技术每天都在变得越来越智能，各行各业都越来越意识到他们需要跟上发展的步伐。
因此，B2B 营销人员越来越多地转向人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。不，它们不再是您最新 PowerPoint 演示文稿中的技术流行语。
吸引合适的受众有时就像把意大利面条扔到墙上看哪根能粘住一样困难。但这些新兴技术可以帮助您锁定潜在的优质潜在客户，并微调您的努力以实现最大影响。此外，您还可以同时自动执行所有繁琐的任务。
本文探讨了 AI 和 ML 影响 B2B 需求生成的五种令人兴奋的方式。但首先，我们来简单介绍一下。
什么是 B2B 需求生成？
B2B 需求生成旨在在潜在客户中建立（并维持）对您的产品或服务的认知和兴趣。它能激发市场外买家的兴趣和兴奋，而这些买家是您目标受众的主要组成部分。
需求生成策略与营销和销售相交叉，但更倾向于前者。一方面，它使用各种营销策略来吸引潜在客户的兴趣。但尽管它不涉及使用 销售人员 AI等工具，但它确实为销售发挥其魔力铺平了道路，将生成的潜在客户转化为客户。
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B2B 需求生成与潜在客户生成
了解这些术语之间的区别可以让您优化营销渠道，以更顺畅地吸引潜在买家。
它们经常互换使用，但需求和潜在客户生成代表营销的两个不同方面。
一方面，需求生成侧重于通过建立声誉和提高知名度从广大受众中吸引潜在客户。另一方面，潜在客户生成利用 96 个热门九月内容创意（及示例） 这种知名度，创造通过转化渠道发送的高质量潜在客户。
人工智能和机器学习对 B2B 需求生成的好处
人工智能和机器学习正在将传统营销策略提升到一个新的水平。突然之间，营销团队可以创建更加个性化的内容，电子商务公司可以生成自动化的产品推荐，团队可以快速监控关键绩效指标以衡量营销活动的有效性。
不要只听我们说：根据 Hubspot 的一份报告，43% 的营销人员同意，最近，人工智能和自动 swb 目录 化是推动增长的最有效趋势。而且这一数字必将上升。
那么，人工智能和机器学习如何提高需求生成的优势呢？
提高可见度
B2B 需求生成让您的品牌成为众人瞩目的焦点。通过积极寻找潜在客户并提高知名度，您可以确保您的业务被看到并被记住。
AI 和 ML 算法分析大量客户数据和在线行为，以极高的精准度识别高度特定的受众群体。这样，您就可以优化您的推广。
提高潜在客户质量
借助需求生成，您可以吸引真正对您的产品感兴趣的企业。因此，销售团队可以减少在死胡同上浪费的时间，而将更多时间用于培养有前途的潜在客户并实现营销活动目标。
如何利用 AI 和 ML 锁定 B2B 潜在客户？预测分析。Microsoft Azure 机器学习和 H2O Driverless AI 等 AI 工具可识别数据中的模式和趋势，为预测最有可能转化为付费客户的潜在客户提供宝贵见解。ML 通过不断完善这些预测，更进一步。
您的潜在客户质量不会只获得一次性的提升；它会随着时间的推移而不断改善。
更高的转化率
由于潜在客户已经通过需求挖掘工作做好准备，销售过程变得更加顺利。因此，说服工作不再那么重要，转化工作则更为重要。
但是通过引入 AI 和 ML，您可以达到一个全新的水平。
聊天机器人和对话式人工智能可以吸引网站访问者，回答他们的问题并引导他们获取所需的信息。
情况越来越好。您是否曾收到过一封电子邮件或访问过一个登录页面，感觉好像它是专门为您编写或设计的？这就是人工智能在发挥作用。
超个性化的方法意味着更深入的参与，因此您必定会获得更高的转化率。
此外，人工智能驱动的需求生成工具在转化率优化中发挥着至关重要的作用。人工智能分析工具能够访问历史数据，因此您可以继续完善策略，以锁定最有可能转化的潜在客户。
培养关系
需求生成是信任的起点，并最终是长期合作的起点。
现在，由于人工智能和机器学习具有人工含义，它们可能不是建立真诚关系时首先想到的东西。不过，它们可以以多种方式提升你的努力。
