Традиционный подход ПРО
Традиционный ABM фокусируется на выявлении ключевых аккаунтов, понимании их потребностей и разработке индивидуальных маркетинговых кампаний для их вовлечения. Этот подход подразумевает существенные ручные усилия по сбору данных, анализу и проведению кампании. Маркетологи часто сталкиваются с трудностями при масштабировании своих усилий и поддержании одинакового уровня персонализации для многочисленных аккаунтов.
Роль ИИ и машинного обучения в АБМ
ИИ и машинное обучение произвели революцию в ABM, автоматизировав и улучшив различные аспекты процесса. Вот ключевые области, где эти технологии оказывают значительное влияние:
1. Расширенная идентификация учетной записи
Инструменты на базе ИИ могут анализировать огромные объемы данных для выявления ценных аккаунтов с более высокой вероятностью конверсии. Алгоритмы машинного обучения учитывают различные факторы, включая фирмографику, технографию и данные о намерениях, чтобы создать подробный профиль идеальных целевых аккаунтов. Такая точность гарантирует, что маркетинговые усилия будут сосредоточены на самых перспективных клиентах, что максимизирует рентабельность инвестиций.
2. Прогнозная аналитика для лучшего таргетинга
Прогнозная аналитика использует исторические данные и модели машинного обучения для прогнозирования будущего поведения и результатов. В ABM это означает прогнозирование того, какие аккаунты с большей вероятностью будут вовлечены и конвертированы. Маркетологи могут расставлять приоритеты для этих аккаунтов и соответствующим образом адаптировать свои стратегии, что приводит к более эффективным и действенным кампаниям.
3. Гиперперсонализация в больших масштабах
Персонализация лежит в основе ABM, и ИИ позволяет предоставлять гиперперсонализированный опыт в масштабе. Рекомендации по контенту на основе ИИ и динамическое создание мобильные номера израиля контента гарантируют, что каждая учетная запись получит релевантные и привлекательные сообщения. Этот уровень персонализации ранее был недостижим из-за требуемых ручных усилий, но ИИ автоматизирует и оптимизирует этот процесс.
4. Расширенная идентификация посетителей
Расширенные модели искусственного интеллекта могут деанонимизировать посетителей веб-сайта, предоставляя информацию о том, кто посещает ваш сайт и что их интересует. Эта возможность позволяет маркетологам адаптировать свои сообщения и охват на основе индивидуального поведения посетителей, создавая более персонализированный и эффективный опыт.
5. Полная интеграция и управление данными
Интеграция различных источников данных, включая системы CRM, аналитические платформы и сторонние базы данных, имеет решающее значение для комплексной стратегии ABM. ИИ упрощает этот процесс, легко подключая и управляя данными, гарантируя маркетологам доступ к точной и актуальной информации. Такая интеграция улучшает процесс принятия решений и позволяет проводить более целевые кампании.
