Hvordan vite B2B-kundene dine med maskinlæring

Maskinlæring

B2C-selskaper betraktes som frontløpere i kundeanalysetiltak. Ulike kanaler som e-handel, sosiale medier og mobilhandel har gjort det mulig for slike virksomheter å forme markedsføring og tilby gode kundetjenester. Spesielt har omfattende data og avansert analyse via maskinlæringsprosedyrer gjort det mulig for B2C-strateger å bedre gjenkjenne forbrukeradferd og deres aktiviteter gjennom elektroniske systemer. 

Maskinlæring tilbyr også en voksende evne til å få innsikt i bedriftskunder. Imidlertid har adopsjon av B2B-firmaer ennå ikke tatt av. Til tross for den økende populariteten til maskinlæring, er det fortsatt mye forvirring om hvordan det passer inn i den nåværende forståelsen av B2B kundeservice. Så la oss fjerne det i dag.

Maskinlæring for å forstå mønstre i kundens handlinger

Vi vet at maskinlæring rett og slett er en klasse algoritmer designet for å etterligne vår intelligens uten eksplisitte kommandoer. Og denne tilnærmingen er nærmest hvordan vi gjenkjenner mønstre og sammenhenger rundt oss og kommer til en høyere forståelse.

Tradisjonelle B2B-innsiktsaktiviteter dreide seg om begrensede data som bedriftsstørrelse, inntekter, kapitalisering eller ansatte, og bransjetype klassifisert etter SIC-koder. Men et riktig programmert maskinlæringsverktøy hjelper deg med å intelligent segmentere kunder basert på sanntidsinformasjon. 

Den identifiserer relevant innsikt om kundenes behov, holdninger, preferanser og atferd angående produktene eller tjenestene dine, og bruker denne innsikten for å optimalisere de nåværende markedsførings- og salgshandlingene. 

Maskinlæring for segmentering av kundedata 

Ved å anvende maskinlæring på alle kundedata vi samler inn gjennom deres handlinger med våre nettsteder, kan markedsførere raskt administrere og forstå kjøpers livssyklus, markedet i sanntid, utvikle lojalitetsprogrammer, danne personlig og relevant kommunikasjon, få nye kunder og beholde verdifulle kunder i en lengre periode.

Maskinlæring muliggjør avansert segmentering som er avgjørende for personlig tilpasning. For eksempel hvis B2B-firmaet ditt har et mål om raffinering av kundeopplevelsen og intensivere relevansen av hver kommunikasjon, kan en presis segmentering av kundedata inneholde nøkkelen.  

For at dette skal skje, må du imidlertid opprettholde en enkelt, ren database som maskinlæring kan bruke på den uten problemer. Så når du har så rene poster, kan du bruke maskinlæring til å segmentere kundene basert på attributtene gitt nedenfor:

  • Livssyklus
  • Atferd 
  • Verdi
  • Behov / produktbaserte attributter 
  • Demografi
  • Mange fler

Maskinlæring for å anbefale strategier basert på trender 

Når du har segmentert kundedatabasen, bør du kunne bestemme hva du skal gjøre basert på disse dataene. Her er et eksempel:

Hvis tusenårsriket i USA besøker nettbutikken, blar over pakken for å sjekke mengden sukker i ernæringsmerket, og går uten å kjøpe, kan maskinlæring gjenkjenne en slik trend og identifisere alle kunder som utførte disse handlingene. Markedsførere kan lære av slike sanntidsdata og handle deretter.

Maskinlæring for å levere riktig innhold til kunder

Tidligere involverte markedsføring til B2B-kunder generering av innhold som fanger informasjonen deres for fremtidige markedsføringsaktiviteter. For eksempel å be en ledelse om å fylle ut et skjema for å laste ned en eksklusiv E-bok eller be om en produktdemo. 

Selv om slikt innhold kan fange potensielle kunder, er de fleste besøkende på nettet motvillige til å dele e-post-IDene eller telefonnumrene bare for å se innholdet. Ifølge funn av The Manifest survey, 81% av menneskene har forlatt et elektronisk skjema mens du fyller den ut. Så det er ikke en garantert måte å generere potensielle kunder på.

Maskinlæring gjør det mulig for B2B-markedsførere å skaffe seg kvalitetsledninger fra nettstedet uten å kreve at de fyller ut registreringsskjemaer. For eksempel kan et B2B-selskap bruke maskinlæring til å analysere den besøkendes nettsideadferd og presentere det spennende innholdet på en mer personlig måte til rett tid automatisk. 

B2B-kunder bruker innhold ikke bare basert på kjøpsbehov, men også på det punktet de er på i kjøpsreisen. Derfor vil presentasjon av innholdet på bestemte kjøperinteraksjonspunkter og samsvar med deres behov i sanntid hjelpe deg med å oppnå maksimalt antall potensielle kunder på kort tid.

Maskinlæring for å fokusere på kundens selvbetjening

Selvbetjening refererer til når en besøkende / kunde finner støtten     

Av den grunn har mange organisasjoner økt selvbetjeningstilbudet for å levere en bedre kundeopplevelse. Selvbetjening er en vanlig brukstilfelle for maskinlæringsapplikasjoner. Chatbots, virtuelle assistenter og flere andre AI-forbedrede verktøy kan lære og simulere interaksjoner som en kundeserviceagent. 

Selvbetjeningsapplikasjoner lærer av tidligere erfaringer og interaksjoner for å utføre mer komplekse oppgaver over tid. Disse verktøyene kan utvikle seg fra å utføre viktig kommunikasjon med besøkende på nettstedet til å optimalisere deres interaksjon, for eksempel å oppdage en sammenheng mellom et problem og løsningen. 

Videre bruker noen verktøy dyp læring for å improvisere kontinuerlig, noe som resulterer i mer nøyaktig hjelp til brukerne.

Innpakning Up

Ikke bare dette, maskinlæring har forskjellige andre applikasjoner. For markedsførere er det den rette nøkkelen til å lære intrikate og tvingende kundesegmenter, deres oppførsel, og hvordan man kan engasjere seg med kundene på en relevant måte. Ved å hjelpe deg med å forstå de forskjellige aspektene ved kunden, kan maskinlæringsteknologien utvilsomt ta B2B-firmaet ditt til uovertruffen suksess.

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.