Современные технологии, такие как ИИ в B2B-маркетинге, перестраивают бизнес-реальность. То, что считалось научной фантастикой всего десять лет назад, медленно становится нормальным способом ведения бизнеса в технологически продвинутых секторах экономики. Там, где автоматизация была главной тенденцией в начале 2000-х или раньше, 2020-е медленно поднимают это на новый уровень роботизированной автоматизации процессов (RPA) с искусственным интеллектом и машинным обучением на месте.

Революционные изменения охватывают все бизнес-сегменты, и ИИ в B2B-маркетинге уже реальность. Согласно пятой редакции «State of Marketing», обзора современных маркетинговых трендов от Salesforce Research, внедрение искусственного интеллекта маркетологами выросло на 44% за год (2017-18). Введение надежных правил сбора, хранения и обработки персональных данных — Общего регламента по защите данных (GDPR) — могло негативно сказаться на темпе, но никогда не остановит внедрение ИИ полностью.

К настоящему времени маркетологи выучили новые способы балансировки персонализированного маркетинга с защитой приватности, как требует GDPR, хотя недавние исследования Demandbase и Salesforce Pardot показывают не более умеренных темпов внедрения в 2021 году, всего одна из пяти B2B-ориентированных компаний использует ИИ. Есть хорошие перспективы на будущее, учитывая, что две трети опрошенных компаний хотя бы имеют надежные планы внедрения.

Откладывание внедрения передовых технологий ставит компании в опасность потери конкурентного преимущества перед конкурентами, поэтому даже с ограниченными бюджетами лучше хотя бы быть в группе тех, кто планирует цифровую трансформацию. Но перед тем, как копать глубже в детальный анализ ИИ в B2B-маркетинге, важно отметить специфику того, что мы будем исследовать, в частности, что делает B2B-маркетинг таким отличным от B2C-маркетинга.

Почему ИИ в B2B-маркетинге имеет смысл

Процесс генерации вовлеченности клиентов — один из главных аспектов, лежащих в основе любой B2B-маркетинговой стратегии. Различие с B2C в том, что в прямом business-to-consumer маркетинге компании смотрят на большой пул миллионов обезличенных клиентов.

Для большинства розничных товаров, таких как смартфоны, достаточно попросить маркетинговую команду изучить текущие и возникающие потребности пользователей смартфонов в совокупности и представить новую модель как лучшую альтернативу другим в том же ценовом сегменте, но с расширенной функциональностью. Исходные пулы лидов могут удвоиться или даже утроиться в зависимости от эффективности маркетинговой кампании.

В B2B-маркетинге, однако, исходный лид более ограничен с самого начала и зависит от специфических требований каждого клиента (в отличие от «совокупных» требований массового пользователя). С тем же продуктом, позиционируемым как дифференцированное бизнес-решение, маркетинговая команда должна представить его с учетом клиент-специфических бизнес-потребностей, например, в виде поддерживаемых приложений или с помощью визуального контента.

Лид-нёрчинг и обогащение данных

Еще одна малая деталь, делающая второй случай отличающимся — это то, как маркетологи ведут себя с потенциальными покупателями. Удивительный факт: согласно MarketingSherpa, 73% B2B бизнес-лидов на самом деле не «готовы к продажам» (sales-ready), что означает, что маркетологам нужна фундаментально другая стратегия с такими клиентами, пока они «перерабатывают» их вниз по воронке продаж (Осведомленность — Интерес — Рассмотрение — Намерение — Оценка — Покупка). Хороший совет для B2B-маркетинговых команд: Лучший способ продать что-либо — это не продавать это на самом деле, а завоевывать признание, репутацию и доверие среди потенциальных покупателей!

ИИ в B2B-маркетинге создает возможности, особенно для мелких компаний и стартапов, у которых просто нет достаточно больших команд для выполнения фундаментальных маркетинговых активностей. Они могут использовать ИИ, например, для решения более сложных задач анализа данных, на которые у них нет времени, в то время как это значительно уменьшает административную работу и снижает их зависимость от личных суждений, основанных на частичной информации.

Генерация лидов с помощью ИИ-помощников позволяет B2B-маркетологам:

  • Оптимизировать процесс и заставить его работать быстрее
  • Выполнять предсказательный анализ и планирование сценариев
  • Отмечать перспективные лиды и отбрасывать сомнительные
  • Устанавливать разные приоритеты в пуле лидов
  • Делать всё это с большей определенностью, потому что роботически собранные данные определенно намного точнее, чем собранные вручную

Персонализированный опыт

Бизнес и частные клиенты имеют разные информационные требования. Не особенно требовательный студент, покупающий новую модель смартфона, может спросить менеджера по продажам, поддерживает ли он 5G, и быть довольным этим. Бизнес-организация, с другой стороны, — это система высшего порядка, у которой множество стейкхолдеров с разными, иногда противоречивыми требованиями.

Именно здесь «магия» ИИ может действительно помочь B2B-маркетологам. Известный факт: успешный B2B-маркетинг во многом зависит от персонификации потенциального покупателя. С ИИ на маркетинговом рынке это теперь можно достичь в масштабе. Существует десятки решений вроде Pathfinder, которые считывают сигналы, отправляемые потенциальными клиентами, интерпретируют их и соответственно адаптируют маркетинговые кампании.

Поисковая оптимизация (SEO)

С восходом интернет-эпохи поисковые системы были доминирующим фактором в цифровом маркетинге и, все больше, для маркетинга в целом.

Хотя это может быть очень продуктово и продаж-ориентированно, особенно в контексте e-commerce, SEO на самом деле является маркетинговым подходом для повышения узнаваемости вашего бренда. Это важно, так как, как говорилось ранее, B2B-маркетинг больше о построении репутации. Гостевое постинг-сервисы заставляют пользователей чаще посещать веб-сайты. Качественные гостевые статьи, конечно, могут также служить презентацией продвигаемого продукта, даже если он не упомянут прямо.

SEO с ИИ-усиленными наборами инструментов еще более эффективно, позволяя быстрое приобретение нишевых SEO-бэклинков, которые иначе приобретались бы через трудоемкие ручные процессы. Различные платформы существуют, чтобы сделать управление социальными медиа и управление контентом веб-сайта быстрее и легче, так же, как когда-то бухгалтерское ПО сделало подготовку финансовых отчетов быстрым и оптимизированным процессом.

Разные отрасли имеют свои специфики. Даже с широко используемыми подходами к ИИ в B2B-маркетинге, критически важно учитывать специфику отрасли при планировании и внедрении ИИ-включенной B2B-маркетинговой кампании.

Что нужно знать об ИИ в B2B-маркетинге

Подводя итог, давайте повторим ключевые моменты для запоминания. Номер один: ИИ в маркетинге — это возникающий тренд, который никуда не денется. Внедрение идет медленно, но устойчиво, поэтому не рекомендуется откладывать его дальше, иначе есть риск потерять какое-либо конкурентное преимущество.

Второе: B2B-маркетинг во многих отношениях отличается от B2C-маркетинга и требует более нюансированного подхода для маркетологов, которые хотят сделать платежеспособных клиентов из своей целевой аудитории. Это меньше о продажах и больше о построении хорошего долгосрочного впечатления.

Наконец, благодаря оцифровке, ИИ в B2B-маркетинге имеет широкое применение в SEO, который является одним из главных каналов цифрового маркетинга.