B2B의 AI: 성장을 촉진하는 10가지 방법

게시 됨: 2023-07-31

지난 몇 달 동안 AI, 생성 AI, ChatGPT 등과 같은 단어의 사용이 증가했다는 소식을 들었을 것입니다. 이 말은 속도를 늦추는 추세의 단순한 검소한 노력이 아니라 오히려 나비 효과입니다. AI 도구의 프롬프트에 대한 대화와 오늘날의 비즈니스는 이를 중심으로 비즈니스를 공식화하고 있습니다.

B2B 기업의 50%가 5년 이내에 어떻게 실패하는지를 고려할 때 B2B 성장을 위한 AI는 필수적입니다. 비즈니스에 AI를 도입하지 않고 경쟁업체가 이미 사용하고 있다면 속도 면에서 우위를 점할 수 있기 때문입니다. 효율성, 품질.

공정한 경쟁을 위해 B2B에서 AI를 사용할 수 있는 10가지 방법이 있습니다. 이 블로그에서 각각을 살펴보겠습니다.

AI를 통한 B2B SaaS의 진화

AI는 고객 만족, 영업 및 마케팅 활동, 비즈니스 운영, B2B 제품 개발에 큰 영향을 미쳐 기업이 개인화되고 효율적인 서비스를 제공하고 영업 및 마케팅 활동을 간소화하며 작업을 자동화하고 혁신적인 제품을 만들 수 있도록 합니다. B2B 기업을 위한 AI 산업의 잠재력은 엄청나며 2027년까지 4,070억 달러의 가치가 있을 것으로 예상됩니다.

B2B 마케팅 환경에서 AI는 큰 가능성을 보여주었습니다. Semrush가 실시한 설문 조사에 따르면 B2B 마케터의 70%는 AI 기반 애플리케이션이 차선책에 대한 개인화되고 관련성 있는 권장 사항을 제공함으로써 구매자의 여정을 개선하고 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿습니다.

비용을 절감하고 고객 참여를 개선하며 마케터에게 실질적인 이점을 제공할 수 있는 능력에 따라 빠르게 채택되고 있습니다. AI가 첨단 기술과 계속해서 융합함에 따라 B2B SaaS 산업에서 AI의 잠재력은 계속해서 증가할 것이며 기업은 경쟁이 치열한 시장에서 더 큰 효율성, 개인화 및 성공을 달성할 수 있습니다.

B2B SaaS에서 AI를 사용하는 방법

B2B의 AI에는 많은 응용 프로그램이 있으며 거의 85%의 기업이 AI 기술을 채택하고 상당한 경제적 이점을 경험했습니다.

B2B에서 AI의 일부 특정 사용 사례는 비즈니스가 앞으로 작동하는 방식을 완전히 변경했습니다. 그들 각각에 대해 논의합시다.

1. 콘텐츠 마케팅 전략

B2B 콘텐츠 마케팅 전략에서 AI를 사용하면 비즈니스에 상당한 이점과 기회가 제공됩니다. 기업이 잠재 고객과 연결하고, 제품에 대해 교육하고, 판매 퍼널을 통해 안내할 수 있도록 도와줍니다.

Writesonic과 같은 포괄적인 AI 도구는 B2B 회사가 청중과 소통하고 비즈니스 성장을 촉진하기 위해 고품질 콘텐츠를 생산하는 방법을 혁신할 수 있습니다. Writesonic은 브랜드 고유의 목소리를 유지하면서 블로그 게시물, 랜딩 페이지, 이메일 카피, 광고 카피, 소셜 미디어 콘텐츠와 같은 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하는 AI 기반 글쓰기 도구입니다. 100개 이상의 템플릿을 사용하는 Writesonic은 기업이 품질과 관련성을 유지하면서 콘텐츠를 10배 빠르게 제작할 수 있도록 지원합니다.

콘텐츠 형식의 다양화는 성공적인 B2B 콘텐츠 마케팅 전략의 또 다른 핵심 전술입니다. 이를 잘 수행하기 위해 기업은 기사, 챗봇 상호 작용, 비디오 제작 등과 같은 다양한 콘텐츠 형식을 만들 수 있습니다. Writesonic과 같은 AI 도구는 기업이 콘텐츠 제작 노력을 확장하여 시청자에게 가치 있고 매력적인 콘텐츠를 지속적으로 제공할 수 있도록 지원합니다.

