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尽管存在这些差异，B2B 品牌仍可以借鉴 B2C 品牌战略和营销目标。从 B2C 个性化、以客户为中心的方法中吸取的经验教训可以帮助 B2B 品牌与受众建立联系，建立长期忠诚度和良好声誉。
总结
B2B 和 B2C 营销在某些重要方面必定有所不同。例如，，而且与消费者世界不同，再多的品牌宣传也无法掩盖产品本质上的薄弱之处。您的客户关心的是利润。
B2C 营销策略建立起牢固的情感纽带，将产 厄瓜多尔手机号码数据库 品和服务融入客户身份。B2B 品牌可以参与其中：您向人们销售产品，而这些人是您的目标受众，也是企业的核心。营销专业人士被大量 AI 技术和策略所吸引，以推进他们的营销计划。AI与营销携手合作，利用大量数据来优化营销活动。
但是营销专业人士如何使用人工智能来支持他们的数据驱动营销？
Ascend2 始终为营销专业人士提供营销趋势研究，帮助他们保持竞争力。今年的研究是《2024 年数据驱动营销趋势》（在新窗口中打开链接），研究人工智能对数据策略、数据来源、技术趋势等的影响。
319 名营销专业人士参与了调查。以下是部分调查结果以及您可以在未来几个月内实施的提示。
报告封面：2024 年数据驱动营销趋势（在新窗口中打开链接）
发现 1：人工智能在数据驱动营销中的应用正在增长（因此要跟上）
虽然只有一小部分受访者（11%）在数据驱动的营销工作中广泛使用人工智能，但更大一部分受访者（35%）正在适度利用人工智能，这表明人们越来越多地采用人工智能技术，但对此持谨慎态度。
此外，29％ 的受访者很少使用人工智能，17％ 的受访者根本没有使用人工智能，这表明许多组织在人工智能整合方面仍然存在重大障碍或差距。
值得注意的是，8%的受访者计划在未来采用人工智能，这表明随着企业认识到人工智能的潜在优势并寻求通过先进技术增强营销能力，人工智能的利用率呈上升趋势。
为了利用这一趋势，组织应该注重教育他们的团队了解人工智能的优势，投资可扩展的人工智能解决方案，并培育创新文化以保持竞争力。
提示：投资可扩展的人工智能解决方案和教育，实现逐步整合
如何让 AI 在组织中大展身手？首先在规模较小、影响较大的领域引入 AI，例如定位受众（参见发现 #2）或个性化推荐，然后随着团队对其功能的熟悉程度不断提高，再逐步扩展。
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团队教育和培训也应优先考虑，以弥补知识差距并减少阻力。举办研讨会和培训课程来展示人工智能的价值，使您的团队能够做出数据驱动的决策并鼓励持续创新的文化。这种方法将为您的组织在未来更深入地采用人工智能做好准备。
发现 2：针对细分受众群体仍然是一项重大的营销挑战
2024 年的数据表明，执行数据驱动营销策略的最大挑战是针对细分受众，45% 的受访者认为这是一个关键问题。另一个主要挑战是实时决策，占 32%。
