Како да ги знаете вашите клиенти B2B со машинско учење

Машинско учење

Фирмите B2C се сметаат како водечки во иницијативите за анализа на клиенти. Различни канали како е-трговија, социјални медиуми и мобилна трговија им овозможија на таквите бизниси да извајаат маркетинг и да понудат одлични услуги за клиенти. Особено, обемните податоци и напредната анализа преку процедурите за машинско учење им овозможија на стратезите на B2C подобро да го препознаат однесувањето на потрошувачите и нивните активности преку системите преку Интернет. 

Машинското учење исто така нуди можност за појавување на информации за деловни клиенти. Сепак, усвојувањето од страна на фирмите Б2Б допрва ќе успее. И покрај зголемената популарност на машинското учење, сè уште постои голема конфузија во врска со тоа како се вклопува во сегашното разбирање за Услуга за клиенти B2B. Па, да расчистиме денес.

Машинско учење да ги разбираме моделите во постапките на клиентите

Знаеме дека машинското учење е едноставно класа на алгоритми дизајнирани да ја имитираат нашата интелигенција без изречни команди. И, овој пристап е најблизок до тоа како ги препознаваме обрасците и корелациите што нè опкружуваат и постигнуваме поголемо разбирање.

Традиционалните активности за увид во B2B се вртеа околу ограничени податоци како што се големината на компанијата, приходите, капитализацијата или вработените и тип на индустрија класифициран според кодовите на ПИК. Но, правилно програмираната алатка за машинско учење ви помага интелигентно да ги сегментирате клиентите засновани на информации во реално време. 

Идентификува соодветни согледувања за потребите, ставовите, преференциите и однесувањето на клиентот во врска со вашите производи или услуги и ги користи овие согледувања за да ги оптимизира тековните активности за маркетинг и продажба. 

Машинско учење за сегментација на податоците на клиентите 

Со примена на машинско учење на сите податоци за клиентите што ги собираме преку нивните активности со нашите веб-страници, пазарџиите можат брзо да управуваат и да го разбираат животниот циклус на купувачот, пазарот во реално време, да развиваат програми за лојалност, да формираат персонализирани и релевантни комуникации, да добијат нови клиенти и задржи вредни клиенти за подолг период.

Машинското учење овозможува напредна сегментација од витално значење за персонализацијата еден на еден. На пример, ако вашата фирма B2B има за цел рафинирање на искуството на клиентите и интензивирање на важноста на секоја комуникација, прецизната сегментација на податоците за клиентите може да биде клуч.  

Сепак, за да се случи ова, треба да одржите единствена, чиста база на податоци со која машинското учење може да работи на неа без никакви проблеми. Значи, штом имате вакви чисти записи, можете да користите машинско учење за да ги сегментирате клиентите врз основа на атрибутите дадени подолу:

  • Животен циклус
  • Однесување 
  • Вредност
  • Потребни се / атрибути базирани на производи 
  • Демографија
  • Многу повеќе

Машинско учење да препорача стратегии засновани на трендови 

Откако ќе ја сегментирате базата на податоци на клиенти, треба да можете да одлучите што да правите врз основа на овие податоци. Еве еден пример:

Ако милениумците во САД ја посетат мрежната продавница за храна, го превртуваат пакетот за да ја проверат количината на шеќер во етикетата за исхрана и се одвиваат без набавка, машинското учење би можело да го препознае таквиот тренд и да ги идентификува сите клиенти што ги извршиле овие активности. Пазарите можат да учат од ваквите податоци во реално време и да постапуваат соодветно.

Машинско учење за доставување на вистинската содржина до клиентите

Претходно, маркетингот до клиенти на B2B вклучува генерирање содржина што ги доловува нивните информации за идни промотивни активности. На пример, да побарате олово да пополните формулар за преземање на ексклузивна е-книга или да побарате демо-производ. 

И покрај тоа што таквата содржина може да снима водство, повеќето посетители на веб-страниците не сакаат да ги споделат своите е-пошта или телефонски броеви само за да ја видат содржината. Во согласност со наоди од истражувањето на Манифест, 81% од луѓето се откажале од формулар преку Интернет додека го пополнува. Значи, тоа не е загарантиран начин да генерирате олово.

Машинското учење им овозможува на B2B маркетерите да добијат квалитетни водичи од веб-страницата без да бараат од нив да ги пополнат формуларите за регистрација. На пример, компанија B2B може да користи машинско учење за да го анализира однесувањето на веб-страницата на посетителот и автоматски да ја претстави возбудливата содржина на поперсонализиран начин во вистинско време. 

Клиентите B2B консумираат содржина не само врз основа на потребите за купување, туку и според точката на која се наоѓаат при патувањето за купување. Оттука, презентирањето на содржината на специфични точки на интеракција со купувачот и совпаѓањето на нивните потреби во реално време, ќе ви помогне да добиете максимален број на водства за кратко време.

Машинско учење да се фокусираме на самопослужување на клиенти

Самопослужување се однесува кога посетител / клиент ќе ја најде поддршката     

Од таа причина, многу организации ги зголемија своите понуди за самопослужување за да обезбедат подобро искуство со клиентите. Самопослужувањето е случај вообичаена употреба за апликации за машинско учење. Чат-ботови, виртуелни асистенти и неколку други алатки подобрени со АИ можат да научат и симулираат интеракции како агент за услуги на клиенти. 

Апликациите за самопослужување учат од минатите искуства и интеракции за да извршуваат посложени задачи со текот на времето. Овие алатки можат да еволуираат од извршување на суштинска комуникација со посетителите на веб-страниците до оптимизирање на нивната интеракција, како што е откривање на корелација помеѓу некое прашање и неговото решение. 

Покрај тоа, некои алатки користат длабоко учење за да импровизираат постојано, што резултира во поточна помош на корисниците.

Завршувајќи

Не само ова, машинското учење има и разни други апликации. За маркетерите, тоа е вистинскиот клуч да научат сложени и императивни сегменти на клиенти, нивното однесување и како да се вклучат со клиентите на релевантен начин. Помагајќи ви да ги разберете различните аспекти на клиентот, технологијата за машинско учење несомнено може да ја однесе вашата компанија B2B до ненадминат успех.

Што мислите?

Оваа страница користи Akismet за намалување на спам. Научете како се обработува вашиот коментар.