对于B2B行业中的许多营销和销售组织而言，使用数据来推动传统营销策略并将其优化为目标营销策略是当务之急。

由于诸如人工智能（AI），机器学习，自动营销平台和意图数据提供者之类的关键技术支持，可以从网络上发出的购买者意图信号捕获和综合见解。

成功进行意向营销的方法

定位视频广告是利用意图数据的功能的一项关键策略。分配给视频广告的营销支出确实可以取得一些进展；甚至B2B潜在客户也可以通过他们的手机滚动浏览并与广告互动。

数据量的增加既是渴望数据的营销组织的福音，也是潜在的陷阱。尽管当今有关用户意图，行为，购买历史记录以及更多信息的前所未有的数据为B2B营销和销售运营提供了动力，但它们仍然需要仔细的关注和彻底的治理。随着大量数据的出现，对隐私，安全性和合规性的要求也随之提高。
竞争性营销技术堆栈包含工具和软件，可用于收集和分析如此大量和不同类型的数据，它们使营销人员和销售代表能够执行个性化策略，以各种方式和渠道在适当的时间吸引适当的受众。

人工智能为现代营销功能引入了许多可能性和功能。由AI驱动的程序和分析功能可以在所有网络流量的喧嚣中捕获买家的意图信号；自然语言处理引擎解析关键字，搜索，研究行为和内容消耗；机器学习算法能够从数据洞察中学习，从而对结果，买家旅程和意图做出更好的预测。

此外，越来越多的易于使用和商业智能和数据分析程序来的用户友好性，甚至你最精通技术的营销人员可以做一些见解的意义上，用于需要一个数据科学家发现和解释。

基于帐户的营销（ABM）取代了过去的营销策略，甚至不再是新生事物。ABM让营销人员将精力集中在智能细分的潜在客户类别上，并像对待潜在客户那样与固定客户互动，而不仅仅是潜在客户。
意图数据是成功进行ABM的关键。它告知已经发出购买意向信号的潜在客户的细分，并且机器学习算法可以使用其历史预测来完善和改进每个后续的预测。

基于意图的内容营销只有通过经过验证且准确的意图数据才有可能。把意大利面条扔在墙上，看看什么棍子不再起作用了。B2B营销人员在制定内容和制定内容时必须考虑购买者的意图。
当内容符合用户的意图时，与不能满足他们的需求或购买者的旅程的内容相比，它会更好地表现，引起更多共鸣并吸引用户。当潜在客户要解决的问题时，他们会进行积极的研究–使用您的内容来解决他们表示要解决的问题。

随着最先进的人工智能营销体系的改进，基于内容的营销将比潜在的（或我们已知的）营销更有效地帮助潜在客户找到他们想要的解决方案。