Kā uzzināt savus B2B klientus ar mašīnmācīšanos

Mašīnu mācīšana

B2C firmas tiek uzskatītas par līderēm klientu analīzes iniciatīvās. Dažādi kanāli, piemēram, e-komercija, sociālie mediji un mobilā komercija, ļāva šādiem uzņēmumiem veidot mārketingu un piedāvāt izcilus klientu pakalpojumus. Īpaši plaši dati un uzlabota analīze, izmantojot mašīnmācīšanās procedūras, ir ļāvuši B2C stratēģiem labāk atpazīt patērētāju uzvedību un viņu darbības, izmantojot tiešsaistes sistēmas. 

Mašīnmācība piedāvā arī jaunas iespējas iegūt ieskatu par biznesa klientiem. Tomēr B2B uzņēmumu pieņemšana vēl nav sākusies. Neskatoties uz mašīnmācīšanās pieaugošo popularitāti, joprojām ir daudz neskaidrību par to, kā tas atbilst pašreizējai izpratnei B2B klientu apkalpošana. Tātad to noskaidrosim šodien.

Mašīnmācīšanās izprast modeļus klienta darbībās

Mēs zinām, ka mašīnmācīšanās ir vienkārši algoritmu klase, kas izstrādāta, lai atdarinātu mūsu inteliģenci bez skaidrām komandām. Šī pieeja ir vistuvāk tam, kā mēs atpazīstam apkārt esošos modeļus un korelācijas un sasniedzam augstāku izpratni.

Tradicionālās B2B ieskatu darbības bija saistītas ar ierobežotiem datiem, piemēram, uzņēmuma lielumu, ieņēmumiem, kapitalizāciju vai darbiniekiem un nozares tips, kas klasificēts pēc SIC kodiem. Pareizi ieprogrammēts mašīnmācīšanās rīks palīdz saprātīgi segmentēt klientus, pamatojoties uz reāllaika informāciju. 

Tas identificē atbilstošu ieskatu par klienta vajadzībām, attieksmi, vēlmēm un uzvedību attiecībā uz jūsu produktiem vai pakalpojumiem un izmanto šo ieskatu, lai optimizētu pašreizējās mārketinga un pārdošanas darbības. 

Mašīnmācīšanās klientu datu segmentēšanai 

Pielietojot mašīnmācīšanos visiem klientu datiem, kurus mēs savācam, rīkojoties ar mūsu vietnēm, tirgotāji var ātri pārvaldīt un izprast pircēja dzīves ciklu, tirgu reāllaikā, izstrādāt lojalitātes programmas, veidot personalizētus un atbilstošus sakarus, iegūt jaunus klientus un ilgāk saglabāt vērtīgus klientus.

Mašīnmācīšanās ļauj uzlabot segmentāciju, kas ir ļoti svarīga individuālai personalizēšanai. Piemēram, ja jūsu B2B firmai ir mērķis uzlabojot klientu pieredzi un pastiprinot katras saziņas atbilstību, precīzu klientu datu segmentāciju varētu turēt atslēga.  

Tomēr, lai tas notiktu, jums ir jāuztur vienota, tīra datu bāze, kurā mašīnmācīšanās to var darbināt bez problēmām. Tātad, kad jums ir tik tīri ieraksti, varat izmantot mašīnmācīšanos, lai segmentētu klientus, pamatojoties uz tālāk norādītajiem atribūtiem:

  • Dzīves cikls
  • Uzvedība 
  • Vērtība
  • Vajadzības / produkta atribūti 
  • Demogrāfija
  • Daudz vairāk

Mašīnmācība ieteikt stratēģijas, pamatojoties uz tendencēm 

Kad segmentējat klientu datu bāzi, jums vajadzētu būt iespējai izlemt, ko darīt, pamatojoties uz šiem datiem. Lūk, piemērs:

Ja ASV tūkstošgades apmeklētāji apmeklē tiešsaistes pārtikas veikalu, pārvelk iepakojumu, lai pārbaudītu cukura daudzumu uztura etiķetē, un iet prom bez pirkuma, mašīnmācīšanās varētu atpazīt šādu tendenci un identificēt visus klientus, kuri veica šīs darbības. Mārketinga speciālisti var mācīties no šādiem reāllaika datiem un attiecīgi rīkoties.

