Kako znati svoje B2B kupce pomoću strojnog učenja

Strojno učenje

B2C tvrtke smatraju se vodećima u inicijativama za analitiku kupaca. Razni kanali poput e-trgovine, društvenih medija i mobilne trgovine omogućili su takvim tvrtkama da oblikuju marketing i ponude izvrsne usluge kupcima. Opsežni podaci i napredna analitika putem postupaka strojnog učenja omogućili su B2C stratezima da bolje prepoznaju ponašanje potrošača i njihove aktivnosti putem mrežnih sustava. 

Strojno učenje također nudi novu sposobnost stjecanja uvida o poslovnim kupcima. Međutim, usvajanje od strane B2B tvrtki tek treba započeti. Unatoč rastućoj popularnosti strojnog učenja, još uvijek postoji mnogo zabune oko toga kako se uklapa u trenutno shvaćanje B2B služba za korisnike. Pa razjasnimo to danas.

Strojno učenje za razumijevanje obrazaca u postupcima kupca

Znamo da je strojno učenje jednostavno klasa algoritama osmišljenih da oponašaju našu inteligenciju bez izričitih naredbi. I ovaj je pristup najbliži načinu na koji prepoznajemo obrasce i korelacije koji nas okružuju i dolazimo do višeg razumijevanja.

Tradicionalne B2B aktivnosti uvida vrtjele su se oko ograničenih podataka kao što su veličina tvrtke, prihod, kapitalizacija ili zaposlenici i vrsta djelatnosti klasificirana prema SIC kodovima. Ispravno programirani alat za strojno učenje pomaže vam inteligentno segmentirati kupce na temelju podataka u stvarnom vremenu. 

Identificira relevantne uvide o potrebama, stavovima, preferencijama i ponašanju kupaca u vezi s vašim proizvodima ili uslugama i koristi ih za optimizaciju trenutnih marketinških i prodajnih akcija. 

Strojno učenje za segmentaciju podataka o kupcima 

Primjenjujući strojno učenje na sve podatke o kupcima koje prikupljamo kroz njihove radnje na našim web mjestima, trgovci mogu brzo upravljati i razumjeti životni ciklus kupca, tržište u stvarnom vremenu, razviti programe vjernosti, oblikovati personalizirane i relevantne komunikacije, dobiti nove klijente i zadržati vrijedne kupce dulje vrijeme.

Strojno učenje omogućuje naprednu segmentaciju vitalnu za personalizaciju pojedinaca. Na primjer, ako vaša B2B tvrtka ima za cilj pročišćavanje korisničkog iskustva i pojačavajući važnost svake komunikacije, precizna segmentacija korisničkih podataka mogla bi biti ključna.  

Međutim, da bi se to dogodilo, morate održavati jedinstvenu, čistu bazu podataka na kojoj strojno učenje može raditi bez ikakvih gnjavaža. Dakle, nakon što imate tako čiste zapise, možete koristiti strojno učenje za segmentiranje kupaca na temelju atributa danih u nastavku:

  • Životni ciklus
  • ponašanja 
  • Još malo brojeva
  • Atributi na temelju potreba / proizvoda 
  • Demografija
  • Mnogo više

Strojno učenje za preporučivanje strategija temeljenih na trendovima 

Nakon što segmentirate bazu podataka kupaca, trebali biste moći odlučiti što učiniti na temelju tih podataka. Evo primjera:

Ako milenijalci u SAD-u posjete internetsku trgovinu prehrambenim proizvodima, prevrnu paket kako bi provjerili količinu šećera na nutritivnoj naljepnici i odšetaju bez kupnje, strojno učenje moglo bi prepoznati takav trend i identificirati sve kupce koji su izvršili ove radnje. Tržnici mogu učiti iz takvih podataka u stvarnom vremenu i ponašati se u skladu s njima.

Strojno učenje za isporuku pravog sadržaja kupcima

Ranije je marketing za B2B kupce uključivao generiranje sadržaja koji bilježi njihove podatke za buduće promotivne aktivnosti. Na primjer, traženje potencijalnog klijenta da ispuni obrazac za preuzimanje ekskluzivne e-knjige ili zatražite bilo koji demo proizvoda. 

Iako bi takav sadržaj mogao zabilježiti potencijalne kupce, većina posjetitelja web stranice nerado dijeli svoje ID-ove e-pošte ili brojeve telefona samo da bi ih pogledala. Prema nalazi ankete The Manifest, 81% ljudi napustilo je internetski obrazac dok je ispunjava. Dakle, to nije zajamčeni način generiranja potencijalnih kupaca.

Strojno učenje omogućuje B2B marketingu da dobiju kvalitetne potencijalne kupce s web stranice, bez potrebe da ispunjavaju prijavne obrasce. Na primjer, B2B tvrtka može pomoću strojnog učenja analizirati ponašanje posjetitelja na web mjestu i automatski predstaviti uzbudljivi sadržaj na personaliziraniji način u pravo vrijeme. 

B2B kupci troše sadržaj ne samo na temelju potreba za kupnjom, već i zbog točke na kojoj su na putu za kupnju. Stoga će vam prezentacija sadržaja na određenim točkama interakcije s kupcem i podudaranje njihovih potreba u stvarnom vremenu pomoći da u kratkom vremenu steknete maksimalan broj potencijalnih klijenata.

Strojno učenje usredotočiti se na samoposluživanje kupaca

Samoposluživanje se odnosi na to kada posjetitelj / kupac pronađe podršku     

Iz tog su razloga mnoge organizacije povećale svoju uslugu samoposluživanja kako bi pružile bolje korisničko iskustvo. Samoposluživanje uobičajeni je slučaj aplikacija za strojno učenje. Chatbotovi, virtualni pomoćnici i nekoliko drugih alata poboljšanih AI-om mogu učiti i simulirati interakcije poput agenta korisničke službe. 

Samoposlužne aplikacije uče iz prošlih iskustava i interakcija kako bi vremenom obavljale složenije zadatke. Ovi se alati mogu razviti od uspostavljanja bitne komunikacije s posjetiteljima web mjesta do optimizacije njihove interakcije, poput otkrivanja korelacije između problema i njegovog rješenja. 

Štoviše, neki alati koriste duboko učenje za kontinuiranu improvizaciju, što rezultira točnijom pomoći korisnicima.

Završavajući

I ne samo to, strojno učenje ima razne druge primjene. Za trgovce je pravi ključ naučiti zamršene i imperativne segmente kupaca, njihovo ponašanje i kako na relevantan način stupiti u kontakt s kupcima. Pomažući vam da razumijete različite aspekte kupca, tehnologija strojnog učenja nesumnjivo može dovesti vašu B2B tvrtku do nenadmašnog uspjeha.

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.