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由於日益增長的隱私問題和不斷變化的法規，第三方 cookie 逐漸被淘汰，B2B 行銷人員面臨重大轉變。多年來，這些 cookie 提供了對使用者行為的重要洞察，使企業能夠進行高度針對性的活動。然而，行銷的未來不再依賴追蹤網路上的匿名網路訪客。相反，它正在推動更透明、隱私優先的方法。

在這種新形勢下，B2B 行銷必須採用創新策略來實現有效定位和參與，而不依賴第三方數據。以下是企業如何應對這些變化並持續進行有影響力的活動。

1.第一方資料作為精準定位的基石
在後 cookie 世界中，第一方資料正成為有效行銷策略的基礎。第一方資料是指公司透過網站、社群媒體平台或 CRM ...

行銷已經從廣泛的、一刀切的訊息傳遞發展到有針對性的、個人化的溝通，而這轉變的核心是行為數據。在 B2B 世界中，購買週期更長、決策更複雜，了解受眾的行為對於有效執行行銷活動至關重要。行為數據超越了人口統計和公司統計數據，可以揭示有關潛在客戶如何與您的品牌互動、他們的意圖是什麼以及何時最有可能參與的見解。

本部落格探討了行為數據在重塑 B2B 行銷活動中的作用。我們不會只專注於要收集哪些數據，而是更深入地研究這些數據如何改變參與度，以及行銷人員可以採取哪些策略來成功利用它。

行為數據的本質
行為數據是指目標受眾採取的行動。這些操作可以透過多個管道進行，例如造訪您的網站、點擊電子郵件、內容下載 ...

在 B2B 行銷中，準確預測結果是推動更好決策和最大化行銷工作影響力的關鍵。隨著數位轉型的不斷發展，機器學習 (ML)正在成為更準確地預測這些結果的重要工具。透過分析大量數據並識別隱藏模式，機器學習使行銷人員能夠預測行銷活動績效、改善潛在客戶定位並優化行銷策略。

本部落格探討如何應用機器學習來預測 B2B 行銷結果，並深入了解該技術如何幫助行銷人員在競爭中保持領先地位。

機器學習在數據分析中的作用
機器學習的核心是使用演算法來分析資料、從中學習並做出預測或決策，而無需明確程式設計。在 B2B 行銷中，這意味著利用機器學習來處理大量數據，從客戶行為和人口統計數據到跨各種管道的互動 ...

將自訂聊天機器人與票務系統整合在一個地方是一項進化功能。 目錄： 什麼是票務系統？ 聊天機器人票務系統的好處 有自動回覆 與知識庫交互 以更少的努力處理更多的請求 保留所有門票的記錄以供日後參考 所有對話的單一線程 無縫集成 票務系統如何運作？ Tiledesk 人工智慧與 Zendesk 票務的結合 什麼是票務系統？ 您的支援團隊是否曾經收到大量的支援請求？客戶支援團隊在提高客戶滿意度方面發揮著至關重要的作用。座席應該能夠將不同的客戶問題分配給相關部門或專家，並將其與相關用戶資訊儲存在一起。 客戶服務管理需要付出很大的努力才能做好。在這裡，我們展示了將聊天機器人與票務系統整合如何幫助您的業務 ...