanecem significativas, mas estão sendo cada vez mais suplementadas por soluções de busca e pesquisa baseadas em IA.
Eficiente e visível: como a IA e a mídia social devem trabalhar juntas
Na área de B2B, a pesquisa e a pesquisa baseadas em IA são agora pelo menos tão importantes, em muitos casos ainda mais dominantes do que as plataformas clássicas de mídia social, como o LinkedIn quando se trata de compras de informações direcionadas, observação de mercado e decisões orientadas a dados. No entanto, as mídias sociais, especialmente o LinkedIn, permanecem indispensáveis para o desenvolvimento de relacionamentos, posicionamento da marca e geração de leads. O futuro está na combinação inteligente de ambas as abordagens: pesquisa baseada em IA para eficiência e precisão, mídia social para visibilidade e atendimento de rede.
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Do local ao global: as PME conquistam o mercado global com estratégias inteligentes - Imagem: Xpert.Digital
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Mais sobre isso aqui:
Quais são as vantagens do KI em comparação ao LinkedIn para empresas B2B?
Automação e aumento de eficiência
A IA excede claramente o LinkedIn no campo da automação de processos. Embora o LinkedIn seja uma plataforma que requer principalmente o envolvimento manual, as tarefas repetitivas do KI podem automatizar completamente.
Otimização de recursos por IA
Os sistemas de IA funcionam de forma independente e podem acelerar significativamente os processos de marketing e vendas. Eles automatizam tarefas repetitivas, como análise de dados ou criação de conteúdo, e reduzem significativamente as cargas de trabalho manuais. Por outro lado, o LinkedIn requer apoio contínuo dos funcionários, que vincula recursos.
Adequado para:
Economia de tempo no processo de vendas
Uma vantagem significativa da IA reside em sua capacidade de aliviar os funcionários de vendas: "A IA acompanha e apóia os funcionários de vendas, para que eles tenham mais tempo para os itens essenciais: vender". Esse suporte inclui relatórios automatizados, protocolos e coleta e análise de dados, enquanto atividades do LinkedIn, como redes e criação de conteúdo, exigem participação ativa.
Análise e personalização de dados mais abrangentes
O KI oferece vantagens significativas na análise profunda e no uso dos dados do cliente.
Análise de dados mais profunda
Com a IA, os profissionais de marketing B2B possuem ferramentas "que permitem grandes quantidades de dados a serem analisadas no menor tempo possível e obtêm insights mais profundos". Em comparação, o LinkedIn é limitado às informações de perfil de seus usuários e suas interações.
Personalização mais precisa
A IA permite uma personalização muito mais precisa do que as opções de segmentação do LinkedIn. Ele analisa o comportamento dos clientes e fornece "ofertas e fala com precisão com precisão, que fortalecem a lealdade do cliente". Isso vai muito além das opções demográficas e de segmentação baseada no trabalho do LinkedIn.
Habilidades preditivas e análise para a frente
Uma grande diferença entre IA e LinkedIn está na capacidade de prever.
Probabilidades finais e análise potencial
Os sistemas de IA em vendas B2B são baseados em "dados históricos de transação e interação e baseados nessas previsões precisas para o comportamento futuro do cliente". Essas habilidades preditivas estão faltando no LinkedIn, que trabalha principalmente com dados atuais e passados.
Identificação de leads promissores
Um exemplo concreto do valor agregado do KI: "As ferramentas de análise preditiva analisam o comportamento dos visitantes do site, avaliam dados históricos e provavelmente prevêem quais leads são particularmente promissores". O LinkedIn oferece opções de segmentação para campanhas, mas nenhuma análise comparável prospectiva.
Escalabilidade e eficiência de recursos
A IA Solutions oferece vantagens significativas no escala de processos de negócios.
Crescimento flexível
Os sistemas de IA podem facilmente escalar com quantidades crescentes de dados e requisitos do cliente, enquanto as atividades do LinkedIn exigem mais recursos com o aumento do alcance. A “otimização dos processos de marketing e o abordagem preciso do grupo -alvo a custos mais baixos” deve ser enfatizado.
Eficiência de custos
A longo prazo, a IA pode reduzir os custos operacionais: "Fluxos de trabalho automatizados e decisões baseadas em dados reduzem a necessidade de intervenções manuais e criam liberdade para tarefas estratégicas". O LinkedIn, por outro lado, causa custos contínuos por meio de assinaturas premium e despesas com publicidade, nas quais as desvantagens do navegador de vendas são de que "as taxas de assinatura podem ser altas, especialmente para pequenas empresas ou usuários individuais com um orçamento apertado".