AI 기반 마케팅을 위해 Writesonic과 같은 도구를 활용하면 기업이 고품질 콘텐츠를 대규모로 제작하고 대상 고객과 보다 효과적으로 소통하며 비즈니스 성장을 주도할 수 있습니다.

여기 몇 가지 예가 있어요.

소셜 미디어 계획 만들기

Writesonic의 생성 AI 채팅 도구인 Chatsonic에 로그인하면 프롬프트 라이브러리에서 소셜 미디어 프롬프트를 선택할 수 있습니다.

그런 다음 브랜드와 관련된 키워드를 입력하기만 하면 관련 키워드로 데이터 분석이 입력됩니다.

몇 초 안에 Chatsonic은 이미지 제안이 포함된 광범위한 캘린더를 제공합니다!

콘텐츠 캘린더 만들기

광범위한 콘텐츠 캘린더를 만드는 것도 같은 방법으로 쉽게 만들 수 있습니다. 프롬프트 라이브러리에서 콘텐츠 캘린더 프롬프트를 선택하고 키워드를 입력합니다. 소셜미디어 분석 상품의 메인 키워드로 소셜미디어 분석을 입력했습니다.

그러면 이 도구는 주 5일에 대한 콘텐츠 제안이 포함된 광범위한 캘린더를 제공합니다.

2. 고객 데이터 통합

B2B에서 데이터를 AI와 결합하는 것은 마케팅 효과와 고객 경험을 크게 향상시키는 강력하고 권위 있는 접근 방식입니다. 기업은 AI 도구를 활용하고 포괄적인 고객 프로필을 생성하며 더 나은 고객 세분화를 가능하게 하여 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 컴파일할 수 있습니다.

또한 AI를 소셜 청취 및 분석 도구와 통합함으로써 기업은 고객의 문제점, 구매 행동 및 경쟁업체의 타겟팅 전략에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

고객 상호 작용을 개인화하고 B2B 성장 전략을 최적화하는 데 있어 AI 알고리즘의 역할을 과소평가할 수 없습니다. 고객 피드백, 소셜 미디어 대화 및 시장 동향을 분석하면 AI가 패턴과 선호도를 식별하여 대상이 명확하고 관련성이 높은 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 개인화된 접근 방식을 통해 기업은 개인화된 경험을 제공하고 각 고객에게 더 깊은 공감을 불러일으킬 수 있습니다.

다음은 다양한 소스에서 고객 데이터를 합성하는 방법의 예입니다.

원천

3. 고객 세분화

B2B에서 AI를 사용한 고객 세분화는 영업팀이 고객을 타겟팅하고 고객과 소통하는 방식을 혁신했습니다. AI 기반 통찰력과 예측 분석을 통해 기업은 여러 기준에 따라 매우 정확하고 세분화된 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

AI는 행동, 트랜잭션 및 컨텍스트 데이터를 포함한 다양한 데이터 소스를 분석하여 기존 방법이 간과할 수 있는 고객의 패턴과 선호도를 발견할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 문제점, 목표, 구매 준비 또는 잠재적 가치를 기반으로 보다 구체적인 고객 그룹을 만들 수 있습니다.

AI 기반 세분화를 통해 기업은 개인화된 타겟팅 전략, 맞춤 가치 제안, 콘텐츠 및 제안을 제공하여 각 세그먼트의 고유한 요구 사항과 동기를 충족할 수 있습니다. AI는 더 높은 전환율, 증가된 고객 충성도 및 개선된 유지를 보장합니다.

다음은 마케팅 및 영업 활동을 위해 고객 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 도움이 되는 도구의 예입니다.

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3. 리드 스코어링

영업 사원의 62%는 AI가 향후 몇 년 동안 판매를 혁신할 것으로 예상합니다. AI 기반 리드 생성 및 리드 스코어링 도구는 고품질 리드를 생성하고 판매 프로세스를 최적화하려는 기업에 상당한 이점을 제공합니다.

다음은 B2B 판매에서 AI가 성장을 가능하게 하는 방법입니다.

1. 리드 생성에서 AI의 역할: AI는 데이터 수집, 분석 및 관리를 자동화하여 리드 품질을 개선하고 생성된 리드의 양을 증가시켜 리드 생성에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.

