在本部落格中，我們將探討 B2B SaaS 中網路個人化的未來，重點關注人工智慧、數據和預測個人化的新興趨勢，以及這些創新如何幫助行銷人員大規模創建更有意義的互動。
人工智慧在 B2B SaaS 個人化中的作用
人工智慧 (AI) 正在推動 B2B SaaS 領域的個人化交付方式發生根本性變化。傳統上，個人化工作依賴靜態規則和分段，需要手動輸入以根據有限的使用者資料調整內容。人工智慧透過即時處理大量資料來改變這一現狀，使網站能夠動態適應每個訪客的行為、偏好甚至意圖。
由人工智慧驅動的個人化系統分析使用者操作（例如造訪的頁面、消耗的內容以及在特定部分花費的時間），並根據該數據自動客製化網站體驗。對於 B2B SaaS 公司來說，這意味著無需手動調整即可提供更多相關內容、資源和優惠。人工智慧可以識別不同使用者群體的行為模式，然後根據這些見解提供個人化體驗，確保每個訪客收到最合適的訊息和號召性用語。
預測性個人化：預測使用者需求
預測個人化透過使用預測分析來預測訪客的未來行為，從而進一步發揮人工智慧的力量。這種方法使 B2B SaaS 行銷人員不僅可以對使用者目前的營運做出反應，還可以根據系統預測他們下一步需要的內容主動提供內容和優惠。
透過利用歷史資料和機器學習演算法，預測個人化可以預測哪些產品、資源或服務與特定使用者最相關。例如，如果訪客對特定功能表現出興趣，預測個人化可能會提供詳細的案例研究或提供演示，因為知 塞內加爾 電話號碼庫 道訪客可能正在進入頻道的決策階段。這使得行銷人員能夠將內容與買家的旅程無縫結合併提高轉換率。
預測個人化的主要優勢是其擴展能力。傳統的個人化要求行銷人員預先定義特定的規則或觸發器，而預測系統會根據新的資料輸入不斷學習和適應，從而可以同時向數千名使用者提供高度相關的體驗。
用數據擴展個性化
數據是有效個人化的基礎，在 B2B SaaS 的背景下，存取豐富的第一方數據對於推動個人化體驗至關重要。潛在客戶或客戶與公司的每一次互動（無論是瀏覽網站、接收行銷電子郵件或參加網路研討會）都提供了寶貴的見解，可用於為個人化工作提供資訊。
人工智慧驅動的個人化系統在大型資料集上蓬勃發展，因為它們使用這些數據點來建立全面的使用者檔案並識別行為模式。未來，整合多個接觸點資料的能力將變得更加重要。數據越統一，人工智慧就能越能準確預測使用者需求並個人化跨通路的體驗。
B2B SaaS 公司面臨的挑戰將是確保資料收集實務始終符合不斷發展的隱私法規。行銷人員必須對數據使用保持透明，並讓用戶控制其個人訊息，以保持信任，同時仍提供個人化的好處。
超個人化反導的未來
基於帳戶的行銷 (ABM) 是人工智慧和預測分析將產生重大影響的另一個領域。 ABM 活動透過客製化的訊息和內容針對特定的高價值帳戶，但到目前為止，大部分個人化都是基於公司規模或行業等靜態資訊。隨著人工智慧的出現，ABM 可以變得更加動態，提供適應即時使用者行為和預測洞察的超個人化體驗。
未來，人工智慧將使 ABM 活動超越簡單的基於帳戶的定位。它將允許 B2B 行銷人員為每個帳戶定制整個買家旅程，不僅根據目標是誰，還根據他們在旅程的每個階段可能需要的內容來提供內容。這種方法可確保每次互動都與客戶的業務挑戰和優先順序保持一致，從而提高參與度和轉換率。
