Skip to content

Uncategorized

Hoe AI en ML B2B vraagontwikkeling revolutioneren

Technologie wordt elke dag slimmer en industrieën over de hele linie realiseren zich steeds meer dat ze gelijke tred moeten houden.

Als gevolg daarvan wenden B2B marketeers zich steeds meer tot Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) dat we voor het restant van dit artikel als AI en ML B2B zullen benoemen. Nee, het zijn niet langer technische modewoorden voor je laatste PowerPoint presentatie.

Het juiste publiek bereiken kan soms voelen als spaghetti tegen de muur gooien om te zien wat er blijft plakken. Maar deze opkomende technologieën kunnen je helpen om potentiële kwalitatieve leads op te sporen en je inspanningen te verfijnen voor een maximale impact. Bovendien kun je alle vervelende taken tegelijkertijd automatiseren.

Dit artikel onderzoekt vijf spannende manieren waarop AI en ML van invloed zijn op B2B vraagontwikkeling. Maar eerst een kort overzicht.

Wat is B2B vraagontwikkeling?

B2B vraagontwikkeling is gericht op het creëren (en behouden) van bewustzijn en interesse in je producten of diensten bij potentiële klanten. Het wakkert de interesse en opwinding aan bij kopers buiten de markt, die het grootste deel van je doelgroep vormen.

Demand generation-strategieën zijn een kruising tussen marketing en verkoop, maar neigen meer naar de eerste. Aan de ene kant worden verschillende marketingtactieken gebruikt om de interesse van potentiële leads te wekken. Maar hoewel er geen gebruik wordt gemaakt van tools zoals sales force AI, wordt de weg vrijgemaakt voor verkoop om zijn magie te laten werken door gegenereerde leads om te zetten in klanten.

B2B demand gen vs. leadgeneratie

Als je de verschillen tussen deze termen begrijpt, kun je je marketingtrechter optimaliseren voor een vlottere stroom van potentiële kopers.

Ze worden vaak door elkaar gebruikt, maar demand en lead gen vertegenwoordigen twee verschillende aspecten van marketing.

Aan de ene kant richt vraagontwikkeling zich op het aantrekken van potentiële klanten uit een breed publiek door je reputatie op te bouwen en bekendheid te creëren. Omgekeerd neemt leadgeneratie die bekendheid en creëert leads van hoge kwaliteit die door je conversietrechter worden gestuurd.

Voordelen van AI en ML voor B2B vraagontwikkeling

AI en ML tillen traditionele marketingstrategieën naar een hoger niveau. Plotseling kunnen marketingteams meer gepersonaliseerde content maken, kunnen e-commercebedrijven geautomatiseerde productaanbevelingen genereren en kunnen teams snel Key Performance Indicators monitoren om de effectiviteit van campagnes te meten.

Geloof ons niet op ons woord: volgens een rapport van Hubspot is 43% van de marketeers het erover eens dat AI en automatisering de laatste tijd de meest effectieve trends zijn voor het stimuleren van groei. En dat cijfer zal zeker stijgen.

Dus hoe kunnen AI en ML de voordelen van vraagontwikkeling verbeteren?

Verhoogde zichtbaarheid

B2B vraagontwikkeling zet je merk in de schijnwerpers. Door actief op zoek te gaan naar potentiële klanten en bekendheid te creëren, zorg je ervoor dat je bedrijf wordt gezien en herinnerd.

AI en ML algoritmen analyseren enorme hoeveelheden klantgegevens en online gedrag om zeer specifieke doelgroepsegmenten te identificeren met laserprecisie. Op die manier kun je je bereik optimaliseren.

Verbeterde leadkwaliteit

Dankzij demand gen kun je bedrijven aantrekken die echt geïnteresseerd zijn in wat jij te bieden hebt. Zo besteden verkoopteams minder tijd aan het najagen van doodlopende zaken en meer tijd aan het koesteren van veelbelovende prospects en het bereiken van campagnedoelstellingen.

Hoe kun je B2B leads targeten met AI en ML? Voorspellende analyses. AI tools zoals Microsoft Azure Machine Learning en H2O Driverless AI identificeren patronen en trends in gegevens en bieden waardevolle inzichten om te voorspellen welke prospects de meeste kans hebben om te converteren naar betalende klanten. ML gaat een stap verder door deze voorspellingen voortdurend te verfijnen.

De kwaliteit van je leads krijgt niet slechts een eenmalige boost; die blijft in de loop van de tijd verbeteren.

