Uno de los desarrollos más recientes es el uso de la IA en aplicaciones de marketing B2B. Aunque los especialistas en marketing digital ya han comenzado a explorar los beneficios de los algoritmos de aprendizaje automático, las oportunidades para implementar IA en el marketing B2B todavía están por agotarse. Algunas de las áreas que aún deben ser exploradas incluyen la Cadena de bloques, análisis predictivo, personalización y el  modelado de propensión.

Cadena de bloques (Blockchain)

La mayoría de las cadenas de suministro involucran al comprador, vendedor y un proveedor de logística; el flujo de información entre estas entidades suele ser punto a punto o en una dirección a través de mensajes basados en XML o EDI. Cada parte mantiene su propia visión del flujo de información, y mediante el uso de mecanismos tales como documentos de acuse de recibo, intentan sincronizar el flujo de información dentro de la cadena de suministro. Sin embargo, la verdadera sincronización no existe, ya que existen reglas complejas para todos los tipos de reconciliación y manejo de excepciones debido a que el flujo de información es unidireccional o punto por punto.

La cadena de bloques permite que múltiples partes vean la información, que se almacena en un almacén de datos inmóvil y de propiedad descentralizada. Como las partes individuales no son capaces de revisar los datos, varias partes que coordinan una campaña de marketing digital pueden conciliar los datos de terceros obtenidos de la cadena de bloques con los datos propios que se están rastreando.

Personalización

Big Data no trata solo de obtener una idea de los patrones de comportamiento de los clientes existentes y potenciales; también implica el uso de estos conocimientos para personalizar las estrategias de marketing. En el pasado, los especialistas en marketing tenían que adaptar sus esfuerzos de marketing para atraer a un sector específico o demográfico, pero con el advenimiento de la tecnología de inteligencia artificial, ahora pueden dirigirse a las entidades comerciales caso por caso. Esto permite una mayor personalización de los productos y servicios que se ofrecen, lo que precipita un aumento en las tasas de conversión. También mejora la experiencia del cliente porque a los clientes potenciales se les muestran mensajes de marketing que han sido diseñados para proporcionar soluciones viables a sus necesidades específicas.


Modelado de Propensiones

El modelado de propensión se refiere al uso de algoritmos de aprendizaje basados en máquinas para procesar grandes cantidades de datos históricos, lo que permite la creación de un modelo de propensión que puede hacer predicciones precisas sobre elementos como la información de contacto y los elementos principales. También permite la automatización de tareas manuales tales como la puntuación de clientes potenciales, así como la personalización de la aplicación y la web.

Análisis Predictivo

La aplicación del modelo de propensión en áreas relacionadas con la predicción de patrones de comportamiento de clientes existentes y potenciales se conoce como análisis predictivo. Cuando se combina con el modelado de propensión, el análisis predictivo proporciona estimaciones precisas sobre la probabilidad de lograr un resultado particular. Proporciona una predicción precisa del rango de precios en el que los clientes tienen mayor probabilidad de realizar una conversión, el tipo de clientes que realizarán compras repetidas y más.