2. 자동화 및 효율성: AI 자동화를 통해 마케터는 수동 데이터 수집에 소요되는 시간을 줄이고 전략적 관행을 구현하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 판매 경로를 자동화함으로써 AI 도구는 고객에게 개인화된 권장 사항을 제공하고 상향 판매 기회를 식별하며 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

3. 세분화 및 리드 스코어링: AI 기반 리드 스코어링 시스템은 기업이 가장 유망한 리드에 우선순위를 지정하고 집중하여 효율성과 고객 경험을 향상할 수 있도록 지원합니다. 고급 리드 스코어링 시스템에 투자하는 회사는 더 빠른 성장을 경험하는 경향이 있습니다.

4. 고객 프로파일링: AI를 사용하여 인구 통계, 관심사 및 구매 내역을 포함하는 보다 정확한 고객 프로파일을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 판매를 창출할 가능성이 더 높은 타겟 마케팅 캠페인이 가능합니다.

5. 판매 예측: AI 기반 판매 예측 도구는 과거 판매 데이터와 현재 시장 동향을 분석하여 향후 판매 실적을 예측할 수 있습니다. 정확한 판매 예측은 회사가 정보에 입각한 결정을 내리고 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.

6. 고객 유지: AI 도구는 고객 이탈을 유발하는 요인을 식별하고 기업이 고객 문제를 해결하고 만족도를 사전에 개선할 수 있도록 합니다. 고객 행동에 기반한 개인화된 제품 추천은 고객 유지를 향상시킬 수 있습니다.

7. 리드 생성을 위한 AI 활용: AI 리드 생성 도구는 작업을 자동화하고 리드 자격을 개선하며 리드 생성 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 제공된 정보에 언급된 일부 AI 도구에는 Reply.io, LeadFuze, PhantomBuster, ClickFunnels 2.0, GoHighLevel 등이 포함됩니다.

8. AI 도구의 품질 데이터: AI 도구의 효율성은 입력 데이터의 품질에 달려 있습니다. 정확한 고품질 데이터는 최적의 성능과 AI 리드 생성 도구의 원하는 결과에 매우 중요합니다.

다음은 Hubspot을 통한 AI 기반 리드 스코어링의 예입니다.

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5. 수요 창출

B2B에서 AI를 사용하면 기업은 수동 데이터 분석 및 소급 콘텐츠 생성을 포기할 수 있습니다. 이제 AI는 알려지거나 알려지지 않은 모든 웹 사이트 방문자를 사로잡는 실시간 초개인화 상호 작용을 위한 길을 열어줍니다.

이는 B2B 구매자의 기대치를 높인 Netflix, Amazon, Spotify 및 Facebook과 같은 소비자 플랫폼과 함께 제공됩니다. 즉각적인 만족과 맞춤형 경험에 대한 요구는 전문 분야 내에서도 여전히 완고합니다. 그러나 최근 연구에 따르면 B2B의 80%가 데이터를 활용하고 ROI를 제공할 수 없기 때문에 2025년까지 개인화를 포기할 것이라고 경고합니다.

따라서 동일한 개인화 노력을 얻기 위해 더 나은 방법을 활용하는 것이 오늘날 필수적이며 이것이 AI가 격차를 메울 방법입니다.

AI를 수요 창출에 적용하는 것은 단순한 기술 스택이 아니라 정확성과 최대 투자 수익에 관한 것입니다. 수요 창출의 애플리케이션은 제안 최적화에 있습니다. AI 프롬프트는 창의성을 촉진하고 손실 회피를 유발하는 CTA를 만들어 잠재 고객에게 강력하게 반향을 일으킬 수 있습니다. 맞춤형 헤드라인은 고유한 가치 제안과 관련 키워드를 강조합니다.

또한 AI는 반복적인 작업을 자동화하고 시간과 리소스를 절약하는 동시에 잠재 고객과의 일관되고 영향력 있는 커뮤니케이션을 보장하여 수요 창출을 간소화합니다.

완벽하고 개인화된 경험을 제공하고, 수요를 예측하고, 작업을 자동화함으로써 AI는 타의 추종을 불허하는 ROI를 이끌어내어 경쟁 시장에서 브랜드 리더를 만듭니다.

