我们知道，每个营销人员都可以使用个人助理，但由于预算限制和资源减少，这并不总是可行的。好消息是，B2B 营销中的人工智能 (AI) 可以提高您所需的生产力。
我们的研究发现，营销人员估计人工智能将为他们每周平均节省 5 个小时。然而，近 40% 的营销人员表示，他们不知道如何充分利用新的人工智能功能，尤其是生成式人工智能。这意味着我们正处于学习和优化的关键时期。
还有一个问题。人工智能的采用不仅关乎个人培训，也关乎组织认同。我们与Aiven.io的营销运营高级总监 Jaime López 进行了交谈，探讨了如何组建公司和直属团队以成功实现人工智能。
在 B2B 营销中构建 AI 的 4 个步骤
统一并准备 AI 数据
开始成为公司的 AI 领导者
为扩大 MarTech 规模并提高灵活性做好准备
建立可扩展的人工智能路线图和开放创新的文化
Marketing Cloud Account Engagement 如何帮助 AI 进行 B2B 营销
了解 AI 如何促进 B2B 营销
B2B 营销没有单一的技巧，而是有几十种。重温基础知识，并详细了解 AI 如何帮助您完成渠道的每个阶段。
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统一并准备 AI 数据
销售和营销协调是良好 B2B 营销的基础。数据是协调的起点。AI 模型需要经过训练才能产生高质量的输出，如果没有良好的数据，它们就无法吸取正确的教训。对于数据系统脱节的 B2B 营销人员
和收益团队来说，这是一个大问题。在看到 AI 对 B2B 营销的影响之前，您需要统一客户数据。
“三分之二的营销人员表示，他们公司的数据，即基础层，尚未为生成式人工智能做好准备，”洛佩兹解释道。
不同的数据流通常存在于不同的工具、部门或数据库中。澳大利亚电话号码 这使得全面了解客户、确定账户价值以及对潜在客户进行评分或评级变得非常困难。这会导致客户策略缺乏信息。
这就是为什么您需要通过统一数据来为 AI 准备数据基础设施。将所有数据整合到一个平台上，可以让您的 AI 获得最完整的客户信息。简而言之，您需要这些数据干净（没有错误或重复）且完整（没有缺失信息），这样 AI 才能对其进行解读并提供有用的反馈。
开始成为公司的 AI 领导者
好消息是，您的营销团队有很好的机会为整个组织如何使用 AI 定下基调。与其他大多数部门相比，您更贴近客户，并且可以展示采用 AI 如何帮助您提高效率。
洛佩兹说：“营销运营专业人员对客户旅程有非常全面的了解，他们可以获取大量数据，并具备利用这些数据的分析技能。”
但营销部门无法独自完成这项工作。整个组织都需要遵循相同的策略。首先，确保您的组织有明确记录的 AI 政策和界限，并且这些政策与您的更广泛的业务目标保持一致。让所有部门（而不仅仅是营销部门）都能访问这些培训资源，对于确保每个人都以合乎道德和安全的方式使用 AI 至关重要。
引领整个组织采用 AI 可能是一项艰巨的任务。您需要从小处着手，从狭隘而有影响力的用例开始。将 AI 部署到营销的各个方面都很诱人，但采用更小、更快的用例的集中方法可以更深入地理解、明确衡量影响并进行迭代学习。
这可能意味着从电子邮件营销中的人工智能驱动个性化或潜在客户评分的预测分析开始，或利用生成式人工智能功能来帮助扩大内容创作。
小胜利有助于为更广泛的人工智能应用建立势头和支持。
