Kako spoznati svoje B2B stranke s strojnim učenjem

strojno učenje

Podjetja B2C veljajo za vodilne v pobudah za analizo strank. Različni kanali, kot so e-poslovanje, socialni mediji in mobilno poslovanje, so takim podjetjem omogočili, da oblikujejo trženje in ponujajo odlične storitve za stranke. Obsežni podatki in napredna analitika s postopki strojnega učenja so strategom B2C omogočili, da bolje prepoznajo vedenje potrošnikov in njihove dejavnosti prek spletnih sistemov. 

Strojno učenje ponuja tudi novo sposobnost pridobivanja vpogleda v poslovne stranke. Vendar pa sprejetje podjetij B2B še ni začelo. Kljub naraščajoči priljubljenosti strojnega učenja še vedno obstaja veliko zmede glede tega, kako ustreza trenutnemu razumevanju B2B storitve za stranke. Torej razčistimo to danes.

Strojno učenje razumevanja vzorcev v kupčevih dejanjih

Vemo, da je strojno učenje preprosto razred algoritmov, namenjenih posnemanju naše inteligence brez izrecnih ukazov. In ta pristop je najbližji temu, kako prepoznamo vzorce in korelacije, ki nas obkrožajo, in dosežemo višje razumevanje.

Tradicionalne dejavnosti vpogleda v B2B so se vrtele okoli omejenih podatkov, kot so velikost podjetja, prihodek, kapitalizacija ali zaposleni ter vrsta industrije, razvrščena po oznakah SIC. Toda pravilno programirano orodje za strojno učenje vam pomaga pametno segmentirati stranke na podlagi informacij v realnem času. 

Ugotavlja ustrezne vpoglede v potrebe strank, njihove stališča, želje in vedenja v zvezi z vašimi izdelki ali storitvami in jih uporablja za optimizacijo trenutnih trženjskih in prodajnih ukrepov. 

Strojno učenje za segmentacijo podatkov o strankah 

Z uporabo strojnega učenja na vseh podatkih o strankah, ki jih zbiramo z njihovimi dejanji na naših spletnih straneh, lahko tržniki hitro upravljajo in razumejo kupčev življenjski cikel, trg v realnem času, razvijejo programe zvestobe, oblikujejo prilagojene in ustrezne komunikacije, pridobijo nove stranke in ohraniti dragocene stranke dlje časa.

Strojno učenje omogoča napredno segmentacijo, ki je ključnega pomena za individualno prilagajanje. Na primer, če ima vaše podjetje B2B cilj izboljšanje uporabniške izkušnje in za povečanje ustreznosti vsake komunikacije bi lahko bila ključna natančna segmentacija podatkov o strankah.  

Da pa se to lahko zgodi, morate vzdrževati enotno, čisto bazo podatkov, s katero lahko strojno učenje deluje brez težav. Ko imate tako čiste zapise, lahko s pomočjo strojnega učenja segmentirate stranke na podlagi spodaj navedenih atributov:

  • Življenski krog
  • Ponašanje 
  • vrednost
  • Atributi, ki temeljijo na potrebah / izdelkih 
  • Demografski podatki
  • Veliko več

Strojno učenje priporočanja strategij na podlagi trendov 

Ko segmentirate bazo strank, se lahko na podlagi teh podatkov odločite, kaj storiti. Tu je primer:

Če milenijci v ZDA obiščejo spletno trgovino z živili, prelistajo embalažo, da preverijo količino sladkorja v hranilni nalepki, in odidejo brez nakupa, bi lahko strojno učenje prepoznalo tak trend in prepoznalo vse stranke, ki so izvedle ta dejanja. Tržniki se lahko učijo iz takšnih podatkov v realnem času in ravnajo v skladu z njimi.

Strojno učenje zagotavljanja prave vsebine strankam

Prej je trženje strankam B2B vključevalo ustvarjanje vsebine, ki zajema njihove podatke za prihodnje promocijske dejavnosti. Na primer, prosite potencialnega kupca, da izpolni obrazec za prenos ekskluzivne e-knjige ali zahteva predstavitev izdelka. 

Čeprav bi takšna vsebina lahko zajemala potencialne stranke, večina obiskovalcev spletnega mesta neradi deli svoje e-poštne ID-je ali telefonske številke samo za ogled vsebine. Glede na ugotovitve raziskave The Manifest, 81% ljudi je opustilo spletni obrazec med izpolnjevanjem. Torej ni zagotovljen način ustvarjanja potencialnih strank.

Strojno učenje omogoča B2B tržnikom, da pridobijo kakovostne potencialne stranke na spletnem mestu, ne da bi morali od njih izpolniti obrazce za registracijo. Podjetje B2B lahko na primer s strojnim učenjem analizira obnašanje obiskovalčevega spletnega mesta in samodejno predstavi vznemirljivo vsebino na bolj personaliziran način ob pravem času. 

Kupci B2B porabljajo vsebino ne samo na podlagi potreb po nakupu, ampak tudi glede na to, na kateri točki so na nakupnem potovanju. Tako boste s predstavitvijo vsebine na določenih točkah za interakcijo s kupci in v realnem času ustrezali njihovim potrebam, lažje boste v kratkem času pridobili največje število potencialnih strank.

Strojno učenje, da se osredotočimo na samopostrežbo strank

Samopostrežba se nanaša na to, ko obiskovalec / stranka najde podporo     

Zaradi tega so številne organizacije povečale svojo samopostrežno ponudbo, da bi zagotovile boljšo uporabniško izkušnjo. Samopostrežba je pogost primer za aplikacije strojnega učenja. Klepetalnice, navidezni pomočniki in številna druga orodja, izboljšana z umetno inteligenco, se lahko učijo in simulirajo interakcije kot agent za pomoč strankam. 

Samopostrežne aplikacije se učijo iz preteklih izkušenj in interakcij za izvajanje bolj zapletenih nalog v daljšem časovnem obdobju. Ta orodja se lahko razvijejo od izvajanja bistvene komunikacije z obiskovalci spletnega mesta do optimizacije njihove interakcije, na primer odkrivanja povezave med težavo in njeno rešitvijo. 

Poleg tega nekatera orodja uporabljajo globoko učenje za nenehno improvizacijo, kar ima za posledico natančnejšo pomoč uporabnikom.

Zavijanje Up

Ne samo to, strojno učenje ima različne druge aplikacije. Za tržnike je pravi ključ, da se naučijo zapletenih in nujnih segmentov strank, njihovega vedenja in ustreznega sodelovanja s strankami. S pomočjo razumevanja različnih vidikov kupca lahko tehnologija strojnega učenja nedvomno pripelje vaše podjetje B2B do neprekosljivega uspeha.

Kaj menite?

Ta stran uporablja Akismet za zmanjšanje nezaželene pošte. Preberite, kako se vaš komentar obravnava.