Резюме
В этой статье рассказывается о том, как директора по маркетингу (CMO) могут использовать искусственный интеллект (ИИ) для разработки более эффективных планов выхода на рынок (GTM) в 2026 году. В ней объясняется, в чём ИИ действительно полезен в сфере B2B, где он помогает стимулировать развитие, и где следует проявлять осторожность.
Планируйте быстрее, но не менее тщательно
Сколько времени вы тратите на планирование GTM, перебирая таблицы и обсуждая разные обоснования и предположения? ИИ меняет это, быстро анализируя данные о клиентах, тенденциях развития каналов сбыта и рыночных сигналах, чтобы информировать о решениях по бюджету и каналам на более ранних этапах планирования.
Согласно SurveyMonkey, 88% маркетологов сейчас используют ИИ в планировании, и многие делают это, чтобы ускорить моделирование сценариев для бюджетов, штатного расписания, списков целевых аккаунтов и целевых показателей по каналам сбыта.
Но скорость без стратегической ясности — это хаос. ИИ может выявить инсайты, например, какие сегменты имеют самый высокий потенциал конверсии, но планирование всё равно требует целенаправленной приоритизации:
- Соответствует ли это нашим стратегическим ставкам на рост?
- Есть ли у нас ресурсы для победы в этом сегменте?
- Принимаем ли мы решения на основе сигнала или шума?
ИИ должен сократить время, необходимое для разработки стратегии.
Принимайте решения о ICP и таргетинге с точностью
ИИ значительно улучшает уточнение ICP, анализируя исторические данные о победах, похожих аккаунтах, данных о намерениях и триггерах покупки. Это один из наиболее проверенных способов использования GTM: 79% руководителей B2B сообщают, что интеграция ИИ в ABM напрямую увеличила доходы.
Инструменты ИИ от таких платформ, как 6sense, ZoomInfo, Apollo или Rev Intelligence, могут:
- Определить аккаунты на рынке раньше, используя сигналы о намерениях.
- Сгруппировать целевые аккаунты на основе фирмографических и технографических сходств.
- Выявить скрытые условия покупки, такие как всплески найма или запуск новых продуктов.
Но здесь ИИ ошибается: он видит только прошлое. Если ваши исторические победы сильно сконцентрированы в одной вертикали, ИИ может переоценить её, что приведёт к чрезмерной концентрации и упущенным возможностям расширения.
Поэтому человеческое руководство должно сбалансировать предложения ИИ со стратегией:
- Используйте ИИ для выявления закономерностей.
- Используйте опыт для проверки осуществимости выхода на рынок.
- Используйте данные от команды по доходам, чтобы подтвердить соответствие.
Используйте ИИ для расшифровки покупательского опыта, а не для его создания
Покупка в B2B изменилась задолго до того, как ИИ появился на сцене. Группы покупателей стали больше, пути стали нелинейными, и большинство исследований теперь проводятся анонимно.
ИИ теперь даёт командам GTM возможность увидеть, что происходит до заполнения формы:
- Какие типы контента ускоряют динамику сделок.
- Какие персоны наиболее активны на каждом этапе.
- Что вызывает переход от исследования к оценке.
Персонализация стала основным ожиданием в B2B-продажах, а не просто приятным дополнением. Сегодняшние покупатели ожидают релевантности на каждом этапе своего пути, и ИИ-инсайты делают это возможным, раскрывая темы, форматы и сообщения, которые способствуют вовлечению и ускорению динамики развития каналов сбыта.
Но персонализация по-прежнему требует эмпатии и контекста. ИИ может порекомендовать следующий лучший актив, но не может интерпретировать разочарование во время ознакомительного звонка, предвидеть внутреннюю политику внутри аккаунта или понять эмоциональные триггеры, стоящие за решением о покупке. Вот почему человеческое суждение остаётся важным для формирования стратегии сообщений и обеспечения того, чтобы персонализация ощущалась полезной, а не как механический набор слов.
