Insegnamenti dal B2C per i leader del marketing B2B
Il settanta percento dei leader del marketing sa che i propri programmi devono cambiare perché l’IA ha rimodellato il comportamento degli acquirenti. Eppure, la maggior parte di loro non sta cambiando nulla.
Questa è la scoperta principale dal Customer Engagement Report 2026 di Iterable, basato su ciò che chiamano il Consumator Apex, clienti così sofisticati da riuscire a manipolare i sistemi che i marketer hanno costruito per influenzarli. Abbandono del carrello per attivare codici sconto. Prove gratuite avviate con la cancellazione già programmata. Saltare da un servizio all'altro in base alla promozione attiva.
Se gestisci un'azienda SaaS B2B, niente di tutto questo ti sembra davvero un problema tuo. Non stai combattendo contro i codici sconto.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Stai affrontando qualcosa di subdolo, e per certi versi ancora più rilevante. Il tuo potenziale cliente si fa un’idea della tua azienda prima ancora di parlare con il tuo team di vendita, prima di compilare un modulo, e spesso prima ancora di visitare il tuo sito web.
Uno strumento di IA ha fatto la ricerca al suo posto. L’unica domanda che conta è se ciò che ha trovato ha fatto sembrare la tua azienda la scelta migliore.
Dove il tuo acquirente sta facendo le sue ricerche
Jason Ing, CMO di Typeface, trascorre le sue giornate costruendo strumenti di marketing per team enterprise che stanno affrontando proprio questo cambiamento. Indica un concetto di cui ora si parla spesso nei circoli dell’IA, e lo definisce il context graph.
L’idea è che un sistema di IA abbia bisogno di una memoria persistente su chi sei e cosa fai, altrimenti inizia a inventare risposte senza le informazioni essenziali e rilevanti. Ing spiega cosa succede di conseguenza:
Gran parte della loro output di IA si discosta da quello che intendono perché non esiste memoria o perché la IA non ha quel contesto.
Mi spingerei oltre. Non si tratta solo di un problema di contenuto.
Quando un potenziale cliente chiede a ChatGPT o Gemini di riassumere cosa fa la tua azienda, confrontarti con un concorrente o consigliare un fornitore nella tua categoria, il modello attinge da qualunque contesto esista sul tuo marchio in tutto il web. Un contesto debole o generico non dà nulla di utile al modello, e quindi non appari nei risultati.
Il team di Ing ha integrato nella loro piattaforma quello che lui chiama un brand agent per affrontare direttamente questo punto. "Tutto parte dall’addestramento sul tuo brand", ha detto.
Le aziende che hanno già definito ciò che rappresentano, in un linguaggio abbastanza specifico da essere reperito e ripetuto da un modello, compaiono in queste conversazioni. Le aziende con un posizionamento generico no.
Un’agenzia ha sperimentato su se stessa
Gwen Hammes, co-CEO di ChroMetrics, non ha aspettato che qualcun altro scrivesse la strategia. La sua agenzia ha sperimentato prima su sé stessa.
Nell’ultimo anno, mentre la ricerca su Google cambiava e AEO e GEO (answer engine optimization e generative engine optimization) diventavano argomenti inevitabili, ChroMetrics ha ristrutturato il proprio sito.
Hanno migliorato i dati strutturati, redatto riepiloghi più chiari e inserito informazioni più visibili su chi fosse l'autore dei contenuti. Tutti questi aspetti comunicano fiducia ai motori di ricerca, agli LLM e alle persone.
Il risultato è stato un aumento dell’80 percento nelle segnalazioni da parte di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Quello che ha sorpreso Hammes non era il volume dei visitatori, ma chi si è presentato.
Vediamo, ovviamente, la fonte della segnalazione, che sia ChatGPT o Claude, e il vedere effettivamente questi referral crescere molto di più. E curiosamente, arrivano da grandi clienti e aziende.
Questi acquirenti avevano già fatto la loro ricerca. Avevano chiesto a un modello delle agenzie nella categoria di ChroMetrics, ottenuto una risposta che includeva ChroMetrics e sono arrivati pronti a parlare.
Metti questo a confronto con il traffico medio di un sito web dove, come ha detto Hammes, “molte volte scopriamo che esaminano la nostra lista clienti o i nostri casi studio” prima di decidere se contattarci. I referral dagli LLM saltano totalmente questo passaggio di valutazione. Arrivano già qualificati.
Se sei un CMO che legge questo articolo, ecco la versione del Consumator Apex che ti riguarda: il tuo acquirente ha già fatto il confronto. L’unica domanda aperta è se il tuo brand era nella lista.
Cosa mette in evidenza il dato B2C per il B2B
Le ricerche sull’Apex Consumer documentano quello che i marketer B2C vedono ogni giorno nei loro report: i consumatori non se ne vanno perché i brand non li hanno raggiunti.
Se ne vanno perché il marketing è diventato abbastanza prevedibile da essere decifrato. Tre su cinque hanno già abbandonato una piattaforma per contenuti irrilevanti. Più della metà resta fedele a un marchio di cui si fida per oltre dieci anni. Il divario tra questi due scenari non è la quantità o la copertura di canali. È se il brand ha dato loro qualcosa di abbastanza specifico a cui aggrapparsi.
I buyer B2B stanno facendo lo stesso calcolo, solo in una fase più precoce del funnel. Stanno usando strumenti di intelligenza artificiale per pre-valutare i fornitori prima ancora che le vendite entrino in gioco, il che significa che la qualità del segnale del tuo brand, quanto chiaramente e specificamente hai definito ciò che rappresenti, ora determina se sei nella conversazione o meno.
