Як дізнатися своїх клієнтів B2B за допомогою машинного навчання

машинне навчання

Фірми В2С вважаються фаворитами в ініціативах з аналізу споживачів. Різні канали, такі як електронна комерція, соціальні медіа та мобільна комерція, дозволили таким компаніям ліпити маркетинг та пропонувати відмінне обслуговування клієнтів. Зокрема, великі дані та вдосконалена аналітика за допомогою процедур машинного навчання дозволили стратегам B2C краще розпізнати поведінку споживачів та їх діяльність за допомогою онлайн-систем. 

Машинне навчання також пропонує нові можливості отримувати уявлення про бізнес-клієнтів. Однак прийняття компаніями B2B ще не розпочалось. Незважаючи на зростаючу популярність машинного навчання, все ще існує багато плутанини щодо того, як це вписується в сучасне розуміння Обслуговування клієнтів B2B. Тож давайте прояснимо це сьогодні.

Машинне навчання розуміння закономірностей у діях замовника

Ми знаємо, що машинне навчання - це просто клас алгоритмів, покликаних імітувати наш інтелект без явних команд. І цей підхід є найближчим до того, як ми розпізнаємо закономірності та співвідношення, що нас оточують, і дійдемо до вищого розуміння.

Традиційна інформаційна діяльність B2B оберталася навколо обмежених даних, таких як розмір компанії, дохід, капіталізація або співробітники та тип галузі, класифікований за кодами SIC. Але правильно запрограмований інструмент машинного навчання допомагає розумно сегментувати клієнтів на основі інформації в режимі реального часу. 

Він визначає відповідні уявлення про потреби, ставлення, уподобання та поведінку щодо ваших товарів чи послуг та використовує ці ідеї для оптимізації поточних маркетингових та збутових дій. 

Машинне навчання для сегментації даних клієнтів 

Застосовуючи машинне навчання до всіх даних про клієнтів, які ми збираємо завдяки їхнім діям на наших веб-сайтах, маркетологи можуть швидко керувати та розуміти життєвий цикл покупця, ринок у режимі реального часу, розробляти програми лояльності, формувати персоналізовані та відповідні комунікації, залучати нових клієнтів та утримувати цінних клієнтів на довший період.

Машинне навчання забезпечує вдосконалену сегментацію, життєво важливу для індивідуальної персоналізації. Наприклад, якщо ваша компанія B2B має на меті вдосконалення клієнтського досвіду а посилюючи актуальність кожного спілкування, точна сегментація даних клієнтів може мати ключове значення.  

Однак, щоб це сталося, вам потрібно підтримувати єдину чисту базу даних, щоб машинне навчання могло працювати на ній без будь-яких клопотів. Отже, коли у вас є такі чисті записи, ви можете використовувати машинне навчання для сегментації клієнтів на основі атрибутів, наведених нижче:

  • Життєвий цикл
  • Поведінка 
  • значення
  • Потреби / атрибути на основі товару 
  • Демографічна
  • Набагато більше

Машинне навчання рекомендувати стратегії на основі тенденцій 

Після сегментації бази даних клієнтів ви зможете вирішити, що робити на основі цих даних. Ось приклад:

Якщо тисячоліття в США завітають до Інтернет-магазину, перевернуть упаковку, щоб перевірити кількість цукру на харчовій етикетці, і підуть, не купуючи, машинне навчання може розпізнати таку тенденцію та визначити всіх клієнтів, які виконували ці дії. Маркетологи можуть вчитися на таких даних у режимі реального часу і діяти відповідно.

Машинне навчання, щоб доставити клієнтам правильний вміст

Раніше маркетинг для клієнтів B2B передбачав створення вмісту, який фіксує їх інформацію для майбутніх рекламних заходів. Наприклад, попросити потенційного клієнта заповнити форму для завантаження ексклюзивної електронної книги або подати запит на демонстрацію будь-якого товару. 

Хоча такий вміст може захоплювати потенційних клієнтів, більшість відвідувачів веб-сайту неохоче діляться своїми ідентифікаторами електронної пошти або номерами телефонів лише для перегляду вмісту. Відповідно до висновки опитування The Manifest, 81% людей відмовились від онлайн-форми при заповненні. Отже, це не гарантований спосіб генерування потенційних клієнтів.

Машинне навчання дозволяє маркетологам B2B отримувати якісні потенційні клієнти з веб-сайту, не вимагаючи від них заповнення реєстраційних форм. Наприклад, компанія B2B може використовувати машинне навчання для аналізу поведінки веб-сайту відвідувача та автоматичного подання захоплюючого вмісту в більш персоналізований спосіб у потрібний час. 

Клієнти B2B споживають вміст не лише на основі потреб у купівлі, але й з точки зору, на якому вони перебувають у процесі покупки. Отже, представлення вмісту в конкретних точках взаємодії покупця та відповідність їхнім потребам у режимі реального часу допоможуть вам отримати максимальну кількість потенційних клієнтів за короткий час.

Машинне навчання, щоб зосередитись на самообслуговуванні клієнтів

Самообслуговування означає, коли відвідувач / клієнт знаходить підтримку     

З цієї причини багато організацій збільшили свої пропозиції самообслуговування, щоб забезпечити кращий досвід клієнтів. Самообслуговування - це поширений варіант використання програм машинного навчання. Чат-боти, віртуальні помічники та декілька інших інструментів, розширених за допомогою штучного інтелекту, можуть вивчати та імітувати взаємодії, як агент обслуговування клієнтів. 

Додатки самообслуговування використовують досвід минулого досвіду та взаємодії для виконання більш складних завдань з часом. Ці інструменти можуть розвиватися від здійснення важливих комунікацій з відвідувачами веб-сайту до оптимізації їх взаємодії, наприклад, виявлення кореляції між проблемою та її рішенням. 

Більше того, деякі інструменти використовують глибоке навчання для постійної імпровізації, що призводить до більш точної допомоги користувачам.

Підводячи підсумок

Мало того, машинне навчання має різні інші додатки. Для маркетологів правильним ключем є вивчення складних та обов’язкових сегментів клієнтів, їх поведінки та відповідного взаємодії з клієнтами. Допомагаючи вам зрозуміти різні аспекти клієнта, технологія машинного навчання, безсумнівно, може довести вашу фірму B2B до неперевершеного успіху.

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.