釋放人工智慧在 B2B 行銷的潛力
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就像早晨太陽升起一樣，我每天都會與銷售和行銷領導者交談，他們擔心自己在人工智慧方面做得不夠，並且已經落後太多。
他們感到不成功，並擔心自己沒有達到領導層的期望。深吸一口氣。你不是一個異常的失敗者，這並不代表你的團隊很糟糕。
前幾天我剛讀到一篇文章，談論人工智慧的「早期」。作者指的是去年秋天和冬天。雖然聽起來很奇怪，但這些工具如何與您和您的團隊合作變得越來越清楚。
受夠了“當前狀態”
麥肯錫表示，約 87% 的企業處於人工智慧採用的早期階段或尚未開始。 Gartner 表示，只有 24% 的行銷人員表示將人工智慧和機器學習作為其工具和技術堆疊的重中之重，這突顯了在將人工智慧作為預算的一部分優先考慮方面存在巨大差距。
人工智慧是靈丹妙藥嗎？您的團隊中有高水準的人工智慧專家嗎？您能負擔得起國際諮詢機構為您推動一個八位數項目的費用嗎？可能不會。
今天你需要所有這些東西嗎？可能不會。然而，對於那些投資前進道路的人來說，它可能會帶來改變。
成功的「未來狀態」是什麼樣的？
該計劃是：“如果不做好準備，你就準備失敗。”
班傑明富蘭克林在近 300 年前就享有這項權利。
您是否有一個跨職能團隊來評估用例並制定策略？人工智慧與組織的其他部分沒有什麼不同。你需要做好準備並製定計劃。如果沒有這個計劃，您最終將面臨自帶 AI (BYOAI) 和混亂。人工智慧已經在發生。
我們建議客戶建立一個由具有不同興趣的相關方組成的小組。雖然您需要技術、人力資源和法律團隊的聲音，但您必須將這些保護主義聲音與對創造價值感興趣的各方（例如銷售、行銷、客戶成功、銷售支援、產品等）圍繞在一起。
資料隱私、負責任的使用和仔細選擇用例的利益很重要，應該提倡。然而，這些擔憂不應成為唯一的焦點，因為它們可能無法完全理解您的目標，並最終可能阻礙進展。他們需要您的見解和教育。
深入挖掘：在行銷中採用人工智慧的人性化方法
需求：為您的團隊確定實際用例
縮小你的考慮範圍，避免混亂和驚愕。您並不是想把這個決定刻在花崗岩上，而是花點時間尋找您的團隊會發現有價值的應用程式。在此決策過程中，請考慮選擇一個感知風險低且感知價值高的領域。
正是出於這個原因，許多行銷人員選擇內容創建和個人化版本控制。這很難做好，結果是人們希望這些資訊被公開：IT、隱私和法律團隊（應該）不會關心這個用例以及其他資訊培養無害的用例。
目標：有效性
當您選擇用例時，請考慮人工智慧如何幫助您的團隊提高效率。生成式人工智慧在同時吸收數百個維度的分析方面非常出色。一般超級聰明的人可以分析兩到三個維度。這是它的關鍵優勢：有效性。人工智慧本質上創造效率，所以未來理想的狀態是創造生產力（有效性+效率）。
您將如何確定每個用例所獲得的生產力？哪些措施將注重有效性？另外，什麼來衡量效率？當「專家」關注效率時，他們就錯了。除非你解決了方程式的有效性部分，否則效率根本不重要。
可以這樣想：有多少次你讀過一封人工智慧單字沙拉電子郵件，你直覺知道它的創建速度比人打字的速度還要快，但它完全缺乏任何相關性？數百個？是的，我也是。高效的？是的。有效的？不。
深入探討：從效率到效能：2024 年的 B2B 行銷革命
挑戰：背景
就大型語言模型所知，它們幾乎無法用於銷售和行銷用例。雖然它可以告訴您有關非洲撒哈拉以南地區的量子物理學或農業最佳實踐的信息，但它們完全缺乏您組織的背景、您的解決方案如何更好、您的能力如何優越，或者為什麼您的受眾需求可能與您的需求不同。
最昂貴的途徑是依賴即時工程、上傳幾頁內容或創建大量微觀的自訂 GPT。這種方法是目前的狀態，我們看到混亂、採用率低且缺乏影響力。
如果沒有這個上下文，你的互動就會變得通用，而通用就是人工智慧字沙拉的開始。