例如，由于高度个性化，每个潜在客户的互动感觉更加真实。此外，由于它擅长处理日常事务，您的团队可以专注于建立融洽关系。
人工智能和机器学习改变 B2B 需求生成的 5 种方式
正如我们所解释的，人工智能及其机器学习子集正在迅速改变 B2B 需求生成和整个营销。它们正在提升传统策略，以便企业能够创建更加个性化和数据驱动的方法。
让我们来看看他们采取了哪些方法
1. 解读消费者行为
在很大程度上，需求生成成功与否取决于您对受众的了解程度。这是区分普通活动和真正引起共鸣的活动的战略优势。否则，您如何激起人们对您的产品或服务的兴趣？
大多数传统方法就像在泥塘里钓鱼。然而，人工智能和机器学习可以净化水面。
通过分析大量消费者数据（从网站互动到内容参与、搜索查询甚至社交媒体情绪），人工智能可以帮助您解开有价值的秘密，让您摆脱猜测。
2.个性化用户体验
千篇一律的营销？那个时代正在迅速消逝。你必须满足客户的期望，而如今，这必然意味着个性化、高度定制的体验。
那么，AI 和 ML 从何而来？
在整个销售过程中，AI 和 ML 可以通过多种方式为您的客户创造更加个性化的体验。
例如，AI 和 ML 可以筛选大量数据并大规模发现偏好，为早期营销带来好处。因此，您可以创建详细的客户资料，允许在每个接触点进行超个性化。那么自我培养的登陆页面、自适应 CTA 按钮、退出意图弹出窗口和量身定制的推荐呢？
进一步说，当涉及到客户查询时，使用人工智能的虚拟助手有很多好处，因为它可以确保客户获得更加个性化的客户服务体验，回答他们的问题并无缝地将他们引导到正确的团队。
3.个性化广告活动
吸引客户的是那些能够让他们的需求和痛点被看到和理解的广告。这既适用于 B2B 企业，也适用于个人——这也是数据驱动的广告活动更有效的原因。
基于位置的定位是否更适合您的业务，还是您应该扩大您的网络？客户可能会认同反映其位置的 .io 域名，或者他们可能会想知道“ URL 中的 io 是什么意思？”并发现 .com 域名更直接。无论哪种方式，数据都可以帮助您找到答案。
尽管如此，根据个人情况个性化广告活动是一项繁琐且耗费人力的工作。除非你使用人工智能。
假设您有一个网络安全解决方案。想象一下，您可以创建一则广告，让最近阅读过数据泄露帖子的金融行业公司的首席信息安全官 (CISO) 看到。
这就是这项技术带来的精准定位。只需确保您使用的数据符合 GDPR 规定，并且用户已同意其数据的使用方式。
4.动态网站
那么，您已经吸引了大量潜在客户访问您的网站，但您能说服他们留下来吗？根据最新的 Google Analytics 4 行业基准报告，所有行业的平均跳出率约为45%，因此您的工作已经准备就绪。
幸好人工智能能帮上忙。想象一下，当你走进一家商店时，货架会根据你的喜好自动重新排列。
人工智能可以实时分析访客在网站上的行为。结合机器学习，网站可以动态调整布局和内容，从而提供更相关的体验。
5. 提高内容营销质量
您如何创造需求？内容占据中心位置，可帮助您在整个客户旅程中培养合格的潜在客户。
但“优质”、相关的内容还不够。质量很重要，甚至搜索引擎在提供结果时也会优先考虑这一点。您需要的内容能够吸引人、具有教育意义，并最终推动目标市场内的转化。
AI 可以增强您的内容策略。ChatGPT、Midjourney 和 Synthesia 等专用工具正日益成为主流，而 AI 则已集成到 Canva 和 Adobe 等流行解决方案中。
它们也许永远无法完全取代人性化，但它们对于需求生成营销人员来说无疑是一种补充。
总结
现代企业不断调整其吸引新客户的方法。有效的需求生成策略可为您的销售渠道带来更高质量的潜在客户，因此您不会在无法成交的潜在客户身上浪费时间。
人工智能和机器学习在 B2B 需求生成方面前景广阔。
因此，如果您真的想保持领先地位，请开始利用这些新兴技术。它们将使您的业务更加引人注目，帮助您与受众建立有价值的关系，并最终转化为更高的转化率。
