是在B2B和木匠B2B领域的AI搜索和AI研究，例如LinkedIn-Image：Xpert.Digital.digital
AI搜索和AI研究与社交媒体（例如LinkedIn）在B2B地区的主导和重要性
Ki而不是LinkedIn？为什么B2B现在正在智能搜索中 - B2B中的策略更改？
在B2B地区，AI支持的搜索和研究的重要性，并且在许多行业中已经被视为主导和战略性地比经典的社交媒体平台（如LinkedIn）更重要。然而，社交媒体，尤其是LinkedIn-remains是B2B沟通的核心要素。
Passdemone：
B2B中的AI搜索和AI研究：
高使用率和效率
与经典搜索引擎相比，现在有67％至90％的B2B公司更喜欢使用AI工具的Web搜索。特别是使用AI支持的研究和搜索工具，例如Microsoft Copilot，ChatGpt和困惑AI，特别是用来更快地与专家信息，市场分析以及决策基础相关。
通过AI的竞争优势
人工智能技术可实现有效的自动化，基于数据的决策和个性化的客户方法。它们加速了关键字研究，内容优化和竞争分析等过程，从而在B2B领域带来了明显的竞争优势。
战略重要性
在技术苛刻的行业（例如机械工程，大型工厂建设）中，基于AI的产品开发研究，市场观察和潜在客户的产生已经变得至关重要。分析大量数据并得出趋势或风险的能力使B2B公司必不可少的AI工具。
B2B中的社交媒体（LinkedIn）：
非常高的分布
在B2B沟通中使用社交媒体的历史是历史最高的：97.4％的屋顶公司使用社交网络，LinkedIn显然是主要平台。
AI在社交媒体中的作用
基于AI的工具也越来越多地用于LinkedIn和其他平台，用于创建内容，目标组地址和性能分析。超过82.6％的公司定期在社交媒体传播中使用AI工具。
潜在客户维护和图像维护
LinkedIn对于网络，雇主品牌和决策者的目标地址仍然很重要。该平台特别适合建立关系，分享专业知识和作为思想领导者的定位。
比较：B2B中的AI搜索/研究与社交媒体（LinkedIn）
比较：B2B图像中的AI搜索/研究与社交媒体（LinkedIn）：XPERT.Digital
B2B区域中AI搜索/研究与社交媒体（LinkedIn）之间的比较表明，这两种方法的可能用途和优势存在显着差异。 AI搜索和研究可以快速，相关的信息获取，支持基于数据的决策并促进过程自动化。相比之下，社交媒体，尤其是LinkedIn的主要好处在网络，品牌结构，潜在客户产生和作为思想领导者的定位方面。尽管B2B公司中AI工具的分布量增加了67-90％，但LinkedIn的使用已经广泛，使用了97.4％。从战略上讲，AI搜索与研究，开发和销售等领域特别相关，而LinkedIn主要支持沟通，品牌和招聘。 AI在搜索和分析中起着核心作用，而您在社交媒体上主要支持内容，分析和定位。关于行业的重点，AI搜索主要在行业，技术和复杂的B2B市场中优先考虑，而LinkedIn普遍使用，尤其是用于服务提供商，顾问和趋势先生，表明未来的AI工具在未来变得越来越标准，而社交媒体仍然很重要，但越来越多地通过基于AI的搜索和研究解决方案来补充。
高效且可见的：AI和社交媒体应如何合作
在B2B领域，基于AI的搜索和研究至少至少同样重要，在许多情况下，在有针对性的信息采购，市场观察和数据驱动的决策方面，LinkedIn等经典社交媒体平台甚至更为主导。但是，社交媒体，尤其是LinkedIn，对于发展关系，品牌定位和潜在客户的发展仍然是必不可少的。未来在于两种方法的智能组合：基于AI的效率和精确度研究，可见性和网络护理的社交媒体。