將您的解決方案選擇重點放在根據您公司的策略和觀點培訓人工智慧工具的能力。使用即時工程來實現這一目標。
從某種意義上來說，即使不使用人工智慧也不代表你沒有使用人工智慧。您的電話和視訊通話轉錄服務都使用人工智慧。
但你該指導收養還是讓它隨機發生？ BYOAI 已經成為一種事物，就像 BYOD（自帶設備）是一兩年前的事物一樣。我通常指導組織了解三類人工智慧工具：
本國的。雖然大多數人會立即考慮以聊天為基礎的工具（例如 ChatGPT），但也有他們的企業父輩，例如 OpenAI。許多「專家」誤解了這一點。您可以建立一個OpenAI帳戶並存取完全不受限制的OpenAI環境。
資料隱私和幻覺很大程度上是面向消費者的基於聊天的工具的副產品，而不是企業對應的工具。試圖讓消費者聊天機器人在商業環境中運作是有問題的。這是一個巨大的時間消耗（昂貴），並且只能帶來名義上的價值，因為它缺乏可以驅動價值的業務背景。
直接存取企業工具可能更昂貴並且需要新技能，但這是體驗人工智慧的方式。
嵌入式。想想您每天在行銷和銷售中使用的工具 - 您的 CRM 系統、行銷自動化平台或銷售支援工具。嵌入式人工智慧解決方案就坐落在這些熟悉的環境中。它們將預測分析和個人化內容推薦等功能直接帶到您的指尖。
但我們要坦白說。雖然這些解決方案簡化了重複性任務並提供了有價值的見解，但它們通常缺乏組織特定需求和目標的獨特背景。這種不足限制了他們發揮真正效力的能力。
關鍵問題是：這些嵌入式人工智慧解決方案是否可以提高人工智慧用例的有效性？例如，它們是否使您的行銷活動更具針對性和影響力，或者只是加快了流程而不會增加實質價值？
在您先使用這些工具之前，請先評估它們與您的策略目標的契合程度。它們是否滿足您的行銷和銷售工作的細微差別要求或達不到要求？這種自我評估對於確定這些嵌入式選項是否真正推動變革結果至關重要。
專門設計的。這些是通常專注於狹窄用例的客製化解決方案。因為它們是針對特定用例量身定制的，所以它們更有可能提供相關背景和可操作的見解。但這裡有一個問題：它們如何適應您獨特的環境？
這裡的關鍵是確保您提供的背景足以推動有意義的有效性。您能否訓練這些工具來徹底了解您的能力和解決方案、受眾、差異化和市場方法？
深入挖掘：是時候向人工智慧傳授您的品牌了
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Userled 是一家人工智慧 (AI) 新創公司，幫助企業為企業 (B2B) 公司創建「超個人化」行銷活動，已獲得 400 萬英鎊的種子前融資。 Userled 開發的平台旨在跨各種管道（包括電子郵件、LinkedIn 和 Meta）自動建立和分發高度個人化的行銷活動。
此輪融資由早期創投基金 Localglobe 牽頭，Dig Ventures 和一群天使投資者也參與了投資。 Userled 由經驗豐富的企業家 Yann Sarfati 和 Tristan Saunders 於 2023 年創立，他們擁有 Salesforce 和 American Express 等公司的科技行業經驗。
Wayflyer、Deel、Onfido 和 Encord 等公司已在使用該技術。 Userled 聯合創辦人兼執行長 Sarfati 認為，人們需要能夠簡化和擴展個人化行銷的工具。
他表示：「行銷人員必須投入大量時間和資源來手動建立個人化行銷活動，而這些行銷活動感覺無法規模化。他們缺乏能夠讓他們簡單、快速地做到這一點的工具，從而超越他們透過手動活動所能達到的影響。
（圖：用戶主導）
「Userled 打破了這個循環。我們正在使個人化行銷變得簡單、方便和高效，以便為 B2B 公司提供他們在當今不斷變化的數位環境中所需的競爭優勢。