6. 소셜 미디어 인사이트

기업의 경우 소셜 미디어를 통한 성장 잠재력은 타의 추종을 불허합니다. AI 기반 기술은 데이터 기반 정확성과 전략적 탁월함을 위한 길을 닦고 있습니다. 다음은 B2B의 AI가 성장을 눈에 띄게 높일 수 있는 몇 가지 방법입니다.

1. 데이터 해독

기업은 AI를 통해 방대한 양의 소셜 미디어 데이터를 원활하게 분석하고 패턴, 정서 및 새로운 트렌드를 해독할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 대상 고객에 대한 깊은 이해를 촉진하여 기업이 심오한 공감을 불러일으키는 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있도록 합니다.

2. 개인화된 메시지

AI 알고리즘은 사용자 상호 작용, 과거 데이터 및 인구 통계 정보를 분석하여 모든 개인을 위한 맞춤형 콘텐츠를 선별할 수 있습니다. 이는 브랜드와의 진정한 유대감을 느끼게 될 청중을 참여시켜 더 높은 전환율과 장기적인 충성도를 이끌어냅니다.

3. 청중과 공감하는 콘텐츠 제작

Sprout Social, Smartly.io 및 SocialBakers와 같은 AI 기반 도구는 마케터가 잠재 고객의 선호도 및 관심사에 맞게 꼼꼼하게 정렬된 콘텐츠를 작성할 수 있도록 지원합니다. B2B 비즈니스는 잠재 고객에게 진정으로 반향을 일으키는 것이 무엇인지 이해함으로써 지속적인 영향을 미치는 강력하고 공유할 가치가 있는 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

4. 예측 통찰력

AI 알고리즘은 과거 데이터와 실시간 추세를 분석하여 미래 시장 추세와 변화를 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 기업은 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다. AI 기반 예측 통찰력은 B2B 제품 출시, 마케팅 캠페인 및 전반적인 비즈니스 전략에 영향을 미칠 수 있습니다.

5. 최적의 광고 전략

AI는 최대 ROI(ROI)를 위한 광고 전략을 최적화하여 명확히 합니다. Smartly.io와 같은 플랫폼은 성능 데이터를 실시간으로 분석하여 B2B 광고가 적시에 올바른 메시지로 올바른 청중에게 도달하도록 합니다. 이 데이터 중심의 정확성은 참여 강화와 리드 생성 증가로 이어집니다.

6. 원활한 소셜 미디어 관리

AI는 사후 일정 관리, 경쟁사 전략 모니터링, 캠페인 성과 추적과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 소셜 미디어 관리를 간소화합니다. 이 새로운 효율성 덕분에 마케터는 전략 계획과 창의적인 노력에 집중할 수 있어 노력의 효과를 증폭시킬 수 있습니다.

다음은 Sprout Social의 AI 기반 소셜 미디어 통찰력의 예입니다.

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8. 이메일 마케팅

당신이 바랄 수 있는 가장 똑똑한 마케팅 도우미, 즉 AI의 안내를 받아 이메일 캠페인이 실제로 스스로 실행되는 세상을 상상해 보세요. 이것은 이메일 캠페인을 통한 B2B 마케팅에서 AI의 자유입니다.

방대한 양의 데이터를 분석하고 사용자 행동을 예측하는 능력을 갖춘 AI는 B2B 이메일 마케팅 활동에 혁신을 가져올 수 있습니다. 더 이상 완벽한 전송 시간을 추측하거나 눈길을 끄는 제목을 위해 머리를 긁적일 필요가 없습니다. Writesonic과 같은 AI 기반 플랫폼은 청중의 선호도에 맞는 흥미로운 제목과 이메일 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. AI는 잠재 고객 페르소나 및 제품 가이드라인을 활용하여 메시지가 구독자와 올바른 공감을 얻도록 합니다. 실시간으로 다양한 변형을 테스트하여 최적의 결과를 위해 캠페인을 미세 조정할 수도 있습니다.

이메일 마케팅에 대한 AI의 영향은 예측 분석을 사용하여 이메일 목록을 분류하고 스팸 폴더에 들어가지 않는 각 수신자에게 공감하는 개인화된 메시지를 보내는 데 있어 오픈율과 클릭률을 높이는 것 이상입니다.

