Как узнать своих клиентов B2B с помощью машинного обучения

Машинное обучение

Фирмы B2C считаются лидерами в инициативах по аналитике клиентов. Различные каналы, такие как электронная коммерция, социальные сети и мобильная коммерция, позволяют таким компаниям развивать маркетинг и предлагать отличные услуги для клиентов. В частности, обширные данные и расширенная аналитика с помощью процедур машинного обучения позволили стратегам B2C лучше распознавать поведение потребителей и их действия через онлайн-системы. 

Машинное обучение также предлагает новые возможности для получения информации о бизнес-клиентах. Однако внедрение в B2B-компаниях еще не началось. Несмотря на растущую популярность машинного обучения, по-прежнему существует много неясностей относительно того, как оно вписывается в текущее понимание Обслуживание клиентов B2B. Итак, давайте проясним это сегодня.

Машинное обучение для понимания закономерностей в действиях клиентов

Мы знаем, что машинное обучение - это просто класс алгоритмов, предназначенных для имитации нашего интеллекта без явных команд. И этот подход ближе всего к тому, как мы распознаем окружающие нас закономерности и корреляции и приходим к более высокому пониманию.

Традиционная деятельность по анализу B2B вращалась вокруг ограниченных данных, таких как размер компании, доход, капитализация или сотрудники, и тип отрасли, классифицированный кодами SIC. Но правильно запрограммированный инструмент машинного обучения поможет вам разумно сегментировать клиентов на основе информации в реальном времени. 

Он выявляет уместную информацию о потребностях, отношении, предпочтениях и поведении клиентов в отношении ваших продуктов или услуг и использует эту информацию для оптимизации текущих маркетинговых и торговых действий. 

Машинное обучение для сегментации данных клиентов 

Применяя машинное обучение ко всем данным о клиентах, которые мы собираем в ходе их действий с нашими веб-сайтами, маркетологи могут быстро управлять и понимать жизненный цикл покупателя, рынок в режиме реального времени, разрабатывать программы лояльности, формировать персонализированные и актуальные коммуникации, привлекать новых клиентов и удерживать ценных клиентов на более длительный период.

Машинное обучение обеспечивает расширенную сегментацию, жизненно важную для индивидуальной персонализации. Например, если ваша компания B2B ставит перед собой цель улучшение клиентского опыта и повышение актуальности каждого сообщения, точная сегментация данных о клиентах может иметь ключевое значение.  

Однако для этого вам необходимо поддерживать единую чистую базу данных, чтобы машинное обучение могло работать с ней без каких-либо проблем. Итак, когда у вас есть такие чистые записи, вы можете использовать машинное обучение для сегментации клиентов на основе атрибутов, указанных ниже:

  • Жизненный цикл
  • поведения 
  • Значение
  • Потребности / атрибуты на основе продукта 
  • Демографическая
  • Многое другое

Машинное обучение, чтобы рекомендовать стратегии, основанные на тенденциях 

После того, как вы сегментируете базу данных клиентов, вы сможете решить, что делать на основе этих данных. Вот пример:

Если миллениалы в США посетят продуктовый онлайн-магазин, перевернут упаковку, чтобы проверить количество сахара на этикетке с пищевой ценностью, и уйдут, не совершив покупки, машинное обучение сможет распознать такую ​​тенденцию и выявить всех клиентов, которые выполнили эти действия. Маркетологи могут учиться на таких данных в реальном времени и действовать соответствующим образом.

Машинное обучение для предоставления клиентам нужного контента

Ранее маркетинг для клиентов B2B включал создание контента, который собирает их информацию для будущей рекламной деятельности. Например, попросить лида заполнить форму для загрузки эксклюзивной электронной книги или запросить демо-версию продукта. 

Хотя такой контент может привлекать потенциальных клиентов, большинство посетителей веб-сайтов не хотят делиться своими идентификаторами электронной почты или номерами телефонов только для просмотра контента. Согласно результаты опроса The Manifest, 81% людей отказались от онлайн-формы при заполнении. Итак, это не гарантированный способ привлечения потенциальных клиентов.

Машинное обучение позволяет маркетологам B2B привлекать потенциальных клиентов с веб-сайта, не требуя от них заполнения регистрационных форм. Например, компания B2B может использовать машинное обучение для анализа поведения посетителей веб-сайта и автоматического представления интересного контента в более персонализированном виде в нужное время. 

Клиенты B2B потребляют контент не только на основании покупательских потребностей, но и на том этапе, в котором они находятся на пути к покупке. Следовательно, представление контента в определенных точках взаимодействия с покупателем и согласование их потребностей в режиме реального времени поможет вам получить максимальное количество потенциальных клиентов за короткое время.

Машинное обучение для самообслуживания клиентов

Самообслуживание - это когда посетитель / клиент находит поддержку.     

По этой причине многие организации расширили свои предложения самообслуживания, чтобы повысить качество обслуживания клиентов. Самообслуживание - распространенный вариант использования приложений машинного обучения. Чат-боты, виртуальные помощники и несколько других инструментов с улучшенным ИИ могут обучаться и моделировать взаимодействия, как агент по обслуживанию клиентов. 

Приложения самообслуживания учатся на прошлом опыте и взаимодействиях, чтобы со временем выполнять более сложные задачи. Эти инструменты могут развиваться от осуществления необходимого общения с посетителями веб-сайта до оптимизации их взаимодействия, например, обнаружения корреляции между проблемой и ее решением. 

Более того, некоторые инструменты используют глубокое обучение для непрерывной импровизации, что приводит к более точной помощи пользователям.

Подводя итог

Не только это, машинное обучение имеет множество других приложений. Для маркетологов это правильный ключ к изучению сложных и обязательных сегментов клиентов, их поведения и того, как взаимодействовать с клиентами соответствующим образом. Помогая вам понять различные аспекты работы с клиентами, технология машинного обучения, несомненно, может привести вашу B2B-фирму к непревзойденному успеху.

Как вы думаете?

Этот сайт использует Akismet для уменьшения количества спама. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.