在競爭激烈的 B2B 領域，基於帳戶的行銷 (ABM) 透過個人化行銷工作瞄準高價值帳戶。然而，成功識別並吸引這些客戶可能具有挑戰性。
這就是人工智慧 (AI) 的用武之地。
本文將探討人工智慧如何提高 B2B 潛在客戶生成和定位的準確性、簡化 ABM 流程並幫助企業提供客製化體驗。透過利用人工智慧，公司可以顯著改進其 ABM 策略並提高整體行銷效果。
人工智慧在帳戶為基礎的行銷 (ABM) 中的作用：提高 B2B 潛在客戶定位的精準度
什麼是 B2B 中的基於帳戶的營銷 (ABM)？
基於帳戶的行銷 (ABM) 是 B2B 行銷中使用的一種有針對性的方法。 ABM 沒有接觸廣泛的受眾，而是專注於企業想要合作的特定、高價值客戶。目標是為每個帳戶制定個人化的行銷策略，將它們視為單獨的市場。
在傳統行銷中
公司可能會創建一條通用訊息並將其發送給許多潛在的潛在客戶，希望其中一些會做出回應。 ABM 翻轉了這項策略，將重點縮小到更少的客戶，但投入更多的時間和精力來深入參與這些客戶。質重於數量。
以下是它在 B2B 中的運作方式：
目標帳戶
企業通常根據公司規模、行業或潛在收入等因素來確定他們想要轉換為客戶的關鍵公司。
個性化行銷
一旦選擇了目標帳戶，公司就會創建客製化的行銷訊息、內容和優惠，專門設計來滿足每個帳戶的獨特需求。
銷售和行銷之間的協作
ABM 需要行銷和銷售部門之間的密切團隊合作。他們共同努力透過銷售管道培養目標客戶。
ABM 在 B2B 中尤其有效， 法國電話號碼庫 因為商業交易通常規模較大、涉及多個決策者並且需要高度信任。透過專注於幾個關鍵客戶並提供個人化體驗，公司可以建立更牢固的關係並增加贏得大合約的機會。
人工智慧在 ABM 的先導目標定位中的作用
人工智慧在 ABM 的先導目標定位中的作用
人工智慧對於改善帳戶為基礎的行銷 (ABM) 的潛在客戶定位至關重要。它透過分析大量數據並發現行銷人員可能錯過的模式，幫助企業更準確、更有效率地識別正確的帳戶。
以下是人工智慧如何增強 ABM 中的先導目標定位
數據分析
人工智慧可以處理來自各種來源的大量數據，例如客戶行為、社群媒體和市場趨勢。它有助於識別更有可能與您的業務互動的公司，從而更輕鬆地定位正確的客戶。
預測分析
人工智慧使用預測分析來根據過去的數據和行為來預測哪些帳戶最有可能進行轉換。這使得企業能夠優先考慮高潛力客戶，從而提高行銷工作的效率。
帳戶細分
人工智慧可以透過識別資料中的模式來更有效地細分帳戶。它根據行業、公司規模或行為等因素對類似帳戶進行分組。這有助於行銷人員為每個群體制定個人化策略。
決策者識別
人工智慧透過掃描職位、角色和社交網路等數據， B2B 市場中交叉銷售與追加銷售的藝術：2023 年策略 幫助識別目標客戶中的關鍵決策者。這使得企業能夠專注於公司內合適的個人。
人工智慧透過自動化和完善先導目標定位流程，使 ABM 更加精確。它確保行銷和銷售團隊將時間和資源花在最有可能帶來價值的客戶上，從而增加成功的機會。
ABM 中使用的人工智慧工具和技術
人工智慧正在透過提供強大的工具和技術來簡化流程並使潛在客戶定位更加有效，從而改變基於客戶的行銷 (ABM)。這些工具可自動執行任務、 中國新聞 更準確地分析數據，並協助為高價值客戶提供個人化的行銷體驗。以下是 ABM 中使用的一些關鍵人工智慧工具和技術：
預測分析工具
人工智慧驅動的預測分析工具分析過去的行為和市場趨勢，以預測哪些帳戶最有可能進行轉換。這些工具可以幫助行銷人員優先考慮那些具有最高參與度和銷售潛力的帳戶。
客戶關係管理 (CRM) 系統
由人工智慧驅動的 CRM 透過自動化資料輸入、追蹤客戶互動以及提供對帳戶行為的洞察來增強帳戶管理。 Salesforce Einstein 和 HubSpot 等工具使用人工智慧來分析客戶數據，並推薦最佳的後續步驟來吸引目標客戶。
意圖數據平台
AI驅動的意圖數據平台
ms 與 Bombora 和 6sense 一樣，追蹤潛在客戶的線上行為以確定他們的購買意圖。這些平台從網站、搜尋和內容消費中收集數據，以預測哪些帳戶正在積極尋找解決方案並準備參與。
聊天機器人和虛擬助理
人工智慧聊天機器人（例如 Drift 或 Intercom）可以在網站上即時與潛在客戶互動，收集重要資訊並更快地篩選潛在客戶。這些工具有助於提供個人化回應、回答問題以及安排與目標客戶的會議。
AI內容個人化工具
PathFactory 和 Uberflip 等工具使用 AI 為每個目標帳戶個人化內容。這些平台分析資料以推薦符合帳戶需求和興趣的特定文章、影片或案例研究，從而提高參與率。
潛在客戶評分工具
人工智慧驅動的潛在客戶評分工具會根據客戶轉換的可能性自動對客戶進行排名。這些工具（例如 Infer 或 Leadspace）使用演算法根據參與歷史記錄、行為模式和人口統計資料等因素分配分數，幫助行銷人員專注於高優先客戶。