Usos mais amplos
A IA pode ser usada em significativamente mais áreas de negócios do que o LinkedIn.
Áreas versáteis de aplicação
Embora o LinkedIn seja principalmente uma plataforma para redes, marketing e recrutamento, o KI pode ser usado em quase todas as áreas de processos de negócios, incluindo marketing, finanças, recursos humanos, gerenciamento da cadeia de suprimentos ”. Essa versatilidade faz da IA uma ferramenta mais abrangente para empresas B2B.
Criação de conteúdo e gerenciamento
A KI oferece forças especiais na área de conteúdo: "Vejo o maior potencial para o marketing B2B, onde se trata de conteúdo: pesquisa, agregação, validação e produção multimodal". O LinkedIn serve como uma plataforma para distribuição de conteúdo, mas não oferece ferramentas integradas para a criação de conteúdo.
Adequado para:
Potencial sinérgico: Combine a IA e o LinkedIn
Apesar das vantagens mostradas, as empresas B2B devem ter em mente que a IA e o LinkedIn não podem ser consideradas concorrentes, mas como tecnologias complementares.
Otimização de atividades do LinkedIn por IA
A IA pode ser usada para otimizar as atividades do LinkedIn, por exemplo, através da criação automatizada de conteúdo para postagens do LinkedIn, análise inteligente das conexões de rede ou a identificação dos melhores tempos de postagem. A “aceleração do processo para o planejamento, execução e otimização de campanhas” pela IA pode aumentar significativamente a eficácia do marketing do LinkedIn.
Aquisição de dados do LinkedIn for AI Systems
O LinkedIn continua sendo uma fonte valiosa de dados profissionais com "acesso direto a tomadores de decisão e diretores gerenciais", que por sua vez podem servir como entrada para os sistemas de IA. Essa combinação permite que as empresas usem os pontos fortes de ambas as tecnologias.
Use forças complementares estrategicamente
Comparado ao LinkedIn, o KI oferece vantagens consideráveis nas áreas de automação, análise de dados, personalização, escalabilidade e variedade de aplicação. Embora o LinkedIn continue sendo uma plataforma indispensável para redes B2B e endereçamento direcionado de tomadores de decisão, a IA pode fornecer informações mais profundas, automatizar processos e permitir análises prospectivas.
Uma abordagem estratégica que combina os pontos fortes de ambas as tecnologias é, portanto, recomendada para empresas B2B: o LinkedIn como plataforma principal para redes profissionais e IA como um mecanismo de automação, personalização e decisões baseadas em dados. Essa combinação promete as maiores chances de sucesso na paisagem B2B cada vez mais digitalizada.
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Mais sobre isso aqui:
Quão eficaz é a pesquisa de IA na área B2B em comparação com os métodos de pesquisa tradicionais?
IA para otimizar o endereço do grupo -alvo em B2B: Métodos, vantagens e exemplos práticos
A inteligência artificial transforma a maneira como as empresas B2B identificam, segmentam e abordam seus grupos -alvo. Ao analisar quantidades extensas de dados, processos automatizados e comunicação personalizada, a IA permite o endereço de grupo -alvo mais preciso, mais eficiente e eficaz. A tecnologia suporta empresas para entender melhor as necessidades dos clientes, usando os recursos de maneira ideal e, finalmente, aumentando as vendas por meio de medidas de marketing mais direcionadas. A combinação de conhecimento baseado em dados, processos automatizados e experiências personalizadas do cliente faz da IA uma ferramenta indispensável no marketing B2B moderno.
Adequado para:
Personalização em um novo nível: IA no marketing B2B
A personalização das medidas de marketing não é mais um extra opcional, mas uma expectativa fundamental dos clientes B2B. A IA eleva essa personalização para um novo nível que vai muito além da simples saudação com os primeiros nomes.
A IA permite ofertas feitas de alfaiate e endereço personalizado, o que fortalece comprovadamente a lealdade do cliente. Essa tecnologia analisa dados do cliente, como histórico do navegador, comportamento de compra, interações nas mídias sociais e informações demográficas para determinar necessidades e preferências específicas. Com base nessas descobertas, recomendações de produtos ou conteúdo feito de alfaiate pode ser entregue em tempo real.
Os resultados falam por si mesmos: as experiências personalizadas podem dobrar as taxas de conversão para reuniões reservadas, e as solicitações de ação em conteúdo personalizado têm uma taxa de interação 68% maior que o conteúdo genérico. Particularmente impressionante: as experiências personalizadas levam a quase quatro vezes mais solicitações de demonstração que as interações não personalizadas.
