Content Marketing

Hogyan ismerheti meg B2B ügyfeleit a gépi tanulással

A B2C cégeket az élenjáróknak tekintik az ügyfélanalitikai kezdeményezésekben. Különböző csatornák, például az e-kereskedelem, a közösségi média és a mobil kereskedelem tették lehetővé az ilyen vállalkozások számára a marketing megformálását és kiváló ügyfélszolgálatokat. Különösen a kiterjedt adatok és a fejlett elemzés a gépi tanulási eljárások révén lehetővé tették a B2C stratégák számára, hogy online rendszerek révén jobban felismerjék a fogyasztói magatartást és tevékenységüket. 

A gépi tanulás emellett egy új képességet kínál arra, hogy betekintést nyerjen az üzleti ügyfelekről. A B2B cégek általi elfogadást azonban még mindig nem szabad meghozni. A gépi tanulás növekvő népszerűsége ellenére még mindig sok a zűrzavar abban, hogy hogyan illeszkedik a jelenlegi ismeretekhez B2B ügyfélszolgálat. Tehát tisztázzuk ezt ma.

Gépi tanulás a minták megértéséhez az ügyfél tevékenységeiben

Tudjuk, hogy a gépi tanulás egyszerűen algoritmusok osztálya, amely kifejezett parancsok nélkül utánozza intelligenciánkat. És ez a megközelítés áll a legközelebb ahhoz, hogy miként ismerjük fel a körülöttünk lévő mintákat és összefüggéseket, és hogyan érjük el a magasabb megértést.

A hagyományos B2B betekintési tevékenységek korlátozott adatok körül forogtak, mint például a vállalat mérete, a bevétel, a tőke vagy az alkalmazottak iparági típus SIC kódok szerint osztályozva. A helyesen programozott gépi tanulási eszköz segít azonban az ügyfelek intelligens szegmentálásában a valós idejű információk alapján. 

Meghatározza a vevők igényeire, attitűdjeire, preferenciáira és viselkedésére vonatkozó releváns meglátásokat a termékeivel vagy szolgáltatásaival kapcsolatban, és ezeket a felismeréseket felhasználja a jelenlegi marketing és értékesítési tevékenységek optimalizálására. 

Gépi tanulás az ügyféladatok szegmentálásához 

A gépi tanulás alkalmazásával a weboldalunkon végzett tevékenységük során összegyűjtött összes ügyféladaton a marketingesek gyorsan kezelhetik és megérthetik valós időben a vevő életciklusát, a piacot, hűségprogramokat dolgozhatnak ki, személyre szabott és releváns kommunikációt alakíthatnak ki, új ügyfeleket szerezhetnek és értékes ügyfeleket hosszabb ideig megtartani.

A gépi tanulás lehetővé teszi a fejlett szegmentálást, amely létfontosságú az egyszemélyes személyre szabáshoz. Például, ha a B2B cégének célja a az ügyfélélmény finomítása és fokozva az egyes kommunikációk relevanciáját, az ügyféladatok pontos szegmentálása tarthatja a kulcsot.  

Ahhoz azonban, hogy ez megtörténjen, egyetlen, tiszta adatbázist kell fenntartania, amelyet a gépi tanulás gond nélkül működtethet rajta. Tehát, ha ilyen tiszta nyilvántartása van, használhatja a gépi tanulást az ügyfelek szegmentálására az alább megadott tulajdonságok alapján:

  • Életciklus
  • Viselkedés 
  • Érték
  • Szükséglet / termék alapú attribútumok 
  • Demográfiai
  • Sok más

Gépi tanulás stratégiák ajánlására trendek alapján 

Az ügyfelek adatbázisának szegmentálása után képesnek kell lennie arra, hogy ezen adatok alapján eldöntse, mit tegyen. Íme egy példa:

Ha az Egyesült Államokban az ezredfordulók meglátogatják az online élelmiszerboltot, megfordítják a csomagot, hogy ellenőrizzék az étrend-címke cukormennyiségét, és vásárlás nélkül elmennek, a gépi tanulás felismerheti ezt a tendenciát és azonosíthatja az összes olyan ügyfelet, aki ezeket a műveleteket végrehajtotta. A marketingszakemberek tanulhatnak az ilyen valós idejű adatokból, és ennek megfelelően cselekedhetnek.

