အကောင့်အခြေပြုစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်း (ABM) သည် တန်ဖိုးမြင့်အကောင့်များနှင့် နက်ရှိုင်းသောဆက်ဆံရေးကိုမွေးမြူရန်ရှာဖွေနေသည့် B2B စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအတွက် အခြေခံအုတ်မြစ်ဗျူဟာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ ကျယ်ပြန့်သောပိုက်ကွန်ကိုချပြသည့် သမားရိုးကျစျေးကွက်ရှာဖွေရေးနည်းဗျူဟာများနှင့်မတူဘဲ၊ ABM သည် လေဆာပစ်မှတ်ထားသော ဖြန့်ကျက်မှု၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်စာတိုပေးပို့မှုနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့် အရောင်းအဖွဲ့များတစ်လျှောက် ညှိနှိုင်းအားထုတ်မှုအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။
သို့သော် ABM လှုပ်ရှားမှုများ၏ စစ်မှန်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဝဘ်ဆိုဒ်လည်ပတ်မှုများ၊ ကလစ်များနှင့် လူမှုမီဒီယာထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကဲ့သို့သော ရိုးရာမက်ထရစ်များ – “အနတ္တမက်ထရစ်များ” ဟု မကြာခဏရည်ညွှန်းခြင်းများသည် အောင်မြင်မှု၏အကန့်အသတ်ကို ပေးဆောင်သည်။ ဤမက်ထရစ်များသည် သင့်ကမ်ပိန်းကို လူမည်မျှမြင်သည်ကို ပြောပြနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဇာတ်လမ်းအပြည့်အစုံကို ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းမရှိပါ- သင်၏ကြိုးပမ်းမှုများသည် သင့်ပစ်မှတ်အကောင့်များအတွင်း ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းအပေါ် မည်ကဲ့သို့ သြဇာသက်ရောက်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် သဘောတူညီချက်များရှေ့သို့ တွန်းအားပေးနေပါသည်။
ဤနေရာတွင် Artificial Intelligence (AI) သည် ABM တိုင်းတာခြင်းအတွက် အသွင်ပြောင်းချဉ်းကပ်မှုကို ပေးဆောင်သည်။
AI ၏ စွမ်းအားကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ စျေးကွ အီရန် အီးမေးလ် ပို့ဆောင်ရေး က်ရှာဖွေသူများသည် အနတ္တတိုင်းတာမှုများထက် ကျော်လွန်ပြီး ၎င်းတို့၏ ပစ်မှတ်အကောင့်များအတွင်း ဖောက်သည်ခရီးအကြောင်း ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်သဘောပေါက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဤအသစ်တွေ့ရှိထားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုသည် ၎င်းတို့အား အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကမ်ပိန်းများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်၊ အရောင်းဖြင့် အပိတ်စနစ်တစ်ခုတည်ဆောက်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ ABM ကြိုးပမ်းမှုများမှ သိသာထင်ရှားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု (ROI) ကို နောက်ဆုံးတွင် ရရှိစေပါသည်။
AI ဖြင့် ဖောက်သည်ခရီးကို ပုံဖော်ခြင်
B2B ဝယ်သူ၏ ခရီးလမ်း၏ အစဉ်အလာအမြင်သည် မကြာခဏ မျဉ်းဖြောင့်လမ်းကြောင်းနှင့် ဆင်တူပြီး အလားအလာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းမှ အစပြု၍ နောက်ဆုံးတွင် ဝယ်ယူမှုဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုအထိ တိုးတက်မှုရှိလာပါသည်။
သို့သော် လက်တွေ့ဘဝသည် ပို၍ သိမ်မွေ့သည်။ အထူးသဖြင့် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းဖြေရှင်းချက်များအတွက် B2B ဝယ်ယူမှုများ
မကြာခဏဆိုသလို ထိတွေ့ကိုင်တွယ်မှု အမျိုးမျိုးတွင် 买房B သင့်ကုန်အမှတ်တံဆိပ်နှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်သော အကောင့်တစ်ခုအတွင်း ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများစွာ ပါဝင်ပါသည်။ ဤထိတွေ့ကိုင်တွယ်မှုနေရာများတွင် ဝဘ်ဆိုက်လည်ပတ်မှုများ၊ အကြောင်းအရာဒေါင်းလုဒ်များ၊ အီးမေးလ်ဖွင့်မှုများ၊ webinar မှတ်ပုံတင်ခြင်း၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများနှင့် အရောင်းကိုယ်စားလှယ်များနှင့် အော့ဖ်လိုင်း အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများပင် ပါဝင်နိုင်သည်။
စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအတွက် စိန်ခေါ်မှုမှာ ဤကွဲပြားနေသော ထိတွေ့မှုမှတ်တိုင်များကြား အစက်များကို ချိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် အကောင့်ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုအပေါ် မည်ကဲ့သို့ စုပေါင်းလွှမ်းမိုးကြောင်း နားလည်ခြင်းတို့တွင် တည်ရှိပါသည်။ ဤနေရာတွင် AI သည် ထူးချွန်သည်။ AI-powered ABM ပလပ်ဖောင်းများသည် ဖောက်သည်ခရီးဒေတာ အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ဤထိတွေ့ရာနေရာများတစ်လျှောက် ပုံစံများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ AI သည် ဝဘ်ဆိုက်လည်ပတ်မှုများ၊ အကြောင်းအရာဒေါင်းလုဒ်များနှင့် အီးမေးလ်ဖွင့်သည့် သီးခြားပစ်မှတ်အကောင့်တစ်ခုအတွင်း အရောင်းသရုပ်ပြတောင်းဆိုမှုထက် မကြာခဏဆိုသလို ဖြစ်လေ့ရှိကြောင်း AI က ဖော်ပြနိုင်သည်။ ဤအသိပညာဖြင့်၊ စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် အလားတူ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုပုံစံများကို ပြသနေသော ခေါင်းဆောင်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ပေးခြင်းကို အာရုံစိုက်ကာ ၎င်းတို့၏ ဖြန့်ဝေမှုဆိုင်ရာ ကြိုးပမ်းမှုများကို လျော်ညီစွာ ပြင်ဆင်နိုင်သည်။