发布于：2025年5月7日 /更新，发表于：2025年5月7日 - 作者： Konrad Wolfenstein
AI在B2B领域的潜在客户中发挥了什么作用？ - 图像：XPERT.DIGITAL
AI推力：这就是人工智能改变B2B世界的方式
在AI之前：为什么85％的营销人员依靠人工智能
目前，人工智能的整合通过用数据控制，更高效和个性化的方法替换传统方法，从根本上彻底改变了B2B潜在客户的产生。实施高级AI流程的公司记录了令人印象深刻的结果：与仅依靠标准方法的公司相比，它们的营业额高133％。 64％的营销人员已经将AI融入了他们的策略中，到今年年底，85％的支撑杆的分配更加广泛。本文探讨了KI如何改变B2B潜在客户的产生，其提供的优势，存在哪些特定的应用领域以及哪些挑战与之相关。
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AI的B2B潜在客户产生的转换
B2B地区的传统潜在客户主要是基于贸易展览会，冷收购和手动研究方法，这些方法迅速在数字现实中达到了限制。另一方面，基于AI的系统可以实时分析大量数据，识别模式并有助于更早，更精确地确定潜在的有关方面。
数据分析的类型在于：尽管常规的潜在客户评分方法是基于人类的假设和假设的强烈基础，它们通常会使主观且耗时，但AI算法可以识别客观模式并确定表明高度购买意愿的行为。这场革命超越了仅仅自动化，包括对整个潜在客户生成过程的基本重新设计。
从基于规则到预测模型
这种转换的具体示例：传统评分系统显示出仅在营销电子邮件中点击的潜在客户，通常与潜在客户相同的价值，该潜在客户反复访问价格页或处理面向销售的内容。通过这种平坦的方法，销售团队的工作效率低下，浪费时间却没有潜在的潜力。
另一方面，AI支持的铅评分确定了差异化的信号，并且可以更精确地将高质量与下铅区分开。这导致更有效地利用了销售资源和更高的转化率。
适合：
B2B潜在客户的AI优势
在潜在客户中使用AI带来了许多直接支付业务成功的优势。
提高运营效率
AI可以在一个人需要的时间内完成各种任务，包括数据分析和内容创建。即使在必须监控AI工具的情况下，其使用的必要人类输入也会大大减少。结果，潜在客户产生团队有更多的时间进行增值活动，例如铅的定性维护。
使用AI的公司报告说，潜在客户产生高达50％，转化率增加了47％。
较高的线索质量
通过使用AI分析客户和目标组数据，公司可以显着提高其平均线索质量。这意味着您可以将精力集中在实现最大效果的领域上，从而通过减少不合适的潜在客户所需的时间来增加投资回报。
客户的个性化
当通过个性化方法维护每个潜在客户时，潜在客户生成的活动最佳。人工智能通过生成应对某些问题的量身定制的内容和消息来大规模实施个性化的潜在客户生成活动。
如考试所示，由AI支持的个性化可以将转化率提高高达63％。鉴于只有13％的买家感觉卖家真正了解他们的具体挑战的事实，Ki在这里提供了决定性的竞争优势。
AI在B2B潜在客户生成中应用的具体领域
AI彻底改变了潜在客户的许多方面。这是最重要的应用领域：
数据控制铅的识别
AI可以轻松解释大量数据，因此是数据控制铅识别过程的理想技术。通过分析公共数据，公司可以快速确定最相关的潜在潜在客户，并确定其潜在客户生成活动中的某些目标。
一个示例：预测分析工具分析网站访问者的行为，评估历史数据，并很可能预测哪些线索特别有希望。
通过AI数据craping的自动铅资格
借助AI数据crap，公司可以大大加速潜在客户资格的过程，并使其更加客观。 AI算法可以分析不同的数据类型：
- 基于行为的数据：AI分析潜在客户的在线行为，例如网站访问，下载内容或与营销材料的交互。
- 公司数据数据：刮擦公共数据来源收集了有关公司规模，行业和销售的信息。
- 意图数据：AI还可以分析所谓的意图数据，以显示哪些主题和关键字对潜在客户感兴趣。
预测线索评分
AI工具使用机器学习来追求连续的自学习机制。这意味着您会随着时间的流逝而变得更好，并整合历史数据以提高性能。在随后的每个广告系列中，AI系统可以更好地识别可能会转换的线索。