透過將這些人工智慧工具整合到其 ABM 策略中，企業可以提高精度、提高效率並為其目標客戶創建高度個人化的體驗，從而提高參與度和轉換率。
利用人工智慧實現大規模個人化
利用人工智慧實現大規模個人化
人工智慧在帳戶為基礎的行銷 (ABM) 中的主要優勢之一是其能夠大規模提供個人化服務。在 ABM 中，個人化溝通至關重要，因為每個帳戶都被視為一個單獨的市場。然而，為許多帳戶手動自訂行銷非常耗時。這就是人工智慧介入的地方，它可以在不犧牲品質的情況下為多個帳戶自訂內容和訊息傳遞。
以下是人工智慧如何幫助實現大規模個人化：
數據驅動的個人化
人工智慧工具可以分析每個目標帳戶的大量數據，例如行業趨勢、業務挑戰和行為模式。這些數據使人工智慧能夠自動創建直接滿足每個帳戶需求的個人化訊息、優惠和內容。
客製化電子郵件活動
人工智慧可以透過分析每個帳戶的互動和偏好，為他們產生個人化的電子郵件活動。 Seventh Sense 或 Optimal 等人工智慧工具可以優化電子郵件時間和內容，確保每個帳戶收到最有可能引起他們共鳴的訊息，從而提高開啟率和轉換率。
客製化網站體驗
人工智慧可以即時為不同帳戶個人化網站內容。例如，與金融部門的帳戶相比，醫療保健部門的帳戶可能會看到不同的案例研究或產品頁面。
透過利用人工智慧進行個人化，企業可以維持 ABM 所需的高接觸、客製化方法，同時擴大努力以涵蓋更多的高價值帳戶。這會帶來更有意義的參與和更高的轉換率，而不會導致行銷團隊因手動任務而超載。
透過人工智慧增強客戶參與度
人工智慧正在徹底改變企業在帳戶為基礎的行銷 (ABM) 中與目標帳戶的互動方式。它透過分析數據、自動化參與和個人化溝通來幫助創建更有意義的互動。
借助人工智慧，公司可以更有效地吸引高價值客戶，確保更牢固的關係和更高的轉換率。
以下是人工智慧如何增強 ABM 中的帳戶參與度：
即時參與洞察
人工智慧工具為企業提供有關目標帳戶如何與其內容互動的即時見解。透過分析電子郵件開啟率、點擊率和網站行為等參與度指標，人工智慧可以識別哪些帳戶表現出興趣以及他們如何與特定內容互動。
為了進一步增強您的參與策略，請考慮利用 B2B Rocket 的 AI 電子郵件自動回覆。此功能會自動向潛在客戶發送量身定制的回應，確保他們收到針對您所需的號召性用語的及時溝通和指導。
透過將即時洞察與即時跟進相結合，企業可以有效地捕捉興趣並最大化轉換機會。
優化通訊時序
人工智慧使用數據來確定與目標客戶互動的最佳時間。 Seventh Sense 等工具可以分析決策者何時最有可能開啟電子郵件或參與內容，使企業能夠在最佳時間發送通訊。這增加了在客戶最願意接受時聯繫客戶的可能性。
個性化重定向行銷活動
人工智慧根據目標帳戶過去的行為向其提供個人化廣告和內容，從而改善重定向工作。例如，如果帳戶造訪特定產品頁面或下載白皮書，人工智慧可以觸發相關的重定向行銷活動
內容，使參與更相關和及時。
人工智慧驅動的潛在客戶培育
人工智慧驅動的聊天機器人和虛擬助理可以與網站上的目標帳戶互動、回答問題並引導他們完成購買過程。這些人工智慧工具提供即時、個人化的回應，保持客戶的參與度，並將其進一步推向銷售管道，而無需直接人工幹預。
預測性參與建議
人工智慧有助於預測哪些帳戶接下來可能會參與，以及哪些內容或優惠會引起他們的共鳴。透過分析歷史數據和行為，人工智慧建議行銷人員採取行動，例如發送特定電子郵件或向顯示出準備參與跡象的帳戶提供客製化簡報。
自動跟進
人工智慧可以根據帳戶活動自動執行後續電子郵件和通訊。如果目標帳戶與特定內容互動或對某些產品表現出興趣，人工智慧可以觸發個人化的後續行動，確保不會錯過任何機會並保持帳戶的參與度。
透過這些人工智慧驅動的增強功能，企業可以在整個購買過程中保持目標客戶的參與。人工智慧不僅可以改善互動的時機和相關性，還有助於保持一致、高品質的參與，從而增強關係並增加轉換機會。
結論
結論
基於帳戶的行銷 (ABM) 代表了 B2B 行銷的策略轉變，重點關注高價值帳戶而不是廣泛的受眾。透過利用人工智慧技術，企業可以顯著增強其 ABM 工作，從精確的潛在客戶定位到個人化的溝通和參與策略。
人工智慧工具使行銷人員能夠分析大量數據、自動化流程並提供與個人帳戶產生共鳴的客製化內容。此外，銷售和行銷團隊之間的協作變得更加高效，使他們能夠有效地培養關係。
人工智慧的整合不僅簡化了工作流程，還增強了整體客戶體驗，從而增強了聯繫並提高了轉換率。當企業採用 ABM 時，他們將自己定位為建立持久的關係並充分利用目標客戶的潛力，最終推動競爭激烈的 B2B 環境中的成長和成功。
為了透過 B2B Rocket 推動這些舉措，我們提供即時、個人化的回應，以保持潛在客戶的參與。這可確保及時溝通並有效引導潛在客戶採取所需的行動，從而增加轉換機會。