AI这项技术产生的大量数据目前难以对营销人员实现其真正的业务价值。我们将会讨论B-to-B营销人员如何更好地利用AI。

一、AI如何影响B-to-B营销人员的工作

目前人工智能实际上对营销人员的也存在分散注意力的负面影响。我们发现30％的营销人员在某种程度上使用人工智能。但是要正确利用AI，您必须将所有数据放在同一个地方。 

对于关键客户，AI会分配给你较高评分的潜在客户，并向您展示有关如何吸引潜在客户的下一步行动的建议。

二、AI在账户营销上面临的挑战

人工智能在我们的日常生活应用越来越多。 对于B-to-B营销人员来说，有很多机会应用它。人工智能的力量来自数据。如果没有数据，AI就不起作用。对于许多人而言，数据遍布各地：在客户关系管理，广告平台和数据管理平台中。如果没有一个地方可以汇总所有数据，那么就无法使用机器学习来告诉我们尚未了解的内容。机器学习模型可以针对所有数据运行。AI会向您展示效果最佳的广告，并对再次投放广告提出建议。

所有营销人员都可以利用人工智能来更好的工作，但有很多人没有使用AI的力量来了解用户和买家的需求。例如销售数据与营销数据不匹配。对于大多数B-to-B公司而言，销售团队是在向一个帐户销售，而不是向某类人群销售。大多数公司并没有围绕一个买家群体，他们一般是围绕单个人做事情。这就是为什么它如此具有挑战性。

如果您将所有这些内容联系起来并在销售和市场营销中运用，与您正在追踪的帐户以及您需要参与的人员之间保持清晰的视线链接，您就会开始看到巨大的业务关系网。当你把市场技术，广告技术和销售技术放在一起时，我们就会看到了用户营销中改变游戏规则的结果—人工智能处于中心位置。挑战在于将所有这些结合在一起，并找到为AI计划提供支持的数据量。

三、B-to-B营销人员如何充分利用AI

人工智能有助于增强账户营销，也有助于进行更好的营销活动。如果您将销售数据与营销数据分开跟踪，则会遇到麻烦。因此如果数据位于不同的位置，则无法执行AI策略。账户营销以账户开始，为了充分利用B-to-B营销计划中的AI，内容和数据应该在同一个地方，因此您可以在机器层中访问它。

对于帐户和内容的选择，您需要根据相同的数据来源进行衡量，否则，营销团队正在进行用户营销活动，而销售则在以整套不同的指标进行工作。在销售/营销调整方面，数据是最终的均衡器。如果两个部门都在讨论相同的数据集和指标，如果它们具有相同的世界观，那么它们就会有一致性。

当您将人员添加到工作组合中，并为他们提供相同指标，结果与现在相比一定是质的飞跃。大多数公司情况相反：营销正在衡量其绩效，销售正在衡量其绩效，没有人在一起衡量它们。如果销售和营销无法就重要的指标达成一致，则无法构建良好的用户营销生态环境。