基于AI的铅评分有不同的方法：
LED决定
人工智能代理人权衡了几个因素并做出良好的决定，而不是严格的是/否系统。您考虑到：
- 参与信号（例如多次访问价格方面）
- 公司规模和行业
- 交易指标（例如有关实施期间的问题）
自主资格
在这里，AI通过识别实际潜在客户中的模式并不断调整其方法来做出决策。此过程特别适合具有较高潜在客户量的公司。
首次订婚的聊天机器人
AI控制的聊天机器人，无论是在网站，社交媒体平台上还是在网络研讨会上，都可以作为潜在客户的持续联系。他们提供了附加的价值，从回答简单的问题到转发到相关内容。
豁免小组的案例研究显示了有效性：其AI聊天机器人“ Waibeveryn”在短短三周内将潜在客户产生增加了25％，并具有三个主要功能：自动约会预订，领先资格和客户入职。
适合：
B2B潜在客户生成的AI工具和技术
该市场为潜在客户提供越来越多的专业AI工具：
通用AI平台
诸如Chatt之类的工具正在越来越多地用于潜在客户。它们可以创建个性化的演讲，目标群体的研究以及常规任务的自动化。
专业的B2B潜在客户生成工具
一些提供商为B2B潜在客户开发了特定的AI解决方案：
- DealFront产品套件：包括网站访问者识别解决方案和销售情报，可访问超过4000万家公司数据。
- Leadrebel：符合GDPR的平台，可识别网站访问者并提供有关潜在客户的信息。
- 诸如Leadzen.ai：公司使得找到高质量B2B的平台可以快速，轻松地铅。
- HubSpot AI：与LinkedIn广告的集成可以减少50％的铅评分和报告的时间。
与AI的潜在客户：为什么人仍然必不可少
尽管有所有优势，但KI在B2B潜在客户的产生中也达到了限制。
数据质量和身份问题
即使AI理论上可以搜索整个Internet，也存在基本问题，例如在正确识别公司的正确识别中的重复和身份问题。 AI训练的数据质量对于其有效性至关重要。
人为因素仍然是必不可少的
当提出的问题反映出对市场的深刻理解时，AI在业务环境中的真正附加价值正是。因此，人为因素仍然是不可替代的基本要素。
AI可以自动化潜在客户的许多方面，但她缺乏创造力，同理心和战略理解，经验丰富的营销和销售专业人员。
数据保护和GDPR合规性
在B2B营销中，潜在商业客户的标识和针对性的解决方案是决定性的，但必须遵守GDPR。因此，工具不仅必须有效地工作，而且合法地工作。
适合：
在潜在客户中实施AI的最佳实践
为了成功地将AI集成到潜在客户生成策略中，公司应观察以下最佳实践：
设定明确的目标
与每个营销活动一样，如果从一开始就明确定义了目标，则基于AI的潜在客户生成策略也最有效。在整合AI之前，公司应精确地确定他们想要实现的目标 - 降低成本，更高的潜在客户质量或其他目标。
逐渐实施
即使可能会立即将其放在AI上，逐渐介绍也更有效。从小型项目（例如个性化消息）开始，然后将其从那里扩展。
通过这种方法，可以更好地观察到每个AI实施对整体成功的影响，并在必要时进行纠正。
持续监控和调整
由于AI技术仍然相对较新，因此第一种实施方法可能不会立即正常工作。连续监测有助于在早期阶段识别和纠正潜在的缺陷或错误。
完美的共生：B2B营销中的人类专业知识和AI
AI通过使其更具个性化，高效和数据控制来彻底改变B2B潜在客户的产生。将AI解决方案集成到现有的营销策略中，使公司能够产生高质量的潜在客户，更好地确定其资源优先级，并最终实现更高的转化率。
然而，人为因素仍然是必不可少的。 AI的真正附加值是为了支持经验丰富的营销和销售专家，而不是替代。面向未来的B2B潜在客户产生的特征是人类专业知识和基于AI的自动化的平衡组合。
对于想要在竞争中生存的公司，在其潜在客户生成策略中实施AI解决方案不再是一种选择，而是必要的。那些在战略上使用AI的优势和同时使用限制的人将在数字化的B2B景观中具有决定性的优势。
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