每个人都渴望获得更多潜在客户。这是超越大多数营销项目玩弄数字游戏的驱动力。
您接触的感兴趣的潜在客户越多，您进行销售的潜力就越大——除非这些潜在客户与您的业务毫无关系。
除了简单地生成潜在客户之外，B2B 销售和营销的另一个关键要素是潜在客户评分。在一个月内生成的所有潜在客户中，有多少 真正 转化为了销售？
在时间和资源有限的情况下，更好地了解潜在客户来源质量和评分的最终目标是实现 更高效、自动化的销售流程。
团队可以优先考虑最值得付出努力的线索。
人工智能在这里发挥了作用，它能够帮助 B2B 营销人员预先识别哪些客户最有可能购买。
当您考虑到 参与 B2B 采购的平均人数为 6.8 人时，这将是一个繁琐的过程。
在潜在客户评分过程中使用人工智能使公司能够解释众多利益相关者的行为。
预测分析弥合了海量客户数据与如何处理这些数据之间的差距。
人工智能可以监控趋势和模式——使营销人员更容易专注于重要的工作，而不是试图对每个潜在客户采用一刀切的方法。
人工智能提供有用的客户洞察
构建和 优化潜在客户生成漏斗， 首先要了解客户的旅程。您需要在每个销售阶段，通过相关的内容，满足他们的需求。
他们的痛点是什么？他们寻求什么样的解决方案？他们如何 退出数据 谈论他们遇到的问题？
除了模糊映射的人物角色和概括之外，人工智能正在借助机器学习改变我们对客户需求的想法。
社交聆听与人工智能检测相结合，是一个更广泛的例子。它可以帮助深入挖掘社交平台上使用的特定语言，从而精准识别趋势和常用关键词。
一些基于人工智能的公司正在开发识别语音模式的软件。
对于通过电话销售的人来说，这可以帮助衡量潜在 serp 排名跟踪器助力 客户的兴趣程度，以便更好地确定在哪些方面需要努力跟进。
人工智能可以帮助实现个性化
想想看： 57% 的买家 （包括 B2B 买家）将依赖供应商来预测他们的需求。在 2020 年及以后，通用的宣传方式已不再适合 B2B 营销。
说实话，及时向潜在客户提供符合其 克罗地亚商业指南 求的信息并不算过分，尤其是在你收集了如此多数据的情况下。
B2B营销中的大数据科学的核心在于集中化。为了最大限度地利用客户数据，企业需要摆脱孤立的营销和销售系统。
他们需要汇总数据，并利用机器学习来检测整体模式。这正是最近流行的 基于账户的营销 (ABM) 方法蓬勃发展的原因。
一旦您的团队从单一来源获取见解，他们就可以协同工作以创建更有针对性的个性化信息，满足特定的业务需求和用例。
为 B2B 客户打造更个性化的购买体验，意味着更短的销售周期。信任尽早建立，调研时间最小化，重点放在落地执行上。