Gépi tanulás a megfelelő tartalom eljuttatásához az ügyfelekhez

Korábban a B2B ügyfeleknek szóló marketing olyan tartalom létrehozását vonta maga után, amely rögzíti az információikat a jövőbeni promóciós tevékenységek céljából. Például arra kérünk egy vezetőt, hogy töltsön ki egy űrlapot egy exkluzív e-könyv letöltéséhez, vagy kérjen bármilyen termékbemutatót. 

Bár egy ilyen tartalom megragadhatja a leadeket, a legtöbb webhelylátogató nem szívesen osztja meg e-mail azonosítóját vagy telefonszámát, csak a tartalom megtekintése érdekében. Szerint a a The Manifest felmérés eredményei, Az emberek 81% -a elhagyta az online űrlapot miközben kitöltötte. Tehát, ez nem garantált módon generál potenciális ügyfeleket.

A gépi tanulás lehetővé teszi a B2B marketingszakemberek számára, hogy minőségi leadeket szerezzenek a weboldalról anélkül, hogy regisztrációs űrlapokat kellene kitölteniük. Például egy B2B vállalat a gépi tanulás segítségével elemezheti a látogató webhelyének viselkedését, és személyre szabottabban, a megfelelő időben, automatikusan jelenítheti meg az izgalmas tartalmat. 

A B2B ügyfelek nem csak a vásárlási igények alapján fogyasztják a tartalmat, hanem azon a ponton is, amelyen a vásárlás során állnak. Ennélfogva a tartalom bemutatása meghatározott vevői interakciós pontokon és valós idejű megfelelés az igényeiknek segít abban, hogy rövid idő alatt maximális számú leadet szerezzen.

Gépi tanulás az ügyfél önkiszolgálásának előtérbe helyezésére

Az önkiszolgálás arra vonatkozik, amikor a látogató / ügyfél megtalálja a támogatást     

Ezért sok szervezet növelte önkiszolgáló kínálatát, hogy jobb vásárlói élményt nyújtson. Az önkiszolgálás a gépi tanulási alkalmazások gyakori használata. A csevegőrobotok, a virtuális asszisztensek és számos más mesterséges intelligenciával továbbfejlesztett eszköz képes megtanulni és szimulálni az interakciókat, mint egy ügyfélszolgálati ügynök. 

Az önkiszolgáló alkalmazások tanulnak a korábbi tapasztalatokból és interakciókból, hogy idővel bonyolultabb feladatokat hajtsanak végre. Ezek az eszközök a honlap látogatóival folytatott alapvető kommunikációtól az interakcióik optimalizálásáig fejlődhetnek, például felfedezhetnek egy összefüggést egy kérdés és annak megoldása között. 

Sőt, egyes eszközök mély tanulást alkalmaznak a folyamatos improvizációhoz, ami pontosabb segítséget nyújt a felhasználók számára.

Csomagolta

A gépi tanulásnak nemcsak számos más alkalmazása van. A marketingszakemberek számára ez a megfelelő kulcs a bonyolult és elengedhetetlen vásárlói szegmensek, viselkedésük és az ügyfelekkel való releváns kapcsolattartás elsajátításához. Azáltal, hogy segít megérteni az ügyfelek különféle aspektusait, a gépi tanulási technológia kétségtelenül felülmúlhatatlan sikerre viheti a B2B cégét.

Emily Johnson

Emily Johnson marketing tanácsadó, 10 éves tapasztalattal rendelkezik a marketing stratégiák végrehajtásában. Jelenleg a marketing osztályt vezeti Blue Mail Media, egy elismert B2B adatmegoldási vállalat, amelynek székhelye a texasi Irving.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.