Il rapporto mette in evidenza anche una statistica che dovrebbe avere un impatto diverso sui leader del marketing rispetto ai professionisti operativi: il 22% dei marketer teme che l’IA stia già appiattendo la differenziazione dei brand. Se tutti usano gli stessi strumenti per generare gli stessi contenuti su larga scala, i brand che hanno costruito qualcosa di specifico prima del diluvio sono quelli che continuano a distinguersi.
Sapere non è la parte difficile
Priya Gill, CMO di Iterable, ha sviluppato la ricerca dietro la struttura Apex Consumer. È anche lei che ha quantificato il divario tra sapere e fare.
Settantapercento dei leader di marketing, secondo i conteggi del suo team, capisce che i propri programmi devono cambiare. La maggior parte non ha agito, perché ha deciso che il rischio di cambiare rotta è maggiore rispetto al rischio di stare fermi.
Trovo questo calcolo al contrario, e anche Gill la pensa così. Il suo team opera con una sicurezza dell’80 percento invece di attendere il quadro completo.
L’indecisione a questa velocità comporta un suo costo. Nei primi mesi lavorando così, il suo team ha liberato centinaia di migliaia di dollari semplicemente auditando gli strumenti ridondanti già presenti nel loro stack, creando sia budget sia credibilità per continuare a muoversi.
Sento una versione di questo divario in quasi ogni conversazione che ho con i leader del marketing oggi. Puoi descrivere accuratamente il problema. Ciò che manca è la decisione di agire mentre il quadro è ancora incompleto, perché quando il quadro sarà completo, la finestra che conta sarà di solito già chiusa.
Cosa sta amplificando l’IA
Liza Adams, consulente per la trasformazione del marketing con l’IA, mi ha fornito il modo più chiaro che abbia mai sentito per capire perché alcuni brand emergono con chiarezza nella ricerca AI e altri no.
“L’IA amplifica solo ciò che c’è già,” mi ha detto. “Se siamo un’azienda straordinaria, un essere umano straordinario, questo verrà amplificato. E se non lo siamo, verrà amplificato anche quello.”
Il suo consiglio ai marketer ansiosi di decifrare l’algoritmo: smettete di provare a decifrare l’algoritmo. “Dimenticate l’algoritmo. Smettete di rincorrere l’algoritmo. Siate un brand straordinario.”
Quel consiglio sembra quasi troppo semplice se messo a confronto con la spiegazione del context graph di Ing o il salto dell’80 percento di Hammes. Ma non lo è. Il context graph è l’infrastruttura. Ciò che viene amplificato attraverso quell’infrastruttura è tutto ciò che il tuo brand ha effettivamente costruito. Quindi, elementi come un posizionamento specifico, un punto di vista validato, insieme a contenuti che dicano qualcosa che un modello possa recuperare e ripetere con sicurezza.
Un messaggio generico prodotto su vasta scala non dà nulla su cui lavorare a un modello, per quanto sofisticata sia la tua configurazione tecnica.
Inizia da dove sei
Non serve un budget per una trasformazione aziendale o una roadmap semestrale per iniziare questo lavoro. ChroMetrics ha condotto il suo esperimento con le risorse esistenti. Il concetto di "brand agent" descritto da Ing riguarda fondamentalmente la chiarezza del posizionamento, un lavoro in ritardo nella maggior parte delle organizzazioni di marketing indipendentemente da ciò che l’IA ne farà.
Ecco da dove partirei se fossi al tuo posto. Chiedi a ChatGPT, Claude e Gemini cosa sanno della tua azienda e come ti confronti con i tuoi tre principali concorrenti.
Leggi con occhio critico ciò che ricevi in risposta. Poi, guarda i tuoi stessi contenuti pubblicati e chiediti se danno a un modello qualcosa di specifico da recuperare o se sembrano uguali a quelli di tutti gli altri nella tua categoria.
Scegli uno scarto che puoi colmare in questo trimestre. Chiedi al tuo team se è d’accordo con questa analisi e incoraggiali a fare lo stesso esercizio. Questo è il tuo punto di partenza.
Sei uno di quel 70 percento che sa già che qualcosa deve cambiare. La ricerca esiste, i case study esistono, e il meccanismo alla base di tutto questo è sempre più chiaro. L’unica cosa che resta da fare è decidere di agire prima di avere il quadro completo, quando essere tra i primi ha ancora valore.
More Articles
Inizia qui, questo trimestre
Apri ChatGPT, Claude e Gemini. Chiedi a ciascuno cosa fa la tua azienda, con chi compete e perché un acquirente della tua categoria dovrebbe scegliere te. Leggi ciò che ricevi senza esitazione. Quell’output è un buon indicatore di ciò che i tuoi clienti vedono prima ancora di parlare con il tuo team.
Se le risposte sono scarse, generiche o indistinguibili dal posizionamento dei tuoi concorrenti, quello è il gap. Migliora i contenuti pubblicati che alimentano quei modelli: affila il tuo punto di vista, aggiungi dati strutturati, assicurati che le persone dietro il pensiero siano visibili come autori. ChroMetrics ha applicato questo esperimento su sé stessa e ha visto un aumento dell’80 percento nei referral LLM in un anno, con clienti enterprise che arrivavano già qualificati.
Sai già che qualcosa deve cambiare. I dati B2C mostrano cosa accade quando i brand aspettano troppo per agire su questa consapevolezza. La versione B2B di questa resa dei conti è già in corso, semplicemente si sta svolgendo a monte delle tue metriche, nelle conversazioni AI che i tuoi buyer stanno avendo prima ancora di raggiungerti.
E ora?
Per le ultime novità, unisciti a noi al CMO Club per interviste con leader del marketing e risorse che possono aiutarti a far crescere la tua azienda.