Kuinka tuntea B2B-asiakkaasi koneoppimisen avulla

Koneen oppiminen

B2C-yrityksiä pidetään asiakasanalyysialoitteiden kärjessä. Eri kanavat, kuten sähköinen kauppa, sosiaalinen media ja mobiilikauppa, ovat antaneet tällaisille yrityksille mahdollisuuden veistää markkinointia ja tarjota erinomaista asiakaspalvelua. Erityisesti laaja tieto ja edistynyt analyysi koneoppimismenettelyjen avulla ovat antaneet B2C-strategeille mahdollisuuden tunnistaa paremmin kuluttajien käyttäytyminen ja heidän toimintansa online-järjestelmien kautta. 

Koneoppiminen tarjoaa myös uuden kyvyn saada tietoa yritysasiakkaista. B2B-yritysten hyväksymistä ei kuitenkaan ole vielä otettu käyttöön. Koneoppimisen kasvavasta suosiosta huolimatta on edelleen paljon hämmennystä siitä, miten se sopii nykyiseen käsitykseen B2B-asiakaspalvelu. Joten selvennetään tämä tänään.

Koneoppiminen ymmärtämään malleja asiakkaan toiminnassa

Tiedämme, että koneoppiminen on yksinkertaisesti algoritmien luokka, joka on suunniteltu jäljittelemään älykkyyttämme ilman nimenomaisia ​​komentoja. Ja tämä lähestymistapa on lähinnä tapaa, jolla tunnistamme ympärillämme olevat mallit ja korrelaatiot ja saavutamme korkeamman ymmärryksen.

Perinteinen B2B-oivallustoiminta keskittyi rajoitettuun tietoon, kuten yrityksen kokoon, tuloihin, pääomaan tai työntekijöihin, ja toimialatyyppi luokiteltu SIC-koodien mukaan. Oikein ohjelmoitu koneoppimistyökalu auttaa asiakkaitasi älykkäästi reaaliaikaisen tiedon perusteella. 

Se tunnistaa asiaankuuluvat näkemykset asiakkaan tarpeista, asenteista, mieltymyksistä ja käyttäytymisestä tuotteidesi tai palveluidesi suhteen ja käyttää näitä oivalluksia optimoimaan nykyiset markkinointi- ja myyntitoimet. 

Koneoppiminen asiakastietojen segmentointiin 

Soveltamalla koneoppimista kaikkiin asiakastietoihin, joita keräämme heidän verkkosivustoillaan, markkinoijat voivat nopeasti hallita ja ymmärtää ostajan elinkaarta, markkinoita reaaliajassa, kehittää kanta-asiakasohjelmia, muodostaa henkilökohtaista ja asiaankuuluvaa viestintää, saada uusia asiakkaita ja pitää arvokkaita asiakkaita pidempään.

Koneoppiminen mahdollistaa edistyneen segmentoinnin, joka on välttämätöntä henkilökohtaisen personoinnin kannalta. Esimerkiksi, jos B2B-yrityksesi tavoitteena on asiakaskokemuksen parantaminen ja tehostamalla kunkin viestinnän merkitystä, asiakastietojen tarkka segmentointi voisi pitää avainta.  

Jotta tämä tapahtuisi, sinun on kuitenkin ylläpidettävä yhtä puhdasta tietokantaa, jota koneoppiminen voi käyttää sitä ilman vaivaa. Joten, kun sinulla on niin puhtaat tietueet, voit käyttää koneoppimista segmentoimaan asiakkaita alla annettujen ominaisuuksien perusteella:

  • Elinkaari
  • käyttäytymistä 
  • Tehokas
  • Tarpeet / tuotepohjaiset määritteet 
  • Väestötiedot
  • Monta lisää

Koneoppiminen suosittelee trendeihin perustuvia strategioita 

Kun segmentoit asiakastietokannan, sinun pitäisi pystyä päättämään näiden tietojen perusteella, mitä tehdä. Tässä on esimerkki:

Jos Yhdysvaltojen vuosituhannet vierailevat verkkokaupassa, kääntävät pakkausta tarkistaakseen sokerimäärän ravintotarrassa ja kävelevät pois ostamatta, koneoppiminen voisi tunnistaa tällaisen trendin ja tunnistaa kaikki nämä toimet suorittaneet asiakkaat. Markkinoijat voivat oppia tällaisista reaaliaikaisista tiedoista ja toimia sen mukaisesti.

