Hur du känner till dina B2B-kunder med maskininlärning

Maskininlärning

B2C-företag betraktas som de främsta i kundanalysinitiativ. Olika kanaler som e-handel, sociala medier och mobilhandel har gjort det möjligt för sådana företag att skulptera marknadsföring och erbjuda utmärkta kundtjänster. Speciellt har omfattande data och avancerad analys via maskininlärningsförfaranden gjort det möjligt för B2C-strateger att bättre känna igen konsumentbeteende och deras aktiviteter via online-system. 

Maskininlärning erbjuder också en framväxande förmåga att få insikter om företagskunder. Men antagandet av B2B-företag har ännu inte tagit fart. Trots den växande populariteten för maskininlärning finns det fortfarande mycket förvirring om hur det passar inom den nuvarande förståelsen för B2B kundtjänst. Så låt oss rensa upp det idag.

Maskininlärning för att förstå mönster i kundens åtgärder

Vi vet att maskininlärning helt enkelt är en klass av algoritmer som är utformade för att efterlikna vår intelligens utan uttryckliga kommandon. Och detta tillvägagångssätt är närmast hur vi känner igen mönster och korrelationer som omger oss och når en högre förståelse.

Traditionella B2B-insiktsaktiviteter kretsade kring begränsad data som företagsstorlek, intäkter, kapitalisering eller anställda och industrityp klassificerad efter SIC-koder. Men ett rätt programmerat maskininlärningsverktyg hjälper dig att intelligent segmentera kunder baserat på realtidsinformation. 

Den identifierar relevanta insikter om kundens behov, attityder, preferenser och beteenden beträffande dina produkter eller tjänster och använder dessa insikter för att optimera de aktuella marknadsförings- och försäljningsåtgärderna. 

Maskininlärning för segmentering av kunddata 

Genom att tillämpa maskininlärning på all kundinformation vi samlar in genom deras handlingar med våra webbplatser kan marknadsförare snabbt hantera och förstå köparens livscykel, marknaden i realtid, utveckla lojalitetsprogram, bilda personlig och relevant kommunikation, få nya kunder och behålla värdefulla kunder under en längre period.

Maskininlärning möjliggör avancerad segmentering som är avgörande för en-till-en-personalisering. Till exempel om ditt B2B-företag har ett mål om förfina kundupplevelsen och intensifiera relevansen för varje kommunikation kan en exakt segmentering av kunddata innehålla nyckeln.  

För att detta ska ske måste du dock ha en enda, ren databas som maskininlärning kan fungera på utan problem. Så när du har sådana rena poster kan du använda maskininlärning för att segmentera kunderna baserat på attribut som anges nedan:

  • Livscykel
  • beteenden 
  • Värde
  • Behov / produktbaserade attribut 
  • Demografi
  • Många fler

Maskininlärning för att rekommendera strategier baserat på trender 

När du har segmenterat kunddatabasen ska du kunna bestämma vad du ska göra baserat på dessa uppgifter. Här är ett exempel:

Om årtusenden i USA besöker livsmedelsbutiken online, vänder på paketet för att kontrollera mängden socker i näringsetiketten och går av utan att köpa, kan maskininlärning känna igen en sådan trend och identifiera alla kunder som utfört dessa åtgärder. Marknadsförare kan lära av sådan realtidsdata och agera därefter.

Maskininlärning för att leverera rätt innehåll till kunder

Tidigare innebar marknadsföring till B2B-kunder att generera innehåll som samlar in deras information för framtida marknadsföringsaktiviteter. Till exempel att be en ledning att fylla i ett formulär för att ladda ner en exklusiv e-bok eller begära en produktdemo. 

Även om sådant innehåll kan fånga leads är de flesta webbplatsbesökare ovilliga att dela sina e-post-ID eller telefonnummer bara för att se innehållet. Enligt resultat av The Manifest survey, 81% av människorna har övergivit ett onlineformulär medan du fyller i den. Så det är inte ett garanterat sätt att generera leads.

Maskininlärning gör det möjligt för B2B-marknadsförare att skaffa kvalitetsledningar från webbplatsen utan att de behöver fylla i registreringsformulär. Till exempel kan ett B2B-företag använda maskininlärning för att analysera besökarens webbplatsbeteende och automatiskt presentera det spännande innehållet på ett mer personligt sätt vid rätt tidpunkt. 

B2B-kunder konsumerar innehåll inte bara baserat på köpbehov utan också på den punkt de är på i köpresan. Att presentera innehållet vid specifika interaktionsställen för köpare och matcha deras behov i realtid hjälper dig att få ett maximalt antal leads på kort tid.

Maskininlärning för att fokusera på kundservice

Självbetjäning avser när en besökare / kund hittar supporten     

Av den anledningen har många organisationer ökat sina självbetjäningserbjudanden för att ge en bättre kundupplevelse. Självbetjäning är ett vanligt användningsfall för applikationer för maskininlärning. Chatbots, virtuella assistenter och flera andra AI-förbättrade verktyg kan lära sig och simulera interaktioner som en kundtjänstagent. 

Självbetjäningsapplikationer lär sig av tidigare erfarenheter och interaktioner för att utföra mer komplexa uppgifter över tiden. Dessa verktyg kan utvecklas från att utföra viktig kommunikation med webbplatsbesökare till att optimera deras interaktion, som att upptäcka ett samband mellan en fråga och dess lösning. 

Dessutom använder vissa verktyg djupt lärande för att improvisera kontinuerligt, vilket resulterar i mer exakt hjälp till användarna.

Inslag Up

Inte bara detta, maskininlärning har olika andra applikationer. För marknadsförare är det rätt nyckel att lära sig invecklade och tvingande kundsegment, deras beteende och hur man kan engagera sig med kunderna på ett relevant sätt. Genom att hjälpa dig att förstå de olika aspekterna av kunden kan maskininlärningstekniken utan tvekan ta ditt B2B-företag till oöverträffad framgång.

Vad tror du?

Den här sidan använder Akismet för att minska spam. Läs om hur din kommentardata behandlas.