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这会在您的解决方案和他们的搜索之间创建“拐点”。布罗克解释说，客户可以在网络上的任何地方开始搜索，但你知道网络链在哪里聚集在一起。 人工智能与搜索相结合，只会让旅程变得更快。对于问题的简单回答，第一个答案可能就足够了。这里有一个信任问题。 “你冒着[获得]错误信息的风险，但你节省了时间。”布罗克说。 布罗克指出，人工智能/搜索组合无法理解“太独特”的文化或背景，但它可以用来揭示复杂的主题，并且是研究导向的，如果你愿意研究客户体验的话。 每个人仍然称其为“漏斗” “有 77,000 种不同的购买途径，”销售智能平台 Lift AI 的创始人唐·辛普森 (Don Simpson) 说。 “我们尝试使用漏斗，因为这是每个人都习惯的。” 辛普森负责 B2B 销售，通常具有长达一年的销售周


中间夹杂着大量的客户研究。他说，必须跟踪 巴哈马 WhatsApp 号码列表 许多不同的客户旅程，“从客户最初出现的时间一直到销售过程”。 “我们尝试了解客户旅程并预测转化的可能性。” Lift AI 在网页级别进行分析。人们如何与在线材料互动可能表明他们下一步会做什么。客户的网站被视为“买家意向工具”。辛普森说。 “我们跟踪从第一次过程。我们实时预测转化。” Lifts AI 建模获得的数据可以输入销售跟踪工具。 “你可以利用（数据）并在此基础上构建模型，并取得不同程度的成功。”辛普森说。在网站上开发和跟踪态势感知已导致销售额大幅增长。 辛普森说，营销人员希望输入“他们认为重要的内容”，但重要的是模型是否准确。模型准确性是营销人员走在正确轨道上的标志。辛普森解释说，如果该比率为 85-90%，那么它就是“准确的




你不断调整和完善，直到变得准确为止。 ” 因此，对于人工智能来说，营销人员的假设实际上不再那么重要。 漏斗？是的，但是是一个黑暗的漏斗 对于 ABM 平台 6sense 的首席营销官 Latane Conant 来说，漏斗仍然存在。 “感觉很好，感觉整洁，感觉井井有条。但这不是我们的现实。”随着向数字购买的转变，我们遇到了“黑暗漏斗”。 “买家匿名进行研究，而不是通过与卖家对话。他们仍然会显示自己在购买过程中所处位置的信号，但现在这些信号发生在人们的视线之外，”科南特说。 例如，科南特指出，只有百分之三的访客会填写表格。除非去匿名化，否则其余的人不会被注意到。 “然而，只有 26% 的 B2B 组织实际上对这种流量进行了去匿名化处理，”Conant 说。 “事实是，购买过程从来都不是线性的。买家不会顺利地从一个阶段进入下一阶段，”