Koneoppiminen oikean sisällön toimittamiseksi asiakkaille

Aikaisemmin markkinointi B2B-asiakkaille oli luonut sisältöä, joka kerää heidän tietojaan tulevaa myynninedistämistä varten. Esimerkiksi pyydä lyijyä täyttämään lomake eksklusiivisen e-kirjan lataamiseksi tai pyydä mitä tahansa tuotedemoa. 

Vaikka tällainen sisältö voisi kaapata viittauksia, useimmat verkkosivuston kävijät ovat haluttomia jakamaan sähköpostitunnuksiaan tai puhelinnumeroitaan vain sisällön tarkastelemiseksi. Mukaan The Manifest -tutkimuksen tulokset, 81% ihmisistä on hylännyt verkkolomakkeen täyttäen sitä. Joten se ei ole taattu tapa tuottaa viittauksia.

Koneoppimisen avulla B2B-markkinoijat voivat hankkia laadukkaita viittauksia verkkosivustolta vaatimatta heitä täyttämään rekisteröintilomakkeita. Esimerkiksi B2B-yritys voi koneoppimisen avulla analysoida kävijän verkkosivuston käyttäytymistä ja esittää jännittävän sisällön henkilökohtaisemmalla tavalla oikeaan aikaan automaattisesti. 

B2B-asiakkaat eivät kuluta sisältöä pelkästään ostotarpeiden perusteella, vaan myös ostotapahtumassaan. Siksi sisällön esittäminen tietyissä ostajan vuorovaikutuskohdissa ja heidän tarpeidensa mukauttaminen reaaliajassa auttaa sinua saamaan enimmäismäärän viittauksia lyhyessä ajassa.

Koneoppiminen keskittymään asiakkaiden itsepalveluun

Itsepalvelulla tarkoitetaan vierailijan / asiakkaan löytämää tukea     

Tästä syystä monet organisaatiot ovat lisänneet itsepalvelutarjontaansa paremman asiakaskokemuksen tarjoamiseksi. Itsepalvelu on yleinen käyttö koneoppimissovelluksissa. Chatbotit, virtuaaliassistentit ja monet muut tekoälyä parantavat työkalut voivat oppia ja simuloida vuorovaikutusta kuten asiakaspalveluagentti. 

Itsepalvelusovellukset oppivat aiemmista kokemuksista ja vuorovaikutuksesta monimutkaisempien tehtävien suorittamiseen ajan myötä. Nämä työkalut voivat kehittyä välttämättömästä viestinnästä verkkosivuston kävijöiden kanssa heidän vuorovaikutuksensa optimointiin, kuten ongelman ja sen ratkaisun välisen korrelaation löytämiseen. 

Lisäksi jotkut työkalut käyttävät syvää oppimista improvisoimaan jatkuvasti, mikä antaa käyttäjille tarkempaa apua.

Käärimistä

Ei vain tätä, koneoppimisella on useita muita sovelluksia. Markkinoijille on oikea avain oppia monimutkaiset ja välttämättömät asiakassegmentit, heidän käyttäytymisensä ja miten olla yhteydessä asiakkaisiin asianmukaisella tavalla. Auttaen sinua ymmärtämään asiakkaan eri puolia, koneoppimisteknologia voi epäilemättä viedä B2B-yrityksesi vertaansa vailla olevaan menestykseen.

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.