Улучшайте прогнозирование и бюджетные решения
Планирование GTM — это, в конечном счёте, игра распределения ресурсов, и CMO должны делать трудные ставки. ИИ вносит ясность в эти решения, прогнозируя вклад в развитие каналов сбыта, выявляя риски в режиме реального времени и рекомендуя перераспределение бюджета на основе прогнозируемой рентабельности.
Точность прогнозирования развития каналов сбыта исторически колебалась в пределах 70–79% при использовании традиционных методов (Gartner). ИИ повышает этот показатель, когда данные надёжны и проверены экспертами.
Прогнозирование с использованием ИИ поддерживает:
- Динамическое планирование по принципу «что, если».
- Раннее выявление рисков развития каналов сбыта.
- Перераспределение бюджета в зависимости от производительности.
Будьте осторожны: если вы будете кормить ИИ неполными данными из CRM или кампании, он будет уверенно выдавать неверные ответы быстрее. Прогнозы всё равно нуждаются в проверке человеком на основе рыночных данных и контекста сделки.
Когда ИИ ошибается (и почему CMO должны сохранять контроль)
ИИ может ускорить получение дохода, но он также может вводить в заблуждение, если использовать его без стратегического надзора. Вот наиболее распространённые точки сбоя, на которые нужно обратить внимание руководителям GTM:
- Плохие данные = плохая стратегия. Модели ИИ настолько хороши, насколько хороши данные, на которых они основаны. Если ИИ обучен на ошибочных данных, прогнозирование, подсчёт баллов и таргетинг будут неверными.
- Чрезмерная персонализация, переходящая черту. ИИ может создать эффект навязчивости, используя данные, которые покупатели не предоставили, или продвигая чрезмерно специфический обмен сообщениями.
- Алгоритмическая предвзятость, ограничивающая рост. ИИ отдаёт приоритет аккаунтам, основанным на исторических победах, закрепляя старые модели и тормозя расширение на новые рынки или категории продуктов.
- Общий или рискованный контент. ИИ может создавать быстрый контент, которому не хватает авторитетности, глубины или точки зрения.
- Вводящие в заблуждение сигналы о намерениях или лидах. ИИ может пометить аккаунты как «высокоприоритетные» исключительно на основе данных о намерениях, игнорируя реальный контекст продаж, такой как сроки заключения контрактов, действующие поставщики или замораживание бюджета.
- Перегрузка информацией без действий. ИИ предоставляет больше данных, чем большинство команд GTM может обработать. Без человеческой приоритизации инсайты превращаются в шум и создают операционную нагрузку вместо ясности.
ИИ не может заменить человеческий опыт. Без человеческих ограничений ИИ может увести движение GTM с курса.
ИИ работает лучше всего, когда он управляется человеком
В заключение, ИИ — это не стратегия. Это не философия GTM. Он не определяет, откуда придёт рост или как побеждать на конкурентных рынках. Что он делает, так это увеличивает скорость и точность принятия решений, если эти решения основаны на реальном рыночном опыте.
Лучшие организации не заменяют стратегическое мышление ИИ. Они используют ИИ для расширения своих институциональных знаний: понимания клиентов, коммерческой разведки, исторических моделей производительности и операционной дисциплины.
ИИ может выявить закономерности. Он может ускорить анализ. Он может предсказать результаты. Но только люди могут определить стратегию и релевантность. Только люди могут объединить команды, сформировать повествование и завоевать доверие.
Это реальная возможность для современных CMO.
Готовы применить ИИ правильно?
ИИ — это не ярлык. Это стратегическое преимущество, когда оно согласовано с целями по доходам, построено на чёткой стратегии выхода на рынок и активировано людьми, которые понимают, как на самом деле происходит рост.
В Heinz Marketing мы помогаем организациям B2B интегрировать ИИ в реальные механизмы GTM — разработку ICP, приоритизацию аккаунтов, ускорение развития каналов сбыта, повышение производительности SDR, координацию кампаний и прогнозирование доходов — не теряя при этом человеческого опыта, который обеспечивает качество решений и актуальность для клиентов.
Если вы готовы изучить, как это может выглядеть для вашей команды, пожалуйста, свяжитесь с нами.