Hoe u u B2B-kliënte met masjienleer ken Martech Zone
B2C-ondernemings word beskou as die voorlopers in kliënte-ontledingsinisiatiewe. Verskeie kanale soos e-handel, sosiale media en mobiele handel het sulke ondernemings in staat gestel om bemarking uit te beeld en uitstekende kliëntedienste te bied. Veral uitgebreide data en gevorderde analise via masjienleerprosedures het B2C-stratege in staat gestel om verbruikersgedrag en hul aktiwiteite beter te herken deur middel van aanlynstelsels.
Masjienleer bied ook 'n opkomende vermoë om insigte oor sakeklante te verkry. Die aanneming deur B2B-ondernemings moet egter nog nie begin nie. Ondanks die toenemende gewildheid van masjienleer, is daar steeds baie verwarring oor hoe dit inpas by die huidige begrip van B2B kliëntediens. Laat ons dit dus vandag duidelik maak.
Masjienleer om patrone in klante se optrede te verstaan
Ons weet dat masjienleer bloot 'n klas algoritmes is wat ontwerp is om ons intelligensie na te boots sonder eksplisiete opdragte. En hierdie benadering is die naaste aan hoe ons patrone en korrelasies rondom ons herken en tot 'n hoër begrip kom.
Tradisionele B2B-insigaktiwiteite het gedraai om beperkte data, soos grootte van die maatskappy, inkomste, kapitalisasie of werknemers, en bedryfstipe geklassifiseer volgens SIC-kodes. Maar 'n masjienleerinstrument wat reg geprogrammeer is, help u om klante intelligent te segmenteer op grond van intydse inligting.
Dit identifiseer toepaslike insigte oor die behoeftes, houdings, voorkeure en gedrag van die kliënt rakende u produkte of dienste en gebruik hierdie insigte om die huidige bemarkings- en verkoopsaksies te optimaliseer.
Masjienleer vir segmentering van kliëntedata
Deur masjienleer toe te pas op al die kliëntedata wat ons versamel deur middel van hul optrede op ons webwerwe, kan bemarkers die koper se lewenssiklus, die mark in realtime vinnig bestuur en verstaan, lojaliteitsprogramme ontwikkel, gepersonaliseerde en relevante kommunikasie vorm, nuwe kliënte kry en waardevolle klante vir 'n langer tydperk te behou.
Masjienleer maak die gevorderde segmentering moontlik wat noodsaaklik is vir een-tot-een-personalisering. As u B2B-onderneming byvoorbeeld die doel het die verfyning van die kliënte-ervaring en om die relevansie van elke kommunikasie te versterk, kan 'n presiese segmentering van kliëntedata die sleutel hou.
Om dit te laat gebeur, moet u egter 'n enkele, skoon databasis onderhou wat masjienleer sonder enige probleem kan gebruik. Sodra u sulke skoon rekords het, kan u masjienleer gebruik om die klante te segmenteer op grond van die onderstaande kenmerke:
Behoeftes / produkgebaseerde eienskappe
Masjienleer om strategieë aan te beveel gebaseer op tendense
Sodra u die kliënte-databasis segmenteer, moet u op grond van hierdie data kan besluit wat u moet doen. Hier is 'n voorbeeld:
As die duisendjariges in die VSA die aanlyn kruidenierswinkel besoek, die pakket omslaan om die hoeveelheid suiker in die voedingsetiket na te gaan en wegloop sonder om te koop, kan masjienleer die tendens herken en alle klante identifiseer wat hierdie aksies uitgevoer het. Bemarkers kan uit sulke intydse data leer en daarvolgens optree.
Masjienleer om die regte inhoud aan klante te lewer
Vroeër het bemarking aan B2B-klante behels dat hulle inhoud genereer wat hul inligting vang vir toekomstige promosie-aktiwiteite. Om byvoorbeeld 'n leidraad te vra om 'n vorm in te vul om 'n eksklusiewe E-boek af te laai of om 'n produkdemo aan te vra.
Alhoewel sulke inhoud leidrade kan opneem, is die meeste webwerfbesoekers huiwerig om hul e-pos-ID's of telefoonnommers te deel net om die inhoud te sien. Volgens die bevindinge deur The Manifest survey, 81% van die mense het 'n aanlynvorm laat vaar terwyl jy dit invul. Dit is dus nie 'n gewaarborgde manier om leidrade te genereer nie.
Masjienleer stel B2B-bemarkers in staat om leidrade van die kwaliteit van die webwerf te bekom sonder dat hulle registrasievorms moet invul. 'N B2B-onderneming kan byvoorbeeld masjienleer gebruik om die besoeker se webwerfgedrag te ontleed en die opwindende inhoud op 'n meer persoonlike manier op die regte tyd outomaties aan te bied.
B2B-klante verbruik inhoud nie net op grond van die koopbehoeftes nie, maar ook op die punt waar hulle in die koopreis is. Die aanbieding van die inhoud op spesifieke koperinteraksiepunte en die realtime aanpassing van hul behoeftes sal u dus help om binne 'n kort tyd 'n maksimum aantal leidrade te verkry.
Masjienleer om op klante se selfdiens te fokus
Selfdiens verwys na wanneer 'n besoeker / klant die ondersteuning vind
Om hierdie rede het baie organisasies hul selfdiensaanbiedinge verhoog om 'n beter kliënte-ervaring te lewer. Selfdiens is 'n algemene gebruiksgeval vir masjienleertoepassings. Chatbots, virtuele assistente en verskeie ander AI-verbeterde instrumente kan interaksies leer en simuleer soos 'n kliëntediensagent.
Selfdienstoepassings leer uit ervarings en interaksies uit die verlede om meer ingewikkelde take oor tyd uit te voer. Hierdie instrumente kan ontwikkel van die uitvoering van noodsaaklike kommunikasie met webwerfbesoekers tot die optimalisering van hul interaksie, soos om 'n verband tussen 'n probleem en die oplossing daarvan te ontdek.
Sommige instrumente gebruik ook diep leer om voortdurend te improviseer, wat gebruikers meer akkuraat sal help.
Nie net dit nie, masjienleer het verskillende toepassings. Vir bemarkers is dit die regte sleutel om ingewikkelde en noodsaaklike kliënte-segmente te leer, hul gedrag en hoe om op 'n relevante manier met die klante om te gaan. Deur die verskillende aspekte van klante te verstaan, kan die masjienleertegnologie u B2B-onderneming ongetwyfeld tot ongeëwenaarde sukses bring.
Tags: b2bb2b kliëntediensklante-aksieklantegedragkliënt databasiskliënt demografiekliënte se lewensikluskliënte waardediep leermachine learningmanifeste opnameselfdienssic kodesvirtuele assistente
Emily Johnson is 'n bemarkingskonsultant met tien jaar ervaring in die uitvoering van bemarkingstrategieë. Tans is sy hoof van die bemarkingsafdeling by Blou Mail Media, 'n bekende B2B-oplossing vir data-oplossings, gevestig uit Irving, Texas.