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与B2B公司的LinkedIn相比，KI的优势是什么？
自动化和提高效率
AI显然超过了过程自动化领域中的LinkedIn。尽管LinkedIn是一个主要需要手动参与的平台，但KI重复的任务可以完全自动化。
AI的资源优化
AI系统独立工作，可以大大加速营销和销售流程。它们可以自动化重复的任务，例如数据分析或内容创建，并大大减少手动工作量。相比之下，LinkedIn需要员工的持续支持，这可以约束资源。
适合：
节省销售过程
AI的重要优势在于他们减轻销售员工的能力：“ AI伴随并支持销售员工，因此他们有更多时间从事基本要素：销售”。此支持包括自动报告，协议以及收集和分析数据，而LinkedIn活动（例如网络和内容创建）需要积极参与。
更全面的数据分析和个性化
Ki在对客户数据的深入分析和使用方面具有很大的优势。
更深的数据分析
借助AI，B2B营销人员拥有“能够在最短的时间内分析大量数据并获得更深入的见解”。相比之下，LinkedIn仅限于其用户及其交互的配置信息。
更精确的个性化
AI比LinkedIn的定位选项更精确地个性化。它分析了客户的行为，并提供了“精确适应的优惠和语音，从而增强了客户忠诚度”。这远远超出了LinkedIn的人口统计和基于职位的定位选项。
预测能力和前瞻性分析
AI和LinkedIn之间的主要区别在于预测能力。
最终概率和潜在分析
B2B销售中的AI系统基于“历史交易和交互数据，并基于这些针对未来客户行为的专门预测”。 LinkedIn缺少这些预测能力，这些技能主要与当前和过去的数据一起使用。
识别有希望的潜在客户
Ki附加值的一个具体示例：“预测分析工具分析网站访问者的行为，评估历史数据，并且很可能预测哪些线索特别有希望”。 LinkedIn为广告系列提供目标选项，但没有可比的前瞻性分析。
可扩展性和资源效率
AI解决方案在扩展业务流程方面具有很大的优势。
灵活的增长
AI系统可以随着越来越多的数据和客户需求而轻松扩展，而LinkedIn活动则需要更多的资源随着覆盖范围而增加。应强调“以较低的成本来优化营销过程和准确的目标群体解决”。
成本效益
从长远来看，人工智能可以降低运营成本：“自动化工作流和基于数据的决策减少了对手动干预的需求，并为战略任务创造了自由。”另一方面，LinkedIn通过高级订阅和广告支出会导致持续成本，因此销售导航员的缺点是“订阅费可能很高，尤其是对于预算紧张的小公司或个人用户而言”。
更广泛的用途
与LinkedIn相比，AI可以在更多的业务领域中使用。
用途应用领域
尽管LinkedIn主要是用于网络，营销和招聘的平台，但KI几乎可以用于营销，金融，人力资源，制造和供应链管理等业务流程的几乎所有领域。”这种多功能性使AI成为B2B公司更全面的工具。
内容创建和管理
Ki在内容领域提供了特殊的优势：“我看到B2B营销的最大潜力与内容有关：研究，聚合，验证和多模式生产”。 LinkedIn是内容分发的平台，但不提供用于创建内容的集成工具。
适合：
协同潜力：结合AI和LinkedIn
尽管显示了有优势，但B2B公司应该牢记AI和LinkedIn不能被视为竞争，而是互补技术。
AI优化LinkedIn活动
AI可用于通过针对LinkedIn帖子的自动化内容创建，网络连接的智能分析或确定最佳发布时间的智能分析来优化LinkedIn活动，以优化示例。 AI的“竞选计划，执行和优化的过程加速”可以显着提高LinkedIn营销的有效性。
从LinkedIn获取AI系统的数据获取
LinkedIn仍然是“直接访问决策者和董事会董事”的宝贵专业数据来源，这反过来又可以作为AI系统的输入。这种组合使公司能够利用这两种技术的优势。