Phrasee, Zetaglobal 및 Seventh Sense와 같은 혁신적인 도구를 갖춘 AI의 힘은 이메일 마케팅 게임을 강화할 수 있습니다. AI를 신뢰할 수 있는 마케팅 동맹으로 사용하면 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높이며 모든 커뮤니케이션 채널에서 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.

다음은 Optimail의 AI 기반 이메일 마케팅 캠페인 통찰력의 예입니다.

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9. 반송률 감소

경쟁이 치열한 B2B 마케팅 영역에서 높은 이탈률과 애매한 전환과의 싸움은 매일의 투쟁입니다. B2B 기업의 경우 평균 이탈률이 61.04%에 달해 잠재 고객을 효과적으로 참여시키기가 어렵습니다.

AI가 현재 접근 방식을 변경할 기회를 얻는 곳입니다. AI 인텔리전스가 지원하는 개인화된 이탈 의도 팝업은 일반 양식을 대체하여 개인의 선호도 및 행동에 따라 맞춤형 콘텐츠 추천을 제공합니다. 이러한 윈-윈 상황은 가치 있는 리드를 육성하고 사용자 경험을 향상하며 전환율을 높이는 동시에 방문자의 참여를 유지합니다.

B2B 검색은 대부분 모바일 기반이며 모든 검색의 약 70%가 모바일 장치에서 이루어집니다. 그러나 기존의 종료 의도 팝업은 사용자 경험을 방해하고 잠재적인 리드를 저지할 수 있습니다. AI는 다양한 소스의 데이터를 활용하여 개인화된 종료 의도 팝업을 생성함으로써 이 문제에 대한 더 스마트한 솔루션을 제공합니다.

B2B 성장의 AI를 통해 기업은 높은 이탈률을 극복하고 마케팅 노력에서 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.

다음은 Zendesk 웹사이트에 있는 종료 의도 팝업의 예입니다.

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10. 광고 캠페인

AI는 디지털 광고 산업에서 큰 역할을 하고 있으며 인상적인 결과를 제공하고 투자 수익을 극대화하는 자동화된 맞춤형 프로세스로 전환하고 있습니다. Google Ads, Meta 및 LinkedIn과 같은 주요 플랫폼은 이제 광고 카피 생성, 랜딩 페이지 생성 및 A/B 테스트에 AI 알고리즘을 활용합니다. AI의 영향은 단순한 자동화를 넘어섭니다. 의미 있는 결과를 달성하는 것입니다. Writesonic과 같은 도구를 사용하면 이 콘텐츠를 몇 분 안에 쉽게 만들 수 있습니다.

기업은 AI 작성 도구의 도움으로 생성된 유료 검색 캠페인을 통해 고객 확보 비용을 줄이면서 쉽게 가입을 늘릴 수 있습니다. 이를 통해 기업은 보다 의미 있는 키워드에 대해 순위를 매길 수 있습니다.

유료 광고를 위한 B2B의 AI 기능은 데이터 분석, 타겟팅, 입찰 최적화, 성과 예측 및 예산 할당을 포함하여 방대합니다. AI를 통해 B2B 마케터는 자동화의 힘과 데이터 기반 통찰력을 활용하여 광고 캠페인을 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있습니다.

아래 예는 AI 도구 Chatsonic을 사용하여 좋은 광고 설명을 만드는 방법을 보여줍니다.

라이브러리에서 Google 광고 프롬프트를 사용하고 필요에 따라 세부정보를 입력합니다.

우리는 랜딩 페이지에 대한 5개의 광고 설명을 작성하도록 요청했고 다음은 몇 초 만에 생성된 결과입니다!

11. 직관적인 챗봇

고객 지원팀은 끊임없는 문의를 처리하고 실시간 지원을 제공하기 위해 24시간 일하고 있습니다. 그러나 인공 지능의 힘을 활용하면 고객 지원 전략을 혁신하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 기반 챗봇은 자주 묻는 질문, 과거 문의 및 제공한 리소스를 분석하도록 프로그래밍되어 있습니다. 이러한 지식으로 무장한 그들은 과거 경험을 바탕으로 지능적인 대응을 취합합니다.

이를 통해 고객 문의를 처리하고 적시에 솔루션을 제공하는 매우 효율적인 챗봇으로 이어져 고객 지원 담당자가 사람의 손길이 필요한 긴급하고 복잡한 요청에 집중할 수 있습니다. 이 B2B AI 사용 사례를 통해 팀의 업무량은 크게 줄어들고 고객은 필요한 지원을 매우 빠르게 받을 수 있습니다.