Mašīnmācīšanās pareizā satura piegādei klientiem

Iepriekš mārketings B2B klientiem bija saistīts ar tāda satura ģenerēšanu, kas apkopo viņu informāciju turpmākajām reklāmas darbībām. Piemēram, lūdzot potenciālu aizpildīt veidlapu, lai lejupielādētu ekskluzīvu E-grāmatu, vai pieprasa jebkura produkta demonstrāciju. 

Lai gan šāds saturs varētu piesaistīt potenciālos klientus, lielākā daļa vietņu apmeklētāju nevēlas kopīgot savus e-pasta ID vai tālruņa numurus, lai tikai apskatītu saturu. Saskaņā ar The Manifest aptaujas secinājumi, 81% cilvēku ir atteikušies no tiešsaistes veidlapas kamēr to aizpilda. Tātad, tas nav garantēts veids, kā ģenerēt potenciālos klientus.

Mašīnmācība ļauj B2B tirgotājiem iegūt kvalitatīvus potenciālos pirkumus no vietnes, neprasot viņiem aizpildīt reģistrācijas veidlapas. Piemēram, B2B uzņēmums var izmantot mašīnmācīšanos, lai analizētu apmeklētāja uzvedību vietnē un automātiski īstajā laikā automātiski parādītu aizraujošo saturu personalizētākā veidā. 

B2B klienti patērē saturu ne tikai, pamatojoties uz pirkšanas vajadzībām, bet arī uz to, kādā brīdī viņi atrodas pirkšanas ceļojumā. Tādējādi satura prezentēšana konkrētos pircēju mijiedarbības punktos un viņu vajadzību atbilstība reāllaikā palīdzēs īsā laikā iegūt maksimālu potenciālo klientu skaitu.

Mašīnmācīšanās koncentrēties uz klientu pašapkalpošanos

Pašapkalpošanās attiecas uz gadījumu, kad apmeklētājs / klients atrod atbalstu     

Šī iemesla dēļ daudzas organizācijas ir palielinājušas savus pašapkalpošanās piedāvājumus, lai sniegtu labāku klientu pieredzi. Pašapkalpošanās ir mašīnmācīšanās lietojumprogrammu izplatīts lietojums. Tērzēšanas roboti, virtuālie palīgi un vairāki citi AI uzlaboti rīki var mācīties un simulēt mijiedarbību, piemēram, klientu apkalpošanas aģents. 

Pašapkalpošanās lietojumprogrammas mācās no iepriekšējās pieredzes un mijiedarbības, lai laika gaitā veiktu sarežģītākus uzdevumus. Šie rīki var attīstīties no būtiskas saziņas ar vietnes apmeklētājiem līdz viņu mijiedarbības optimizēšanai, piemēram, korelācijas atklāšanai starp jautājumu un tā risinājumu. 

Turklāt daži rīki izmanto dziļu mācīšanos, lai nepārtraukti improvizētu, kā rezultātā lietotājiem tiek sniegta precīzāka palīdzība.

Ietīšana Up

Mašīnmācībai ir ne tikai dažādi lietojumi. Mārketinga speciālistiem tā ir pareizā atslēga, lai uzzinātu sarežģītus un obligātus klientu segmentus, viņu uzvedību un to, kā attiecīgā veidā sazināties ar klientiem. Palīdzot jums izprast dažādus klienta aspektus, mašīnmācīšanās tehnoloģija neapšaubāmi var novest jūsu B2B uzņēmumu ar nepārspējamiem panākumiem.

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.