Hoe kinne jo jo B2B-klanten kenne mei masine-learen?

Machine Learning

B2C-bedriuwen wurde beskôge as de foaroanmannen yn inisjativen foar klantanalyze. Ferskate kanalen lykas e-commerce, sosjale media en mobile hannel hawwe sokke bedriuwen ynskeakele marketing te meitsjen en poerbêste klanttsjinsten oan te bieden. Benammen wiidweidige gegevens en avansearre analyses fia masine-learprosedueres hawwe B2C-strategen ynskeakele om konsumintegedrach en har aktiviteiten better te herkennen fia online systemen. 

Masinelearjen biedt ek in opkommende mooglikheid om ynsjoch te krijen oer saaklike klanten. Adopsje troch B2B-bedriuwen moat lykwols noch opstarten. Nettsjinsteande de groeiende populariteit fan masine-learen, is d'r noch in soad betizing oer hoe't it past yn it hjoeddeistige begryp fan B2B klanttsjinst, Litte wy dat hjoed dúdlik meitsje.

Masinelearen patroanen te begripen yn aksjes fan klanten

Wy wite dat masine-learen gewoan in klasse algoritmen is ûntworpen om ús yntelliginsje nei te meitsjen sûnder eksplisite kommando's. En dizze oanpak is it tichtst by hoe't wy patroanen en korrelaasjes om ús hinne herkenne en ta in heger begryp komme.

Tradysjonele B2B-ynsjochaktiviteiten draaiden om beheinde gegevens lykas bedriuwsgrutte, ynkomsten, kapitalisaasje as meiwurkers, en yndustrystype klassifisearre troch SIC-koades, Mar, in rjocht programmearre tool foar masine-learen helpt jo klanten yntelligint te segmentearjen op basis fan real-time ynformaasje. 

It identifiseart relevante ynsjoggen oer de behoeften, hâldingen, foarkarren en gedrach fan klanten oangeande jo produkten of tsjinsten en brûkt dizze ynsjoggen om de aktuele marketing- en ferkeapaksjes te optimalisearjen. 

Masinelearjen foar segmintaasje fan klantgegevens 

Troch masjine-learen te brûken op alle klantgegevens dy't wy sammelje fia har aksjes op ús websides, kinne marketeers de libbenssyklus fan 'e keaper, de merk yn real-time fluch beheare en begripe, loyaliteitsprogramma's ûntwikkelje, persoanlike en relevante kommunikaasje foarmje, nije kliïnten krije weardefolle klanten foar in langere perioade behâlde.

Masinelearjen makket de avansearre segmintaasje mooglik foar ien-op-ien personalisaasje. Bygelyks as jo B2B-bedriuw in doel hat fan ferfine de klantûnderfining en it yntensivearjen fan de relevânsje fan elke kommunikaasje, koe in krekte segmintaasje fan klantgegevens de kaai hâlde.  

Om dit te barren, moatte jo lykwols ien, skjinne databank ûnderhâlde dy't masinelearen der sûnder wurking op kin operearje. Dus, as jo ienris sokke skjinne records hawwe, kinne jo masinelearjen brûke om de klanten te segmentearjen op basis fan attributen hjirûnder:

  • Libben syklus
  • Behaviors 
  • Wearde
  • Ferlet / produktbasearre attributen 
  • Demografy
  • Folle mear

Masinelearen om strategyen oan te rieden op basis fan trends 

As jo ​​ienris de klantedatabase segmentearje, soene jo kinne kinne beslute wat jo moatte dwaan op basis fan dizze gegevens. Hjir is in foarbyld:

As de milennialen yn 'e FS de online boadskipwinkel besykje, oer it pakket draaie om de hoemannichte sûker yn it fiedingsetiket te kontrolearjen, en fuortgean sûnder oankeap, kin masinelearen sa'n trend werkenne en alle klanten identifisearje dy't dizze aksjes útfierden. Marketeers kinne leare fan sokke real-time gegevens en dêrnei hannelje.

Masinelearjen om de juste ynhâld te leverjen oan klanten

Earder hat marketing oan B2B-klanten belutsen by it generearjen fan ynhâld dy't har ynformaasje opnimt foar takomstige promoasjeaktiviteiten. Bygelyks in lieding freegje om in formulier yn te foljen om in eksklusyf E-boek te downloaden of in produktdemo oan te freegjen. 

Hoewol sokke ynhâld liedingen koe fêstlizze, binne de measte websidebesikers weromhâldend om har e-ID's as tillefoannûmers te dielen gewoan om de ynhâld te besjen. Neffens de befiningen troch The Manifest survey, 81% fan 'e minsken hat in online formulier ferlitten wylst it ynfolje. Dat, it is gjin garandearre manier om leads te generearjen.

Masinelearjen stelt B2B-marketeers yn steat kwaliteare leads te krijen fan 'e webside sûnder dat se registraasjeformulieren moatte ynfolje. In B2B-bedriuw kin bygelyks machine learning brûke om it gedrach fan 'e webside fan' e besiker te analysearjen en de spannende ynhâld automatysk op in mear personalisearre manier op 'e krekte tiid te presintearjen. 

B2B-klanten konsumearje ynhâld net allinich basearre op keapbehoeften, mar ek op it punt wêr't se binne yn 'e keapreis. Hjirtroch sil de ynhâld presintearje op spesifike punten fan ynteraksje fan keaper en har behoeften yn real-time oanpasse, jo helpe yn in koarte tiid in maksimum oantal leads te krijen.

Masinelearjen om te fokusjen op selsservice fan klanten

Selservice ferwiist nei wannear't in besiker / klant de stipe fynt     

Om dy reden hawwe in protte organisaasjes har selsservice-oanbiedingen fergrutte om in bettere klantûnderfining te leverjen. Selservice is in algemien gebrûk foar masinelearapplikaasjes. Chatbots, firtuele assistinten en ferskate oare AI-ferbettere ark kinne ynteraksjes leare en simulearje lykas in klanteservice-agint. 

Selservice-tapassingen leare fan ûnderfiningen en ynteraksjes út it ferline om mear komplekse taken oer tiid út te fieren. Dizze ark kin evoluearje fan it útfieren fan essensjele kommunikaasje mei webside-besikers nei it optimalisearjen fan har ynteraksje, lykas it ûntdekken fan in korrelaasje tusken in probleem en de oplossing derfan. 

Boppedat brûke guon ark djip learen om kontinu te ymprovisearjen, wat resulteart yn krektere bystân foar brûkers.

Ynpakke

Net allinich dit, masine learen hat ferskate oare applikaasjes. Foar marketeers is it de juste kaai om yngewikkelde en ymperatyf klantesegminten te learen, har gedrach, en hoe't se op in relevante manier mei de klanten kinne omgean. Troch jo te helpen de ferskate aspekten fan klant te begripen, kin de masine-leartechnology jo B2B-bedriuw sûnder mis nimme ta ongeëvenaard sukses.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.