Kaip pažinti savo B2B klientus mokantis mašinomis

Mašininis mokymasis

B2C firmos yra laikomos pirmaujančiomis klientų analizės iniciatyvose. Įvairūs kanalai, pvz., Elektroninė komercija, socialinė žiniasklaida ir mobilioji komercija, leido tokioms įmonėms kurti rinkodarą ir pasiūlyti puikias klientų paslaugas. Ypač gausūs duomenys ir išplėstinė analizė naudojant mašininio mokymosi procedūras leido B2C strategams geriau atpažinti vartotojų elgseną ir jų veiklą per internetines sistemas. 

Mašininis mokymasis taip pat suteikia naujų galimybių įgyti įžvalgų apie verslo klientus. Tačiau B2B įmonių įsisavinimas dar nepradėtas. Nepaisant didėjančio mašininio mokymosi populiarumo, vis dar kyla daug painiavos dėl to, kaip tai atitinka dabartinį supratimą B2B klientų aptarnavimas. Taigi išsiaiškinkime tai šiandien.

Mašininis mokymasis suprasti kliento veiksmų modelius

Mes žinome, kad mašininis mokymasis yra tiesiog algoritmų klasė, skirta imituoti mūsų intelektą be aiškių komandų. Šis požiūris yra arčiausiai to, kaip mes atpažįstame mus supančius modelius ir koreliacijas ir pasiekiame aukštesnį supratimą.

Tradicinė B2B įžvalgos veikla buvo susijusi su ribotais duomenimis, tokiais kaip įmonės dydis, pajamos, kapitalizacija ar darbuotojai ir kt pramonės tipas, klasifikuojamas pagal SIC kodus. Teisingai suprogramuotas mašininio mokymosi įrankis padeda protingai segmentuoti klientus, remiantis realiuoju laiku teikiama informacija. 

Jame nustatomos svarbios įžvalgos apie kliento poreikius, požiūrį, nuostatas ir elgesį, susijusį su jūsų produktais ar paslaugomis, ir šios įžvalgos naudojamos dabartiniams rinkodaros ir pardavimo veiksmams optimizuoti. 

Mašininis mokymasis klientų duomenų segmentavimui 

Taikydami mašininį mokymąsi visiems kliento duomenims, kuriuos renkame atlikdami veiksmus savo svetainėse, rinkodaros specialistai gali greitai valdyti ir suprasti pirkėjo gyvenimo ciklą, rinką realiuoju laiku, kurti lojalumo programas, kurti asmeninius ir aktualius ryšius, gauti naujų klientų ir išlaikyti vertingus klientus ilgesniam laikotarpiui.

Mašininis mokymasis leidžia pažangesnį segmentavimą, kuris yra gyvybiškai svarbus individualizavimui. Pavyzdžiui, jei jūsų B2B įmonės tikslas yra tobulinti klientų patirtį ir sustiprinant kiekvieno bendravimo aktualumą, tikslus klientų duomenų segmentavimas galėtų turėti raktą.  

Tačiau, kad tai įvyktų, turite turėti vieną švarią duomenų bazę, kurią mašininis mokymasis galėtų valdyti be jokio vargo. Taigi, turėdami tokius švarius įrašus, galite naudoti mašininį mokymąsi, kad suskirstytumėte klientus pagal toliau nurodytus atributus:

  • Gyvenimo ciklas
  • Elgesys 
  • Vertė
  • Poreikiai / produktas pagrįsti atributai 
  • Demografija
  • Daug daugiau

Mašininis mokymasis rekomenduoti strategijas, pagrįstas tendencijomis 

Segmentuodami klientų duomenų bazę, turėtumėte galėti nuspręsti, ką daryti, remdamiesi šiais duomenimis. Štai pavyzdys:

Jei tūkstantmečiai JAV apsilanko internetinėje maisto prekių parduotuvėje, apverčia pakuotę, kad patikrintų cukraus kiekį maistinėje etiketėje, ir eina be pirkimo, mašininis mokymasis galėtų atpažinti tokią tendenciją ir identifikuoti visus klientus, kurie atliko šiuos veiksmus. Rinkodaros specialistai gali pasimokyti iš tokių realaus laiko duomenų ir atitinkamai elgtis.

Mašininis mokymasis pristatyti klientams tinkamą turinį

Anksčiau rinkodara B2B klientams buvo kuriama turinys, kuriame kaupiama jų informacija būsimai reklaminei veiklai. Pavyzdžiui, paprašyti, kad klientas užpildytų formą, kad atsisiųstų išskirtinę el. Knygą, arba paprašykite bet kurio produkto demonstracinės versijos. 

Nors toks turinys galėtų užfiksuoti potencialius klientus, dauguma svetainės lankytojų nenoriai dalijasi savo el. Pašto ID ar telefono numeriais tik norėdami peržiūrėti turinį. Pagal „The Manifest“ tyrimo išvados, 81% žmonių atsisakė internetinės formos o pildydamas. Taigi, tai nėra garantuotas potencialių klientų generavimo būdas.

Mašininis mokymasis leidžia B2B rinkodaros specialistams iš svetainės gauti kokybiškų potencialių klientų nereikalaujant užpildyti registracijos formų. Pavyzdžiui, B2B įmonė mašininiu mokymusi gali analizuoti lankytojo elgseną svetainėje ir automatiškai tinkamu laiku pristatyti įdomų turinį asmeniškiau. 

B2B klientai turinį vartoja ne tik atsižvelgdami į pirkimo poreikius, bet ir į pirkimo kelionės tikslą. Taigi turinio pristatymas konkrečiuose pirkėjų sąveikos taškuose ir jų poreikių atitikimas realiuoju laiku padės jums gauti maksimalų potencialių klientų skaičių per trumpą laiką.

Mašininis mokymasis sutelkti dėmesį į klientų savitarną

Savitarnos paslaugos reiškia, kai lankytojas / klientas randa palaikymą     

Dėl šios priežasties daugelis organizacijų padidino savo savitarnos pasiūlą, kad suteiktų geresnę klientų patirtį. Savitarnos paslaugos yra įprastas mašininio mokymosi programų naudojimo atvejis. Pokalbių robotai, virtualūs asistentai ir keli kiti intelekto patobulinti įrankiai gali išmokti ir imituoti sąveiką kaip klientų aptarnavimo agentas. 

Savitarnos programos mokosi iš praeities patirties ir sąveikos, kad laikui bėgant galėtų atlikti sudėtingesnes užduotis. Šie įrankiai gali išsivystyti nuo esminio bendravimo su svetainės lankytojais iki jų sąveikos optimizavimo, pavyzdžiui, koreliacijos tarp problemos ir jos sprendimo atradimo. 

Be to, kai kurios priemonės naudoja gilų mokymąsi, kad nuolatos improvizuotų, o vartotojams suteikiama tikslesnė pagalba.

Baigiamasis žodis

Maža to, mašininis mokymasis turi įvairių kitų programų. Rinkodaros specialistams tai yra tinkamas raktas, norint sužinoti sudėtingus ir būtinus klientų segmentus, jų elgseną ir tai, kaip tinkamai bendrauti su klientais. Padėdama suprasti įvairius kliento aspektus, mašininio mokymosi technologija neabejotinai gali padėti jūsų B2B įmonei pasiekti nepralenkiamą sėkmę.

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.