Userled 的創新平台獨立於第三方 cookie 運行，利用其獨特的無 Cookie 指紋辨識和身分層技術，為行銷人員提供對客戶在帳戶和聯絡人層級的行為的全面洞察。該公司聲稱遵守 GDPR 和 CCPA 法規。
Localglobe 的合夥人 Mish Mashkautsan 評論道：“Userled 帶來了生成式人工智慧的力量，為行銷團隊重塑了複雜且關鍵任務的工作流程。”
「透過加速個人化內容的創建和分發並在不使用cookie 的情況下獲取聯絡人層級的見解，Userled 提供了一個無縫的解決方案來推動高效成長，這是任何B2B 公司的首要任務，尤其是在當今，」他進一步說道。
根據 City AM 報導，人工智慧被廣泛認為是行銷領域的一股變革力量，許多人主張企業，特別是資源有限的新創企業，利用人工智慧的能力。
Venture Planner 最近對 2000 名新興企業家進行的一項調查顯示，78% 的企業家願意採用人工智慧工具來啟動他們的企業。
Martin Sorrell 爵士創立的數位廣告和行銷服務公司 S4Capital 也大力投資人工智慧技術，以增強為客戶提供的服務。
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Adobe 宣布全面推出 B2B 版本的 Journey Optimizer。這個版本將讓企業使用生成式人工智慧來幫助他們識別並說服正確的決策者進行大筆採購。
該公司在新聞稿中表示，銷售和行銷團隊通常很難找到做出軟體或硬體購買決策的合適人選。
透過 Adobe Journey Optimizer B2B (AJO B2B)，品牌可以接觸到合適的人並個性化他們的銷售宣傳。 Adobe 在一封電子郵件中告訴 VentureBeat，AJO 在 3 月首次預覽。
AJO 建構於 Adobe Experience Platform 之上，Adobe 稱其為「底層資料層，可為品牌提供跨任何管道的單一客戶視圖」。它允許用戶創建購買群組來組織客戶資訊。
生成式人工智慧可以推薦缺少的角色和任何缺失的團隊成員，以完全填充清單。然後，行銷人員可以使用 Adobe 的 AI 助手，為他們使用建立的購買群體清單確定的個人制定行銷計劃。
Adobe 表示，它還將為每個群組添加生命週期功能，以便一旦達到合約續約等里程碑，品牌就可以觸發即時互動。
利用人工智慧進行客製化內容和推廣
隨著 Adobe 為創意專案提供 AI 工具，AJO 還將允許品牌將 Adobe Firefly 或 Adobe Experience Manager 中的 AI 資源引入其庫中，以快速建立自訂模板。
AJO 的定價並未公開，因為 Adobe 表示，它不會“提供 Adobe Journey Optimizer 等產品的具體定價細節，因為它根據每個客戶的需求而有很大差異。”
Adobe 一直依賴 AI 模型，並將該技術添加到其創意平台中，並在去年 9 月將 AI 引擎 Adobe Firefly 整合到其創意套件中。
從那時起，該公司向客戶發布了更多人工智慧工具。 6 月份，它在 Adobe Experience Platform 上推出了 AI 助理。 Firefly 的最新版本現在包含產生 AI 影像的完整功能。
求愛爭議
然而，在更新其服務條款後，該公司發現自己陷入了困境，這使得該公司似乎將監視用戶，並根據使用 Adobe 產品製作或修改的內容來訓練其人工智慧模型。 Adobe 回應稱，其政策已存在多年，並且不會查看或培訓用戶本地伺服器上擁有的任何資料。
將生成式人工智慧加入行銷工具並不新鮮，HubSpot 等公司在其產品中包含了多種人工智慧功能。
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Adobe 長期以來一直是消費者行銷領域的大本營，它發布了一款 B2B 雲端應用程序，該應用程式利用生成式人工智慧將銷售團隊與購買團隊聯繫起來，並為不同的角色創建內容。