战略性地使用互补的优势
与LinkedIn相比，KI在自动化，数据分析，个性化，可扩展性和应用的种类方面具有相当大的优势。虽然LinkedIn仍然是B2B网络和决策者的目标解决方案的必不可少的平台，但AI可以提供更深入的见解，自动化流程并实现前瞻性分析。
因此，建议B2B公司：LinkedIn作为专业网络的主要平台，将AI作为自动化，个性化和基于数据的决策的引擎。这种组合有望在越来越多的数字化B2B景观中获得成功的最大机会。
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与传统搜索方法相比，B2B区域的AI搜索有效？
AI优化B2B中的目标组地址：方法，优势和实际示例
人工智能改变了B2B公司识别，细分和解决其目标群体的方式。通过分析大量数据，自动化流程和个性化交流，AI可以更精确，更有效，有效的目标组地址。该技术支持公司更好地了解客户需求，最佳地利用资源，并通过更有针对性的营销措施最终增加销售。基于数据的知识，自动化流程和个性化客户体验的结合使AI成为现代B2B营销中必不可少的工具。
适合：
新级别的个性化：B2B营销中的AI
营销措施的个性化不再是可选的额外，而是B2B客户的基本期望。 AI将这种个性化提高到了一个新的水平，远远超出了简单的名字。
AI使裁缝提供和个性化地址可以显着增强客户忠诚度。该技术分析了客户数据，例如浏览器历史记录，购买行为，社交媒体互动和人口统计信息，以确定特定的需求和偏好。基于这些发现，可以实时交付产品建议或裁缝制作内容。
结果自称：个性化的体验可以使预订会议的转换率翻了一番，并且个性化内容中的动作请求的交互率比通用内容高68％。特别令人印象深刻的是：个性化的体验导致了几乎是非人性化互动的演示请求的四倍。
现代B2B个性化超出了单个接触点，包括基于客户领域，行业或商业历史记录的跨系统，上下文敏感的地址，包括个人定价，相关产品建议或量身定制的内容。
超个人化作为下一步
基于AI的超级人格化进一步迈进了一步：公司可以通过量身定制消息，内容，优惠和产品建议来与个人联系。麦肯锡的一项研究表明，迅速增长的公司的销售额比通过超级人性化较慢的竞争对手高40％。
AI支持的客户细分：是人口统计学的行为
精确的客户细分是有效目标组地址的关键。 AI通过超越了传统的人口标准并认识到复杂的行为模式，从而彻底改变了这一领域。
传统与基于AI的细分
传统的客户细分主要基于人口统计数据，例如年龄，性别，收入和位置。尽管这些标准提供了重要的见解，但通常还不足以充分了解客户的复杂行为和动机。
相比之下，AI启用了多维B2B客户细分，其中还考虑了分组的几个标准。通过机器学习，可以自动处理和分析大量数据，以创建更精确，更具体的客户资料。
基于AI的客户细分的优点
具有AI的B2B客户细分提供了许多优势：
- 识别销售潜力和交叉销售选项：AI细分开放，销售潜力可能会有客户
- 个人内容：可以为每个细分市场计划和呈现适当的内容
- 资源节省：通过目标损失避免有针对性的通信
- 需求为导向的产品开发：产品和服务可以更好地满足客户需求
- 个人定价：可以根据细分市场调整价格
智能推荐系统和领导优先级
AI彻底改变目标组地址的关键领域是智能推荐系统和自动铅评分。
B2B上下文中的AI推荐系统
AI推荐系统是智能算法，可以分析客户的行为和偏好，以便实时生成个性化建议。这些系统使用各种方法提高了转化率并最大化客户寿命值：
- 协作过滤：基于类似用户行为和偏好的建议
- 基于内容的过滤：量身定制建议的产品属性分析
- 基于上下文的建议：考虑诸如一天中的时间，位置和设备之类的上下文