실시간으로 고객과 소통하는 이 직관적인 챗봇은 개인화된 권장 사항을 제공하고 구매자 여정을 통해 고객을 전문적으로 안내합니다.

Writesonic의 Botsonic 도구를 사용하면 이 직관적인 챗봇을 몇 분 안에 직접 쉽게 만들 수 있습니다. 다음은 사람과의 상호 작용 없이 챗봇이 고객의 질문에 대답할 수 있는 방법의 예입니다.

AI를 B2B에 도입하는 것과 관련된 과제

AI는 전 세계 비즈니스에 없어서는 안 될 도구로 빠르게 자리잡고 있지만 B2B의 AI는 기업에 몇 가지 과제를 안겨줍니다. 모든 신기술과 마찬가지로 미지의 세계에 대한 우려를 불러일으킵니다. 다음은 B2B의 AI가 도전이 아닌 성공만을 제공하도록 하기 위해 몇 가지 과제와 그에 대해 할 수 있는 일입니다.

1. 데이터 리터러시

B2B 맥락에서 인공 지능(AI)의 성공적인 구현은 데이터 리터러시와 관련된 몇 가지 문제를 제기합니다. 데이터에 대한 액세스, 데이터를 의미 있게 해석하는 능력, 회사의 데이터 전략 정의에 대한 주요 기여자로 인식되는 것은 B2B 환경에서 AI 채택을 방해하는 장벽 중 하나입니다.

주요 과제에는 고품질 데이터에 대한 액세스, 의미 있는 데이터 해석 및 데이터 전략의 중요성 인식이 포함됩니다. 이러한 과제를 극복하고 성장을 위한 성공적인 마케팅 AI 솔루션을 만들기 위해 B2B CMO는 증강 기술을 통해 데이터 품질과 양을 개선하고, 효과적인 데이터 해석을 위해 팀 내 시민 데이터 과학자를 통합하고, 회사의 데이터 전략 형성에 적극적으로 참여하고, 데이터 과학자와 비즈니스 분석가 간의 협업

2. 마테크 얼라인먼트

B2B 영업 및 마케팅에서 AI를 사용하는 데 따른 과제와 기회는 비즈니스에 여러 장애물과 잠재력을 제시합니다. 한 가지 중요한 과제는 AI가 독립형 제품이 아니라 기존 도구를 개선하기 때문에 기존 마테크 스택을 AI 목표에 맞추는 것입니다. 또한 AI 투자 비용은 명확한 수익 성장과 고객 참여 혜택을 보장하기 위해 기존 기술과 AI 구성 요소를 전략적으로 조정해야 하는 비즈니스 소유자에게 부담이 될 수 있습니다.

또한 새로운 마케팅 도구를 전술적으로 채택하는 경향은 단편적인 투자와 마테크 스택의 잠재력을 충분히 활용하지 못하게 할 수 있습니다. CMO는 전체론적 접근 방식을 취하여 각 AI 구성 요소의 영향과 장기 목표와의 연계성을 평가해야 합니다.

B2B 영업 및 마케팅에서 AI를 효과적으로 구현하려면 기업은 파일럿 프로젝트부터 시작하여 데이터 품질을 우선시하고 직원을 참여시켜 신뢰를 구축하고 원활한 전환을 보장해야 합니다. 기업은 전략적으로 문제를 극복함으로써 AI의 기회를 포착하고 수익 증대 및 판매 ROI 증가를 달성할 수 있습니다.

3. 윤리적 문제

B2B용 AI의 윤리적 문제는 AI의 도덕적 인식 부족에서 발생하여 의도하지 않은 콘텐츠 생성 결과를 초래합니다. 의료 및 은행과 같은 산업에서는 엄격한 규제로 인해 부정확하거나 공격적이거나 유해할 수 있는 AI 생성 콘텐츠로 인해 발생하는 문제를 해결하는 것이 중요합니다.