Hogere conversiepercentages

Als potentiële klanten al opgewarmd zijn door inspanningen op het gebied van vraagontwikkeling, verloopt het verkooptraject veel soepeler. Dus minder overtuigen, meer converteren.

Maar je kunt een heel nieuw niveau bereiken door AI en ML te introduceren.

Chatbots en conversationele AI kunnen websitebezoekers betrekken, hun vragen beantwoorden en hen naar de informatie leiden die ze nodig hebben.

Het wordt nog beter. Heb je ooit een e-mail ontvangen of een landingspagina bezocht die speciaal voor jou lijkt te zijn geschreven of ontworpen? Dat is AI aan het werk.

Een hypergepersonaliseerde benadering betekent een diepere betrokkenheid, en als gevolg daarvan zul je ongetwijfeld aanzienlijk hogere conversieratio’s hebben.

Bovendien spelen AI-hulpprogramma’s voor vraagontwikkeling een cruciale rol bij het optimaliseren van de conversieratio. AI-analysetools hebben toegang tot historische gegevens, zodat je je strategie kunt blijven verfijnen om je te richten op leads met de grootste kans op conversie.

Gecultiveerde relaties

Vraagontwikkeling is het startpunt voor vertrouwen en uiteindelijk langdurige partnerschappen.

Nu zijn AI en ML misschien niet de eerste dingen waar je aan denkt bij het opbouwen van echte relaties vanwege de, nou ja, kunstmatige connotatie. Toch kan het je inspanningen op allerlei manieren verbeteren.

Bijvoorbeeld, dankzij hyperpersonalisatie voelen interacties oprechter aan voor elke prospect. Bovendien kunnen je teams zich concentreren op het opbouwen van een goede verstandhouding, omdat ze goed zijn in het afhandelen van alledaagse dingen.

5 manieren waarop AI en ML B2B vraagontwikkeling transformeren

Zoals we hebben uitgelegd, zorgen kunstmatige intelligentie en machine learning voor een snelle revolutie in B2B demand gen en marketing als geheel. Ze tillen traditionele strategieën naar een hoger plan zodat bedrijven een meer gepersonaliseerde en datagestuurde aanpak kunnen creëren.

Laten we eens kijken naar een paar manieren waarop ze dat doen.

1. Consumentengedrag decoderen

Het succes van demand gen hangt voor een groot deel af van hoe goed je je publiek begrijpt. Het is een strategisch voordeel dat generieke campagnes onderscheidt van campagnes die echt aanslaan. Hoe kun je anders de interesse van mensen in je producten of diensten wekken?

De meeste traditionele benaderingen zijn als vissen in een modderige vijver. AI en ML maken het water echter helder.

Door enorme hoeveelheden consumentengegevens te analyseren – alles van website-interacties tot contentbetrokkenheid, zoekopdrachten en zelfs het sentiment in sociale media – kan AI je helpen waardevolle geheimen te ontsluieren waardoor je het giswerk achterwege kunt laten.

2. Gebruikerservaring personaliseren

One-size-fits-all marketing? Dat tijdperk raakt snel in de vergetelheid. Je moet voldoen aan de verwachtingen van de klant en tegenwoordig betekent dat steevast gepersonaliseerde ervaringen op maat.

Waar komen AI en ML dan om de hoek kijken?

AI en ML kunnen op verschillende manieren een meer gepersonaliseerde ervaring creëren voor je klanten tijdens het verkoopproces.

AI en ML hebben bijvoorbeeld voordelen voor marketing in een vroeg stadium door bergen gegevens door te spitten en voorkeuren op grote schaal bloot te leggen. Zo kun je gedetailleerde klantprofielen maken die hyperpersonalisatie op elk contactmoment mogelijk maken. Hoe zit het met self-nurturing landingspagina’s, adaptieve CTA-knoppen, exit-intent pop-ups en aanbevelingen op maat?

Als het gaat om vragen van klanten, zijn er veel voordelen van een virtuele assistent die gebruik maakt van AI, omdat het ervoor zorgt dat klanten een meer gepersonaliseerde klantenservice-ervaring krijgen die hun vragen beantwoordt en hen naadloos doorverwijst naar het juiste team.

3. Advertentiecampagnes personaliseren

Klanten voelen zich aangetrokken tot advertenties waarin hun behoeften en pijnpunten gezien en begrepen worden. Dat geldt net zo goed voor B2B-bedrijven als voor individuen – en het is de reden waarom datagestuurde campagnes effectiever zijn.

