第四次工业革命的开始，伴随着技术的革新和进步，迫使各行业和企业重新审视和改造流程，以避免被淘汰。虽然这造成了巨大的破坏，但由此带来的机会(特别是软件和技术行业创造的机会)是值得的。

目前，B2B营销应用中越来越多的使用到AI。虽然数字营销人员已经开始探索机器学习算法的好处，但在B2B营销中实现AI还很远。一些仍然需要探索的领域包括区块链，个性化，领导评分，倾向建模和预测分析。让我们来看看AI是如何应用于这些领域的：

区块链

区块链是B2B行业使用的最新标准之一。大多数供应链包括买方、卖方和物流供应商; 这些实体之间的信息流通常是通过基于XML或EDI消息的点对点或单向的方式。每一方都维护自己对信息流的看法，通过使用诸如确认文档之类的机制，试图同步供应链内的信息流。然而，由于信息的流动是单向的或点对点的，所以对于各种账户和异常处理都有复杂的规则，所以不存在真正的同步。

B2B网络的区块链可以看作是一种分布式记账，它提供了一个可审计和安全的事件记录，以提高供应链网络中信息流的可见性。它允许多方查看存储在分散拥有和不可变的数据存储中的信息。由于各方无法处理数据，协调数字营销活动的多方可以将从区块链获得的第三方数据与正在跟踪的第一方数据进行核对。

区块链同时处理数据隐私合规性、数据所有权、数据安全性和归属问题。虽然区块链的营销行业还处于起步阶段，但它正准备打破现状。在现有系统中进行充分开发和整合后，区块链将使营销人员无需代理机构和中间人，直接与客户联系。

个性化

大数据并不是要洞察现有和潜在客户的行为模式，它还涉及到利用这些见解来个性化营销策略。在过去，市场营销人员必须调整营销策略以吸引特定的行业或人群，但随着AI技术的出现，他们现在可以逐个地针对业务实体。这使产品和服务的个性化增加，从而加速了转化率。它还改善了客户体验，因为潜在客户将看到营销信息，旨在为其特定需求提供可行的解决方案。随着AI技术在销售情报方面的精确度越来越高，B2B和B2C的个性化营销将会增加。

领导评分

除了培养现有客户之外，那些想要在市场中保持和提升自己地位的企业，必须不断地创造和获得新的线索。如果集成得当，机器学习算法可以帮助营销人员找出转化可能性最大的线索。在这个领域，AI可以被比作一个精确的搜索工具，它可以通过原始的信息(由大数据提供)来寻找转换良好的潜在线索。这对于主要关注基于账户的营销的团队特别有利，因为这有助于他们发现热门的前景，并优先考虑最有前途的账户。

AI的强大特性允许来自多个来源的数据组合，以及商业智能的汇集，从中可以得出可操作的见解。阿伯丁集团的研究表明，大多数企业(61%的调查对象)指出，主要评分是投资AI的主要原因。尽管以aidriven为主导的生成和评分技术已经到位，但它与现有业务解决方案的集成仍然是一个重要的关注点。

倾向建模

倾向建模是指利用基于机器的学习算法来处理大量的历史数据，从而创造出一种倾向模型，可以对联系信息和领导元素做出准确的预测。它还可以实现手动任务的自动化，如lead评分，应用程序和web个性化。

预测分析

在与预测现有和潜在客户的行为模式相关的领域中，倾向建模的应用被称为预测分析。当与倾向建模结合时，预测分析给出了实现特定结果的概率的精确估计。它准确预测了顾客最有可能转变的价格范围，这类顾客将会重复购买。

必须指出的是，AI技术(特别是在倾向建模和预测分析中)只有在提供可靠和准确的数据时才能有效。不完整的数据库条目或高度随机性的数据可能导致AI算法产生不正确的结果。然而，在数字营销行业中AI的应用越来越多，将会更加体现营销组织中数据库管理的最佳实施手段。