A personalização moderna do B2B vai além dos pontos de contato individuais e inclui um sistema cruzado, o endereço sensível ao contexto, incluindo preços individuais, sugestões relevantes de produtos ou conteúdo feito sob medida com base no segmento de clientes, na indústria ou no histórico de negócios.
Hiper-personalização como o próximo passo
A hiper-personalização baseada em IA vai um passo adiante: as empresas podem entrar em contato com os clientes em um nível mais baixo, adaptando mensagens, conteúdo, ofertas e recomendações de produtos a pessoas individuais. Um estudo da McKinsey mostra que as empresas em rápido crescimento alcançam 40% mais vendas do que os concorrentes mais lentos por meio da hiper-personalização.
Segmentação de clientes suportada pela IA: ser comportamental da demografia
A segmentação precisa do cliente é a chave para o endereço de grupo -alvo eficaz. A IA revoluciona essa área indo além dos critérios demográficos tradicionais e reconhecendo padrões complexos de comportamento.
Segmentação tradicional vs. baseada em IA
A segmentação tradicional do cliente é baseada principalmente em dados demográficos, como idade, sexo, renda e localização. Embora esses critérios ofereçam informações importantes, muitas vezes não são suficientes para entender completamente o comportamento complexo e as motivações dos clientes.
Por outro lado, a AI permite a segmentação de clientes B2B multidimensional, na qual vários critérios também são levados em consideração para o agrupamento. Através do aprendizado de máquina, grandes quantidades de dados podem ser processadas e analisadas automaticamente para criar perfis de clientes mais precisos e mais específicos.
Vantagens da segmentação de clientes baseada em IA
Uma segmentação de clientes B2B com IA oferece inúmeras vantagens:
- Identificação do potencial de vendas e opções de venda cruzada: a segmentação da IA está aberta qual potencial de vendas pode ter clientes
- Conteúdo individual: o conteúdo apropriado pode ser planejado e apresentado para cada segmento
- Economia de recursos: a comunicação direcionada é evitada através de perdas alvo
- Desenvolvimento de produtos orientados para a demanda: produtos e serviços podem ser melhor voltados para as necessidades do cliente
- Preços individuais: os preços podem ser ajustados de acordo com os segmentos
Sistemas de recomendação inteligentes e priorização de chumbo
Uma área importante na qual a IA revoluciona o endereço do grupo -alvo é os sistemas de recomendação inteligente e a pontuação automatizada de leads.
Sistemas de recomendação de IA no contexto B2B
Os sistemas de recomendação de IA são algoritmos inteligentes que analisam o comportamento e as preferências dos clientes, a fim de gerar recomendações personalizadas em tempo real. Esses sistemas aumentam a taxa de conversão e maximizam o valor da vida útil do cliente usando vários métodos:
- Filtragem colaborativa: recomendações com base em comportamentos e preferências semelhantes do usuário
- Filtragem baseada em conteúdo: análise de propriedades do produto para recomendações feitas sob medida
- Recomendações baseadas em contexto: consideração do contexto como hora do dia, localização e dispositivo
Pontuação de leads baseados em IA
A pontuação do KI Lead é um sistema automatizado para avaliar os contatos de vendas. A IA analisa dados do cliente, como comportamento de compra e interações, a fim de avaliar e priorizar leads em potencial com base em critérios predefinidos.
Existem diferentes abordagens para a pontuação da IA Lead:
- Pontuação preditiva de leads: usa o aprendizado de máquina para analisar dados históricos e demográficos e reconhecer padrões que indicam um alto potencial de conversão
- Pontuação comportamental de leads: concentra-se na análise de campanhas em tempo real, como visitas ao site, engajamento por e-mail e downloads de conteúdo
- Pontuação de leads de IA conversacional: use dados de interações e mensagens de chatbot para avaliar o potencial de um lead
As vantagens são claras: as equipes de marketing B2B, que geralmente são sobrecarregadas com um grande número de leads, podem identificar rapidamente os leads mais valiosos através da IA, para que as equipes de vendas possam usar seu tempo com eficiência.
Aumento de eficiência nas vendas B2B pela IA
A IA não apenas oferece vantagens em personalização e segmentação, mas também aumenta a eficiência em todo o processo de vendas B2B.