基于AI的铅评分
Ki Lead评分是一种用于评估销售联系的自动化系统。 AI分析了客户数据，例如购买行为和互动，以根据预定义的标准评估和优先级潜在潜在客户。
AI线索得分有不同的方法：
- 预测线索评分：使用机器学习分析历史和人口统计数据并识别表明高转化势的模式
- 行为线索评分：专注于对网站访问，电子邮件参与和内容下载等实时广告系列的分析
- 会话AI线索评分：使用聊天机器人交互和消息的数据评估潜在客户的潜力
优势很明显：B2B营销团队通常会被大量潜在客户淹没，可以通过AI迅速识别最有价值的潜在客户，以便销售团队可以有效地利用他们的时间。
AI的B2B销售效率提高
AI不仅提供了个性化和细分方面的优势，而且还提高了整个B2B销售流程的效率。
日常任务自动化
B2B销售中最大的挑战之一是耗时和重复的任务。 AI可以自动化这些任务，以便销售员工可以更有效地利用自己的时间。此类任务的示例是：
- 数据维护
- 领先得分
- 实施电子邮件活动
通过使这些流程自动化，销售员工可以在战略活动上投入更多时间，例如维持客户关系和销售策略的发展。
资源分配的优化
AI以较低的成本启用了优化的营销流程和精确的目标群体地址。机器学习可以自动化流程，并且员工会根据数据获得针对行动的具体建议。
B2B营销中AI的实际优势是：
- 个性化和客户满意度：AI实现了确切的优惠和地址，从而增强了客户忠诚度
- Cross and Uppers：通过基于数据的建议识别增加销售的潜力
- 效率和自动化：营销流程的优化和精确的目标群体以较低的成本解决
实际示例和实施策略
将AI成功整合到B2B目标群体方法中需要进行深思熟虑的策略并观察良好的实践。
B2B个性化的AI体系结构
B2B区域中基于AI的个性化的现代体系结构通常包括以下组件：
- 客户数据平台（CDP）：作为中央数据中心，CDP链接帐户，用户角色和所有联系点的交互数据，因此可以启用业务客户及其决策网络的合并视图
- 推荐机器：基于AI的机器根据购买行为，季节性或特定于行业的模式来确定相关的交叉和升级选项
- 经验级别：购物门户，自助工具或提供配置者通过API访问个性化系统
- AI和预测模型：这些预测概率，销售机会或客户移民，并实时启用数据控制的互动
AI实施的最佳实践
在实施AI进行目标小组分析时，B2B公司应注意以下步骤：
- 数据调整：人工智能可以帮助识别和纠正错误，双重或不完整的数据。它可以滤除无关的数据，从而大大提高数据质量
- 数据集成：AI可以从不同来源带来数据并检查一致性。这使客户更完整，更准确
- 数据获取：AI工具可以记录和解释许多人类无法看到或无法理解的数据点
适合：
挑战与解决方案
尽管有所有优势，但公司在AI实施中面临挑战：
- 数据保护和合规性：处理客户数据时必须观察到数据保护法规
- 集成到现有系统中：AI解决方案必须与现有CRM和营销自动化系统无缝合作
- 员工的资格：必须对团队处理AI工具的培训，以充分利用其潜力
根据一项研究，有75％的B2B营销人员计划在接下来的十二个月内投资生成AI，尽管许多人尚未积极使用它，并且有些人对其功能的了解有限。
B2B中基于AI的目标组地址的未来
B2B营销中基于AI的目标群体地址为提高效率，个性化和最终提高销售额提供了巨大的机会。从战略上使用AI来改善其营销流程的B2B公司可以获得决定性的竞争优势。
总结了最重要的优势：
- 特殊个性化和精确的客户细分
- 营销流程的自动化和精确的目标组地址
- 识别销售潜力和交叉销售机会
- 更有效的资源分配和减少荒原
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