或者说，我们喜欢在闲暇时做这件事。你知道，这是一种爱好。
在一个被 ABM、SEO、CLV 等标签和缩略词过度简化的世界里，需要关注的流行语和短语随处可见。
而且， 销售和营销中的人工智能 再次成为热门话题。
过去几年里，人们一直在预测第四次工业革命的到来——这场革命由人工智能和机器学习的出现推动。
这两种技术都没有显示出放缓的迹象。
从 时尚 到 重型设备和建筑，每个行业都被迫适应、评估和重塑流程以避免过时。
一般来说，B2C 市场更容易融入机器学习和人工智能。
另一方面，尽管人工智能在 B2B 业务中具有诸多好处，但其发展速度却较慢。
现在，这种情况正在改变。
根据 Salesforce 的一项研究，B2B 营销人员承认 AI 是他们最有可能在 2020 年实施的技术。这当然很有趣，因为目前只有 10% 的 B2B 营销人员 在使用它。
为了庆祝新的十年，我认为唯一合理的做法是了解一下当今 B2B 技术的发展情况。
B2B 营销和销售中人工智能和机器学习的案例
从营销角度来看，B2B 和 B2C 公司开展业务的方式有重叠。
他们不仅依赖于他们所产生的潜在客户，还依赖于他们的 合格潜在客户数量。
如果最终目标是增加收入，那么成功与否的直接因素就是您所销售的产品是否符合最有可能购买的人群。其他虚荣指标和 KPI 则无关紧要。
销售和营销中的人工智能与更好地了解客户群的两面相关。
然而，对于采购周期更长、更复杂的 B2B 公司来说，情况更是如此。
机器学习可以提供深刻的客户洞察并有助于加速客户的决策过程。
LinkedIn 人工智能副总裁 Deepak Agarwal 表示：> “在 LinkedIn，人工智能就像氧气。十多年来，我们一直在使用它来创造人们在我们的平台上最看重的会员体验。它为我们拥有的丰富而有价值的数据增加了结构——而且至关重要的是，它有助于确保我们网站的安全。”
从这个意义上说， 人工智能就像是营销团队的 力量倍增器，数千台机器分析着数百万兆字节的数据。而且它永远不会疲倦。
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人工智能提升潜在客户质量：寻找潜在客户并进行评分
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。塞浦路斯电话号码数据 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。