이 문제를 해결하기 위해 기업은 다각적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 책임감 있는 AI 개발은 AI 시스템 설계에 윤리적 고려 사항을 포함하기 위해 윤리학자 및 도메인 전문가를 포함한 다양한 전문가 팀을 참여시키는 데 중요합니다. 지속적인 모니터링 및 콘텐츠 평가는 부정확성 또는 편견을 식별하고 수정하는 데 필수적이며 명확한 지침과 사람의 감독은 부적절한 출력의 위험을 줄입니다.

AI 모델의 투명성과 설명 가능성은 이해관계자와의 신뢰를 구축하고 사전 예방적 문제 식별 및 수정을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 교육 및 인식 이니셔티브는 윤리적 AI 사용을 보장하여 기업이 윤리적 문제를 책임감 있게 탐색하고 고객에게 가치를 제공하며 업계 규정을 준수할 수 있도록 합니다.

4. 사용 사례 명확성

B2B용 AI의 사용 사례 명확성 문제는 다양한 잠재적 애플리케이션에서 비롯되므로 기업이 요구 사항에 가장 적합한 애플리케이션을 결정하는 데 어려움이 있습니다.

B2B 전문가는 기본 예측 및 제안을 넘어 AI를 사용하는 방법을 이해해야 합니다. 마케팅 및 영업 활동을 개선하기 위해 AI를 다르게 적용하는 방법에 대해 더 많이 배워야 합니다.

이를 위해 AI 기반 도구를 이해하고 개인화된 고객 경험을 만드는 데 사용할 수 있는 방법을 마케팅 팀에 교육할 수 있습니다. 해결하려는 특정 문제에 집중함으로써 마케팅 성과를 향상시킬 수 있는 최고의 AI 솔루션을 식별할 수 있습니다.

AI의 잠재력을 더 잘 이해하기 위해 B2B 전문가는 마케팅을 위한 AI 기술을 제공하는 회사(마테크 솔루션 공급자)의 무료 평가판, 데모 및 프레젠테이션을 시도할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 업계에서 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이러한 전략적 조치를 취함으로써 B2B 회사는 특정 마케팅 목표에 적합한 방식으로 AI를 사용하는 방법을 파악할 수 있습니다. 이것은 그들이 AI 기술을 효과적으로 활용하는 데 도움이 될 것입니다.

5. AI 대체에 대한 두려움

Animalz의 콘텐츠 VP인 Ryan Law는 "목표는 모든 것을 AI로 작성하는 것이 아니라 콘텐츠에서 훌륭한 결과를 얻는 것입니다. 실생활의 예를 추가하기 위해; 고객 사례; 정확하고 신뢰할 수 있는 관련 데이터 제품 언급; CTA.”

인간을 대체하는 AI에 대한 두려움은 B2B AI 채택에서 중요한 과제입니다. 기업은 "설명 가능한" AI를 제공하는 AI 플랫폼을 선택하여 AI 모델 결정에 투명성을 제공하고 기술을 덜 위협적으로 만들 수 있습니다. 마케터는 AI가 자신의 작업을 어떻게 향상시키는지 확인할 수 있으며 이를 대체하기 위해 여기에 있지 않습니다.

AI가 인간을 대체하는 것에 대한 두려움을 해결하는 또 다른 접근 방식은 마케터에게 올바른 도구와 프로세스를 제공하는 것입니다. 마케팅 담당자가 AI 기반 고객 데이터 및 인사이트에 직접 액세스하여 IT 및 데이터 과학 팀에 대한 의존도를 낮추면 기술을 더 잘 제어할 수 있습니다.

회사 내에서 신뢰성의 문화를 도입하고 AI와 휴먼 마케터의 협업 역할을 강조합니다. 여기서 AI는 데이터 분석을 지원하고 콘텐츠 및 영업 팀이 더 많은 것을 생성하도록 돕고 인간은 창의성과 도메인 전문 지식에 기여하여 AI의 잠재력에 대한 긍정적인 전망을 조성합니다. 훌륭한 결과를 제공합니다.

