دانلود ترجمه مقاله کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی B2B

1. مقدمه 2. روش تحقیق 3. یافته ها 4. بررسی های صنعتی 5. داستان های موفقیت پذیرش AI توسط بازاریابان B2B 6. بحث و بررسی 7. جهت گیری های تحقیقاتی آینده 8. نتیجه گیری

چکیده – با افزایش محبوبیت هوش مصنوعی (AI)، که باعث تحول بازاریابی B2B شده است، تقاضای رو به رشدی برای درک جامع پذیرش و کاربرد AI برای پیشرفت بازاریابی B2B، بوجود آمده است. این مطالعه، روش های AI و کاربردشان در بازاریابی B2B در چهار مرحله چرخه حیات مشتری، یعنی دسترسی، اکتساب، تبدیل و حفظ را مورد بررسی قرار می دهد. همچنین این مقاله، یافته های پنج مطالعه صنعت B2B انجام شده را تجزیه و تحلیل می کند تا این موارد را انجام دهد: (1) بررسی دانش و نگرش بازاریابان B2B در مورد استفاده از AI در کسب و کارشان، 2) تعیین روش های مختلف استفاده از AI در بازاریابی B2B، و 3) بررسی مزایا و چالشهای ادراک شده استفاده از AI در بازاریابی B2B. یافته ها، انواع روش های یادگیری ماشین (ML) مناسب برای استفاده توسط بازاریابان B2B را نشان می دهند. این مقاله، با بکارگیری مدل پذیرش فناوری (TAM)، مشخص می کند که بازاریابان B2B، چه ادراکی از مزایای بکارگیری AI، دارند. علاوه بر آن، این مطالعه در مورد موانع ادراک شده برای پذیرش و بکارگیری AI، شامل چالش های محرمانگی داده ها و جایگزینی نیروی کار انسانی را به بحث می گذارد. برای بررسی تفصیلی تر مزایای AI، این مطالعه سه مثال از بکارگیری موفق AI در بازاریابی B2B را نشان می دهد. این مقاله با خلاصه کردن دلالت های نظری و مدیریتی بکارگیری AI در بازاریابی B2B و جهت هایی برای مطالعات آتی، نتیجه گیری می کند.

With the growing popularity of artificial intelligence (AI) transforming business-to-business (B2B) marketing, there is a growing demand to comprehensively understand the adoption and application of AI to advance B2B marketing. This study examines AI methods and their applications in B2B marketing across the four customer life cycle stages of reach, acquisition, conversion, and retention. The paper also analyzes and synthesizes the findings of five B2B industry surveys conducted to do the following: 1) examine B2B marketers' knowledge and attitudes toward using AI in their businesses, 2) determine the various ways in which AI is used in B2B marketing, and 3) investigate the perceived merits and challenges of using AI in B2B marketing. The findings reconcile various machine learning (ML) techniques suitable for use by B2B marketers. Employing the technology acceptance model (TAM), the paper identifies how B2B marketers perceive the benefits of AI adoption. Furthermore, this study discusses the perceived barriers to AI adoption, including data privacy challenges and the replacement of human workforces. To further highlight the benefits of AI, the study showcases three examples of successful AI adoption in B2B marketing. The paper concludes by summarizing the theoretical and managerial implications of AI adoption in B2B marketing and directions for future studies.