Journey Optimizer B2B 版結合了來自行銷、CRM 和客戶數據平台 (CDP) 的數據，以個人化企業銷售宣傳內容。例如，潛在銷售主管所在公司的副總裁將專注於產品或服務的不同方面，而不是最終用戶、IT 人員或財務主管。它還包括行銷績效分析、儀表板和優化工具。
Adobe 今年稍早與微軟合作，為AdAdobe Experience Platform 開發了一款人工智慧助手，該平台捆綁了客戶分析、CDP 和客戶旅程工具，並且是其整體行銷平台AdAdobe Experience Cloud 的子集。該助理可以從行銷和 CDP 資料中識別受眾，然後透過不同管道（例如電子郵件、日曆和簡訊）傳遞行銷訊息。
技術顧問公司 Valoir 的創辦人 Rebecca Wettemann 表示，許多企業在評估此類功能的生成式人工智慧工具時，關心的是預測其成本。當考慮到大量語言模型消耗費用時，該公式變得更加複雜。
「內容生成部分是當今行銷人員真正的痛點，」韋特曼說。 「將智慧引擎指向某物並說『創建所有這些不同的內容』的能力非常有意義。我需要 Adobe 來做這件事嗎？他們並不是唯一這樣做的人。
用於行銷的生成式人工智慧技術領域包括 Salesforce、Google 和 SAP 等大型供應商，也包括 Klaviyo 和 Jasper 等較小的公司。許多工具專注於幫助個人行銷人員識別細分市場或建立電子郵件、分鏡和其他行銷活動宣傳資料。
Adobe 的 B2B 行銷工具為 CRM 和行銷資料提供生成式 AI 提示。
具體來說，Salesforce 投入巨資將人工智慧產生的行銷內容和 B2B CRM 資料結合，SAP、甲骨文和微軟也是如此。這些產品的使用者可以存取 Adobe Journey Optimizer B2B 版本中的許多或至少部分功能。
但 Wettemann 補充說，Journey Optimizer B2B 版將吸引當前的 Adobe 用戶，因為它可以輕鬆地將生成式 AI 和 Adobe Marketo 入站銷售線索資料整合到他們的 CRM 工作流程中。
Adobe Experience Cloud 產品副總裁 Sundeep Parsa 展示了在 Salesforce 介面內運行的 B2B 應用程序，並表示該公司也瞄準其他 CRM 應用程式的用戶。
B2B 需要多對多的行銷活動，而不是消費品的一對一的行銷活動。 Parsa 表示，這就是生成式人工智慧可以縮短合併來自行銷和 CRM 系統的客戶資料的時間的地方。
最重要的是，CDP 數據可以進一步為公司產品的長期用戶提供個人化活動，因為它包含有關產品使用、採用以及 CRM 或行銷系統中未包含的其他數據點的資訊。 Parsa 表示，典型的 Adobe CDP 用戶是大型企業，他們部署多個 CRM，並從 CRM 或行銷以外的應用程式和服務收集數據，以獲得更完整的客戶狀況。
Parsa 表示，製造和金融服務客戶將最有可能成為 Journey Optimizer B2B 版的早期採用者。這些垂直行業通常擁有最先進的數據策略。這就是將生成式人工智慧推向 B2B 領域所需要的，因為它比 B2C 複雜得多。
「我們已經看到了一些[進展]，但按行業劃分：高科技、製造和金融服務，」帕薩說。 “[這就是]為什麼我相信他們現在已經準備好採用這種新方式來培育這些購買群體。”
Journey Optimizer B2B版是一款新產品，擁有自己的許可證，並根據用戶行銷業務的規模定價。
Don Fluckinger 是 TechTargetEditorial 的高級新聞撰稿人。他的研究領域包括客戶體驗、數位體驗管理和最終用戶計算。有小費嗎？給他發電子郵件。