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每个人都对获得更多潜在客户感兴趣。这是超越大多数玩数字游戏的营销计划的驱动力。

您接触的感兴趣的潜在客户越多，您实现销售的潜力就越大 — — 除非这些潜在客户与您的业务根本不相关。

除了简单地生成潜在客户之外，B2B 销售和营销的另一个关键要素是潜在客户评分。在一个月内生成的所有潜在客户中，有多少 真正 转化为销售？

在时间和资源有限的情况下，更好地了解潜在客户来源质量和评分的最终目标是实现 更高效、自动化的销售流程。

团队可以优先考虑最值得付出努力的线索。

人工智能在这里发挥作用，它能够帮助 B2B 营销人员提前识 israel电子邮件列表 别哪些客户最有可能购买。

当你考虑到 参与 B2B 采购的平均人数为 6.8 人时，这是一个非常繁琐的过程。

在潜在客户评分过程中使用人工智能使公司能够解释众多利益相关者的行为。

预测分析弥合了海量客户数据与如何处理这些数据之间的差距。

人工智能可以监控趋势和模式——让营销人员更容易专注于重要的工作，而不是试图对每个潜在客户采用一刀切的方法。

人工智能提供有用的客户洞察
构建和 优化潜在客户生成渠道 首先要了解客户的旅程。您需要在每个销售阶段通过相关内容与他们见面。

他们的痛点是什么？他们寻求什么样的解决方案？他们如何谈论他们遇到的问题？

除了模糊映射的角色和概括之外，人工智能还在机器学习的帮助下改变我们关于客户需求的想法。

社交聆听与人工智能检测相结合是一个更广泛的例子。它可以帮助深入研究社交平台上使用的特定语言，以确定趋势和常用关键词。

一些基于人工智能的公司正在开发识别语音模式的软件。

对于通过电话销售的人来说，这可以帮助衡量潜在客户的兴趣程度，以便更好地确定在哪些方面需要努力跟进。

人工智能可以帮助实现个性化
想想看： 57% 的买家 （包括 B2B）将依赖供应商来预测他们的需求。通用的宣传方式在 2020 年及以后的 B2B 营销中根本行不通。

老实说，以及时且符合其需求的方式向潜在客户呈现信息并不算过分。尤其是考虑到您收集了如此多的数据。

B2B 营销中的大数据科学就是集中化。为了充分利用客户数据，公司需要摆脱孤立的营销和销售系统。

他们需要汇总并使用机器学习来检测整体模式。这就是最近流行的 基于帐户的营销 (ABM) 方法蓬勃发展的原因。

一旦您的团队从单一来源获取见解，他们就可以协同工作以创建更有针对性的个性化信息，满足特定的业务需求和用例。

为 B2B 客户带来更加个性化的购买体验意味着更短的销售周期。信任在早期就建立起来，研究时间被最小化，重点在于实施。