使用 AI 改善您的 B2B 营销

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工作场所、会议、贸易展览、节日——所有这些都必须在网上进行，这意味着 B2B 企业有机会通过善解人意的相关个性化数字体验真正巩固其在潜在客户和现有客户中的地位。 因此，组织需要更加敏捷。随着锁定的不断开启和关闭，他们需要更快地做出响应，并采用适合当下的参与方式。大流行迫使营销人员想出新的、创新的创收方式，这反过来又促使他们评估他们为此使用的技术。 对于已经将人工智能 (AI) 融入其技术系统的组织来说，这比其他组织更容易。而且，在一个流沙可能是我们在可预见的未来制定战略的唯一基础的世界中，营销自动化将越来越成为必须。 根据Statista的数据，人工智能的普及程度正在增长，预计到 2025 年全球人工智能软件市场将达到 230 亿美元。

但是，由于它是一个如此浩瀚的主题海洋，组织从哪里开始呢？ 以下是 B2B 营销领域的人员在涉足之前应该了解的四个关键原则。 1. 在寻求解决方案之前定义问题 挑战不是找到技术解决方案，而是准确地定义问题以让 AI 解决它。这是一个重要的思维转变，从认为“人工智能是答案”（如何）到考虑“我们试图解决的问题是什么”（什么）。 问题越好，答案就越有用。很可能当 萨尔瓦多 WhatsApp 号码 前的形势会催生这种思维，而许多行业都面临着一些新的、非常现实的挑战。 许多 B2B 品牌发现网站和 Facebook Messenger 聊天机器人可以帮助捕获潜在客户并为访问者提供更多信息。打印机制造商爱普生还利用人工智能的力量来发送看似来自真人的全自动电子邮件。 虽然这些仍然是机器学习的相当实用和简单的应用



但企业可以应用人工智能分析数百个因素，这些因素可以在需要快速做出并采取行动时加快决策速度。 2. 从白板到狡猾的机器 任何人工智能系统都是从一张白纸开始的，一张白纸。它的效率取决于我们教它做什么。人工智能比我们更深入、更有效地分析任何数据集，但我们不能期望它比我们给出的更多。 如果我们教一个网络根据一组数据预测营销趋势，它将非常有用，但仅限于那个特定的维度。人工智能永远和它的老师一样好。 过去，人工智能在涉及诸如招聘过程中的偏见等问题时曾受到抨击。虽然初始系统没有任何类型的偏见、假设或直觉，但随着数据的加载，一些偏见可能会变成习得的行为。因此，定期（因为它不断学习）针对可能导致意外排斥或歧视的任何不需要的结果测试系统是非常重要的。