Sådan kender du dine B2B-kunder med maskinindlæring

Maskinelæring

B2C-virksomheder betragtes som frontløberne i kundeanalyseinitiativer. Forskellige kanaler som e-handel, sociale medier og mobil handel har gjort det muligt for sådanne virksomheder at forme markedsføring og tilbyde fremragende kundeservice. Især omfattende data og avanceret analyse via maskinlæringsprocedurer har gjort det muligt for B2C-strateger at genkende forbrugeradfærd og deres aktiviteter gennem online-systemer. 

Maskinindlæring tilbyder også en voksende evne til at få indsigt i erhvervskunder. Adoptagelse af B2B-virksomheder har dog endnu ikke startet. På trods af maskinlæringens voksende popularitet er der stadig en masse forvirring om, hvordan den passer inden for den nuværende forståelse af B2B kundeservice. Så lad os rydde op i dag.

Maskinlæring til at forstå mønstre i kundens handlinger

Vi ved, at maskinindlæring simpelthen er en klasse af algoritmer designet til at efterligne vores intelligens uden eksplicitte kommandoer. Og denne tilgang er tættest på, hvordan vi genkender mønstre og sammenhænge omkring os og når frem til en højere forståelse.

Traditionelle B2B indsigtsaktiviteter drejede sig om begrænsede data såsom virksomhedsstørrelse, omsætning, kapitalisering eller medarbejdere og branchetype klassificeret efter SIC-koder. Men et korrekt programmeret værktøj til maskinindlæring hjælper dig med at segmentere kunder intelligent baseret på information i realtid. 

Det identificerer relevant indsigt om kundens behov, holdninger, præferencer og adfærd vedrørende dine produkter eller tjenester og bruger disse indsigter til at optimere de aktuelle marketing- og salgshandlinger. 

Machine Learning til kundedatasegmentering 

Ved at anvende maskinlæring på alle kundedata, vi indsamler gennem deres handlinger på vores websteder, kan marketingfolk hurtigt styre og forstå købers livscyklus, markedet i realtid, udvikle loyalitetsprogrammer, danne personlig og relevant kommunikation, få nye kunder og fastholde værdifulde kunder i en længere periode.

Maskinindlæring muliggør avanceret segmentering, der er afgørende for en-til-en-personalisering. For eksempel, hvis dit B2B-firma har et mål om raffinering af kundeoplevelsen og intensivere relevansen af ​​hver kommunikation, kan en nøjagtig segmentering af kundedata indeholde nøglen.  

For at dette kan ske, skal du imidlertid opretholde en enkelt, ren database, som maskinindlæring kan fungere uden besvær. Så når du har så rene optegnelser, kan du bruge maskinindlæring til at segmentere kunderne baseret på attributterne nedenfor:

  • Livscyklus
  • Behaviors 
  • Værdi
  • Behov / produktbaserede attributter 
  • Demografi
  • Mange flere

Machine Learning til at anbefale strategier baseret på tendenser 

Når du har segmenteret kundedatabasen, skal du være i stand til at beslutte, hvad du skal gøre på baggrund af disse data. Her er et eksempel:

Hvis tusindårene i USA besøger online-købmanden, vælter pakken for at kontrollere mængden af ​​sukker i ernæringsmærket og går uden at købe, kunne maskinindlæring genkende en sådan tendens og identificere alle kunder, der udførte disse handlinger. Markedsførere kan lære af sådanne realtidsdata og handle i overensstemmelse hermed.

Machine Learning til at levere det rigtige indhold til kunder

Tidligere involverede markedsføring til B2B-kunder generering af indhold, der fanger deres information til fremtidige salgsfremmende aktiviteter. For eksempel at bede om en lead for at udfylde en formular for at downloade en eksklusiv E-bog eller anmode om en produktdemo. 

Selvom sådant indhold kunne fange kundeemner, er de fleste besøgende på webstedet tilbageholdende med at dele deres e-mail-id'er eller telefonnumre bare for at se indholdet. Ifølge fund fra The Manifest survey, 81% af befolkningen har forladt en onlineformular mens du udfylder det. Så det er ikke en garanteret måde at generere kundeemner på.

Maskinindlæring giver B2B-marketingfolk mulighed for at erhverve kvalitetsledninger fra webstedet uden at kræve, at de udfylder registreringsformularer. For eksempel kan en B2B-virksomhed bruge maskinlæring til at analysere den besøgendes webstedsadfærd og præsentere det spændende indhold på en mere personlig måde på det rigtige tidspunkt automatisk. 

B2B-kunder forbruger indhold ikke kun baseret på købsbehov, men også på det punkt, de er på i købsrejsen. Derfor kan præsentation af indholdet på bestemte køberinteraktionssteder og matchning af deres behov i realtid hjælpe dig med at få et maksimalt antal kundeemner på kort tid.

Machine Learning til at fokusere på kundens selvbetjening

Selvbetjening refererer til, når en besøgende / kunde finder supporten     

Af den grund har mange organisationer øget deres selvbetjeningstilbud for at levere en bedre kundeoplevelse. Selvbetjening er en almindelig brugssag til maskinindlæringsapplikationer. Chatbots, virtuelle assistenter og flere andre AI-forbedrede værktøjer kan lære og simulere interaktioner som en kundeserviceagent. 

Selvbetjeningsapplikationer lærer af tidligere erfaringer og interaktioner for at udføre mere komplekse opgaver over tid. Disse værktøjer kan udvikle sig fra at udføre vigtig kommunikation med besøgende på websitet til at optimere deres interaktion, såsom at opdage en sammenhæng mellem et problem og dets løsning. 

Desuden bruger nogle værktøjer dyb læring til kontinuerligt at improvisere, hvilket resulterer i mere nøjagtig hjælp til brugerne.

Indpakning op

Ikke kun dette, maskinindlæring har forskellige andre applikationer. For marketingfolk er det den rigtige nøgle til at lære indviklede og bydende kundesegmenter, deres adfærd og hvordan man interagerer med kunderne på en relevant måde. Ved at hjælpe dig med at forstå de forskellige aspekter af kunden kan maskinindlæringsteknologien uden tvivl føre dit B2B-firma til uovertruffen succes.

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.