Zou locatiegebaseerde targeting beter werken voor jouw bedrijf of moet je je net uitbreiden? Klanten identificeren zich misschien met een .io-domein dat hun locatie weerspiegelt, of ze vragen zich misschien af ‘wat betekent io in een URL‘ en vinden een .com-domein eenvoudiger. Hoe dan ook, gegevens kunnen je helpen dit uit te zoeken.

Dat gezegd hebbende, is het personaliseren van advertentiecampagnes op individuele basis vervelend en arbeidsintensief. Tenzij je AI gebruikt.

Stel dat je een cyberbeveiligingsoplossing hebt. Stel je voor dat je een advertentie kunt maken die Chief Information Security Officers (CISO’s) bereikt bij bedrijven in de financiële sector die onlangs berichten hebben gelezen over datalekken.

Dat is de lasergerichte targeting die je krijgt met deze technologie. Zorg er alleen wel voor dat de gegevens die je gebruikt GDPR compliantzijn en dat gebruikers toestemming hebben gegeven voor hoe hun gegevens worden gebruikt.

4. Dynamische websites

Dus je hebt genoeg interesse opgewekt bij een stel potentiële klanten om je website te bezoeken, maar kun je ze ook overtuigen om te blijven? Volgens het laatste Google Analytics 4 Industry Benchmarks rapport is het gemiddelde bouncepercentage in alle sectoren ongeveer 45%, dus je hebt er werk aan.

Maar goed dat AI kan helpen. Stel je voor dat je een winkel binnenstapt waar de schappen zichzelf herschikken op basis van jouw voorkeuren.

AI kan het gedrag van een bezoeker op de website in realtime analyseren. Gekoppeld aan machine learning past de website zijn lay-out en inhoud dynamisch aan, zodat je een relevantere ervaring levert.

5. De kwaliteit van contentmarketing verbeteren

Hoe genereer je vraag? Content staat centraal en helpt je om gekwalificeerde leads te voeden gedurende het hele klanttraject.

Maar “goede”, relevante content is niet genoeg. Kwaliteit is belangrijk en zelfs zoekmachines geven hier prioriteit aan bij het leveren van resultaten. Je wilt content die boeit, onderwijst en uiteindelijk zorgt voor conversies binnen je doelmarkt.

AI kan je contentstrategie superchargen. Specifieke tools zoals ChatGPT, Midjourney en Synthesia worden steeds meer mainstream, terwijl AI is geïntegreerd in populaire oplossingen zoals Canva en Adobe.

Ze zullen de menselijke benadering misschien nooit helemaal vervangen, maar ze zijn zeker een aanvulling voor marketeers die zich bezighouden met vraagontwikkeling.

Inpakken

Moderne bedrijven zijn voortdurend bezig met het verfijnen van hun aanpak om nieuwe klanten te werven. Een effectieve vraagontwikkelingsstrategie vertaalt zich in leads van hogere kwaliteit voor je sales funnel, zodat je geen tijd verspilt aan leads die niet worden gesloten.

De toekomst van AI en ML voor B2B vraagontwikkeling belooft veel goeds.

Dus als je echt voorop wilt blijven lopen, begin dan met het inzetten van deze opkomende technologieën. Ze zullen je bedrijf zichtbaarder maken, je helpen waardevolle relaties op te bouwen met je publiek en uiteindelijk leiden tot hogere conversieratio’s.

Ontdek contract magie!

Prev:

Het belang van ISO 27001 bij de selectie van leveranciers voor een veilige bedrijfsvoering

Next:

Wat zijn juridische contracten? Soorten, functies en hoe ze werken

Related Article

Digitale handtekening

E-handtekening voor hospitality – Dit is wat bedrijven kunnen leren van Radisson Hotel Group

Digitale handtekening

Een veilige tool voor e-handtekeningen is de investering waard

Contracten

Het is al snel 2025: Waarom e-mail niet langer genoeg is voor communicatie over contracten

Werk & cultuur

Leiderschap en ISO-certificering: Waarom het meer is dan een checkbox

Sales

Hoe je een carrière in B2B sales opbouwt door Pleo’s sales stagiair die sales influencer is geworden Jan Mundorf

Contracten

Inzichten van echte gebruikers: De geheimen voor betere contractonderhandelingen

Sales

Waarom ISO 9001 een doorslaggevende factor zou moeten zijn bij het kiezen van een leverancier?

Sales

Hoe lessen uit data-analyse van toepassing zijn op sales processen volgens Francisca Alliende van Mentimeter