Почему машинное обучение (МО) может предоставить маркетологам B2B лучшие возможности, чем генерирующий искусственный интеллект
Рост популярности генеративного искусственного интеллекта в сфере маркетинга в последние месяцы был ошеломляющим. Я видел, как маркетологи изо всех сил пытались применить генеративные функции искусственного интеллекта, чтобы использовать возможности нейронных сетей глубокого обучения для создания рекламных текстов, изображений, используемых для маркетинга в социальных сетях, и технических документов для привлечения аудитории. Эти примеры влияют на процесс разработки и тестирования маркетинговых активов на протяжении всего пути клиента. Тем не менее, еще одним подвидом дисциплины искусственного интеллекта является машинное обучение (ML), которое может быть более ценным для изучения маркетологами B2B, чем его двоюродный брат, генерирующий искусственный интеллект, привлекающий внимание заголовков.
Причина, по которой я считаю, что машинное обучение является неиспользованной областью для анализа B2B-маркетологами, заключается в большом количестве потенциальных клиентов, находящихся вне рынка (не намеревающихся приобретать продукты и услуги компании в течение как минимум 6 месяцев-одного года, а, возможно, и более года). больше года). Правило 95/5 в B2B-маркетинге, согласно данным Института Эренберга-Басса и Института B2B LinkedIn, компании меняют поставщиков таких услуг, как банковские услуги, юридические консультации, программное обеспечение или телекоммуникации, примерно каждые пять лет. Это означает, что только 20% находятся на рынке этих услуг в данном году и только 5% в данном квартале. Остальные 95% вообще не присутствуют на рынке.
Маркетологи B2B могут принести пользу своим компаниям, ища деловых партнеров, которые могут использовать машинное обучение, чтобы 1) правильно сегментировать и идентифицировать покупателей, находящихся вне рынка в своей отрасли, и группировать их в четкой воронке покупок, против которой они могут применять инвестиции в средства массовой информации, 2) может помочь в оценке потенциальных клиентов и их классификации по целенаправленным действиям (потенциальные клиенты, которые посетили вебинар, совершили действие на веб-сайте компании или нашли новых потенциальных клиентов, которые пришли на ваш веб-сайт из нового источника), и 3) партнер, который может определить возможности увеличения дополнительной доли голосовой связи (eSOV) по сравнению с долей рынка (SOM), поскольку увеличение доли голосовой связи на каждый пункт обычно приводит к увеличению доходов от доли рынка. У меня есть краткий список компаний, которые обещают эффективные предложения машинного обучения (ML) (отправьте мне сообщение, чтобы получить список партнеров).
Я думаю, что генеративный искусственный интеллект обещает автоматизировать производство потрясающих творческих ресурсов, но я думаю, что более перспективным в B2B-маркетинге является использование машинного обучения (ML) для выявления, группировки и привлечения большого количества покупателей, находящихся вне рынка, которые могут быть недоступны. готовы покупать (RTB) сейчас, но могут иметь жизненно важное значение для использования огромного резерва потенциальных клиентов, которые ваша компания может развивать в течение более длительного периода времени, чтобы принести вашей компании успех.