Automação de tarefas rotineiras
Um dos maiores desafios nas vendas de B2B é tarefas demoradas e repetitivas. A IA pode automatizar essas tarefas para que os funcionários de vendas possam usar seu tempo com mais eficiência. Exemplos de tais tarefas são:
- Manutenção de dados
- Pontuação de chumbo
- Implementação de campanhas de e -mail
Ao automatizar esses processos, os funcionários de vendas podem investir mais tempo em atividades estratégicas, como manter o relacionamento com os clientes e o desenvolvimento de estratégias de vendas.
Otimização da alocação de recursos
A IA permite processos de marketing otimizados e endereço preciso do grupo -alvo a custos mais baixos. O aprendizado de máquina pode automatizar processos e os funcionários recebem recomendações específicas para ação com base em dados.
As vantagens práticas da IA no marketing B2B são:
- Personalização e satisfação do cliente: a IA permite ofertas e endereços precisos, que fortalecem a lealdade do cliente
- Cruz e parte superior: identificação do potencial para aumentar as vendas por meio de recomendações baseadas em dados
- Eficiência e automação: otimização de processos de marketing e abordagem precisa do grupo -alvo a custos mais baixos
Exemplos práticos e estratégias de implementação
A integração bem-sucedida da IA na abordagem do grupo-alvo B2B requer uma estratégia bem pensada e observar práticas comprovadas.
Arquitetura de IA para personalização B2B
Uma arquitetura moderna para a personalização baseada em IA na área B2B normalmente inclui os seguintes componentes:
- Plataforma de dados do cliente (CDP): como um hub de dados central, a conta do CDP Links, as funções do usuário e os dados de interação em todos os pontos de contato e, portanto, permite uma visão consolidada dos clientes de negócios e suas redes de tomada de decisão
- Máquinas de recomendação: máquinas baseadas em IA identificam opções relevantes de cruz e uppseling com base no comportamento de compra, demanda sazonal ou padrões específicos do setor
- Nível de experiência: portais de loja, ferramentas de autoatendimento ou configuradores de oferta acessam o sistema de personalização via APIs
- Modelos de IA e previsão: essas probabilidades prevêem, oportunidades de vendas ou imigração do cliente e permitem interações controladas por dados em tempo real
Melhor prática para implementação de IA
Ao implementar a IA para análise de grupo -alvo, as empresas B2B devem observar as seguintes etapas:
- Ajuste dos dados: a inteligência artificial pode ajudar a reconhecer e corrigir dados incorretos, duplos ou incompletos. Ele pode filtrar dados irrelevantes e, portanto, aumentar significativamente a qualidade dos dados
- Integração de dados: a IA pode trazer dados de diferentes fontes e verificar a consistência. Isso permite uma imagem mais completa e precisa dos clientes
- Aquisição de dados: as ferramentas de IA podem gravar e interpretar uma riqueza de pontos de dados que não seriam visíveis ou compreensíveis para os seres humanos
Adequado para:
Desafios e soluções
Apesar de todas as vantagens, as empresas enfrentam desafios na implementação da IA:
- Proteção e conformidade de dados: os regulamentos de proteção de dados devem ser observados ao processar dados do cliente
- Integração nos sistemas existentes: as soluções de IA devem funcionar perfeitamente com os sistemas de automação de CRM e marketing existentes
- Qualificação dos funcionários: as equipes devem ser treinadas para lidar com ferramentas de IA para explorar totalmente seu potencial
Segundo um estudo, 75% dos profissionais de marketing B2B planejam investir em IA generativa nos próximos doze meses, embora muitos ainda não trabalhem ativamente com ele e alguns tenham um entendimento limitado de seu funcionamento.
O futuro do endereço do grupo-alvo baseado em IA em B2B
O endereço do grupo-alvo baseado em IA no marketing B2B oferece enormes oportunidades para aumentar a eficiência, a personalização e, finalmente, aumentar as vendas. As empresas B2B que usam estrategicamente a IA para melhorar seus processos de marketing podem obter uma vantagem competitiva decisiva.
As vantagens mais importantes estão resumidas:
- Personalização especial e segmentação precisa do cliente
- Automação de processos de marketing e endereço de grupo -alvo preciso
- Identificação do potencial de vendas e oportunidades de venda cruzada
- Alocação de recursos mais eficiente e redução do terreno baldio
Se você deseja ter sucesso no B2B-E-Commerce, não pode evitar a personalização inteligente, controlada por dados e baseada em IA. A tecnologia se torna cada vez mais madura e acessível, o que também permite que as empresas B2B menores e de médio porte se beneficiem das vantagens da IA.
O futuro pertence às empresas que não são consideradas um substituto para a inteligência humana, mas como uma expansão poderosa que permite entender melhor os clientes, abordar mais especificamente e construir relacionamentos comerciais de longo prazo.
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