6. 규정 준수 문제

B2B AI의 규정 준수 문제는 데이터 품질, 기존 시스템과의 통합 및 더 많은 신뢰에 대한 필요성을 중심으로 합니다. B2B 영업 및 마케팅이 복잡하고 분산된 데이터를 다루기 때문에 데이터 무결성 및 개인 정보 보호가 중요합니다. 기존 시스템과의 통합은 어려울 수 있으며 호환성과 보안에 주의를 기울여야 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 규정 준수 팀, 법률 전문가 및 데이터 과학자를 포함하는 강력한 거버넌스 구조를 구축해야 합니다. 투명성, 설명 가능성, 인적 감독은 AI 기반 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 데 매우 중요하며 컴플라이언스 관련 AI 솔루션은 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

지속적인 모니터링, 직원 교육, 규제 기관과의 협업 및 파일럿 프로젝트는 B2B 환경에서 책임감 있는 AI 채택에 필수적입니다.

고객 세분화 데이터를 사용하더라도 B2B 마케터는 데이터 품질과 개인 정보 보호를 우선시하고 데이터 보호 규정을 준수하고 AI를 사용할 때 인간의 기술과 투명한 의사 소통을 강조해야 합니다.

B2B를 위한 AI의 힘을 받아들이세요

혼잡한 시장에서 두각을 나타내기 위해 B2B 성장을 위해 AI의 힘을 활용하는 것은 단순히 좋은 자산이 아닙니다. 이건 필수 야.

세계가 AI를 수용함에 따라 B2B 기업은 성장 촉매로서의 잠재력을 인식하고 기회를 포착해야 합니다. 기업은 AI의 힘을 수용함으로써 마케팅 및 영업 활동을 강화하고 ROI를 극대화할 수 있습니다.

B2B 회사를 가속화하면서 Writesonic을 성장 파트너로 사용해 보십시오. 영업 지원 콘텐츠로 영업 팀의 역량을 강화하고 싶든, 콘텐츠 엔진을 개선하는 도구로 콘텐츠 팀을 강화하고 싶든, 광고 역량을 위한 도구로 성장 팀의 역량을 강화하고 싶든 – Writesonic은 모든 것을 할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

1. AI는 B2B 마케팅을 어떻게 변화시키고 있습니까?

AI는 기업이 데이터를 분석하고 고객 행동을 예측하며 개인화된 경험을 생성하도록 지원하여 B2B 마케팅을 혁신합니다. Salesforce가 AI를 사용하여 개인화된 제안을 제공하는 것에서 볼 수 있듯이 기업은 이를 통해 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

2. B2B 영업에서 AI의 역할은?

AI는 작업 자동화, 지원 개인화, 데이터 기반 의사 결정 지원을 통해 B2B 영업에 혁신을 일으키고 있습니다. 이 통합은 효율성 향상, 정확성 향상, 향상된 고객 경험 및 예측 통찰력을 제공합니다.

3. AI가 비즈니스 성장을 어떻게 도울 수 있습니까?

AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 운영 속도를 높이고, 비용을 절감하고, 직원이 보다 중요한 활동에 집중할 수 있도록 하여 비즈니스 성장을 도울 수 있습니다. 운영을 합리화하고 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

4. B2B 마케팅에서 AI의 사용 사례는 무엇입니까?

AI는 B2B 마케팅에서 다양한 사용 사례를 가지고 있으며 타겟팅, 개인화 및 마케팅 자동화/전술 오케스트레이션이 최고의 선택 중 하나입니다. AI는 적합한 청중을 식별하고 콘텐츠를 맞춤화하며 마케팅 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

5. B2B 영업은 AI로 대체될 것인가?

AI는 통찰력과 지원을 제공하여 영업 효율성을 향상시키지만 인간 영업 담당자를 완전히 대체하지는 않습니다. AI는 영업사원의 업무를 보완하지만 복잡한 B2B 거래에서 인간 상호 작용 및 관계의 가치를 대체할 수는 없습니다.

6. B2B 마케팅 전략이란?

B2B 마케팅 전략은 기업이 상품이나 서비스를 다른 기업에 직접 판매하는 집중적인 접근 방식입니다. 여기에는 목표 시장 식별, 개인화된 콘텐츠 개발, 마케팅 채널 활용, 고객 참여 최적화를 통해 성장을 주도하는 것이 포함됩니다.

7. AI는 마케팅을 어떻게 바꾸나요?

AI는 데이터 분석을 통해 개인화를 가능하게 하여 마케팅을 변화시킵니다. 마케터는 AI 알고리즘을 사용하여 고객 선호도를 이해하고 맞춤형 메시지와 권장 사항을 전달할 수 있습니다. 이를 통해 고객 참여가 증가하고 전환율이 높아집니다.