Jak poznat zákazníky B2B pomocí strojového učení

Strojové učení

Firmy B2C jsou považovány za přední v iniciativách analýzy zákazníků. Různé kanály, jako je elektronický obchod, sociální média a mobilní obchod, umožnily těmto podnikům vytvářet marketing a nabízet vynikající služby zákazníkům. Obzvláště rozsáhlá data a pokročilé analýzy prostřednictvím postupů strojového učení umožnily stratégům B2C lépe rozpoznat chování spotřebitelů a jejich aktivity prostřednictvím online systémů. 

Strojové učení také nabízí nově vznikající schopnost získat přehled o obchodních zákaznících. Adopce společností B2B však musí teprve začít. Navzdory rostoucí popularitě strojového učení stále existuje mnoho nejasností ohledně toho, jak to zapadá do současného chápání Zákaznický servis B2B. Pojďme si to dnes vyjasnit.

Strojové učení k pochopení vzorů v akcích zákazníka

Víme, že strojové učení je prostě třída algoritmů navržených k napodobování naší inteligence bez explicitních příkazů. A tento přístup je nejblíže tomu, jak rozpoznáváme vzorce a korelace, které nás obklopují, a dospíme k lepšímu porozumění.

Tradiční aktivity B2B vhledu se točily kolem omezených údajů, jako je velikost společnosti, tržby, kapitalizace nebo zaměstnanci atd průmyslový typ klasifikovaný podle kódů SIC. Správně naprogramovaný nástroj pro strojové učení vám ale pomůže inteligentně segmentovat zákazníky na základě informací v reálném čase. 

Identifikuje příslušné poznatky o potřebách, postojích, preferencích a chování zákazníků ohledně vašich produktů nebo služeb a využívá tyto poznatky k optimalizaci aktuálních marketingových a prodejních akcí. 

Strojové učení pro segmentaci zákaznických dat 

Použitím strojového učení na všechna zákaznická data, která shromažďujeme prostřednictvím jejich akcí s našimi webovými stránkami, mohou obchodníci rychle řídit a porozumět životnímu cyklu kupujícího, trhu v reálném čase, rozvíjet věrnostní programy, vytvářet osobní a relevantní komunikaci, získávat nové klienty a udržet si cenné zákazníky po delší dobu.

Strojové učení umožňuje pokročilou segmentaci nezbytnou pro individuální přizpůsobení. Například pokud má vaše B2B firma cíl zdokonalování zákaznické zkušenosti a zesílení důležitosti každé komunikace by klíčem mohla být přesná segmentace údajů o zákaznících.  

Aby se to však stalo, musíte udržovat jednu čistou databázi, na které může strojové učení fungovat bez jakýchkoli potíží. Jakmile tedy máte takové čisté záznamy, můžete pomocí strojového učení segmentovat zákazníky na základě níže uvedených atributů:

  • Životní cyklus
  • chování 
  • Hodnota
  • Atributy založené na potřebách / produktu 
  • Demografie
  • Mnoho dalších

Strojové učení k doporučení strategií na základě trendů 

Jakmile segmentujete databázi zákazníků, měli byste být schopni se na základě těchto údajů rozhodnout, co dělat. Zde je příklad:

Pokud mileniálové v USA navštíví online obchod s potravinami, překlopí balíček, aby zkontrolovali množství cukru na nutričním štítku, a odejdou bez nákupu, strojové učení by mohlo tento trend rozpoznat a identifikovat všechny zákazníky, kteří tyto akce provedli. Obchodníci se mohou z těchto údajů v reálném čase poučit a podle toho jednat.

Strojové učení k doručování správného obsahu zákazníkům

Dříve marketing pro zákazníky B2B zahrnoval generování obsahu, který zachycuje jejich informace pro budoucí propagační aktivity. Například požádat potenciálního zákazníka o vyplnění formuláře ke stažení exkluzivní elektronické knihy nebo požádat o ukázku produktu. 

Ačkoli by takový obsah mohl zachytit potenciální zákazníky, většina návštěvníků webových stránek se zdráhá sdílet své e-mailové ID nebo telefonní čísla, aby si obsah mohli prohlédnout. Podle zjištění průzkumu Manifest, 81% lidí opustilo online formulář při vyplňování. Není to tedy zaručený způsob generování potenciálních zákazníků.

Strojové učení umožňuje obchodníkům B2B získávat kvalitní potenciální zákazníky z webu, aniž by od nich vyžadovali vyplnění registračních formulářů. Například společnost B2B může pomocí strojového učení analyzovat chování návštěvníků na webu a automaticky a ve správný čas prezentovat vzrušující obsah osobnějším způsobem. 

Zákazníci B2B konzumují obsah nejen na základě nákupních potřeb, ale také na základě bodu, ve kterém se na nákupní cestě nacházejí. Prezentace obsahu na konkrétních interakčních bodech kupujících a přizpůsobení jejich potřeb v reálném čase vám tedy pomůže získat maximální počet potenciálních zákazníků za krátkou dobu.

Strojové učení zaměřené na samoobsluhu zákazníků

Samoobsluha znamená, když návštěvník / zákazník najde podporu     

Z tohoto důvodu mnoho organizací zvýšilo své samoobslužné nabídky, aby poskytly lepší zákaznický zážitek. Samoobsluha je běžným případem použití pro aplikace strojového učení. Chatboti, virtuální asistenti a několik dalších nástrojů vylepšených o AI se mohou učit a simulovat interakce jako agent zákaznických služeb. 

Samoobslužné aplikace se učí z minulých zkušeností a interakcí, aby mohly v průběhu času provádět složitější úkoly. Tyto nástroje se mohou vyvíjet od provádění základní komunikace s návštěvníky webových stránek až po optimalizaci jejich interakce, například objevování korelace mezi problémem a jeho řešením. 

Některé nástroje navíc využívají hluboké učení k neustálé improvizaci, což vede k přesnější pomoci uživatelům.

Balil

Nejen to, strojové učení má různé další aplikace. Pro obchodníky je to správný klíč k tomu, aby se naučili složité a naléhavé zákaznické segmenty, jejich chování a jak se se zákazníky relevantně zapojit. Díky pomoci pochopit různé aspekty zákazníka může technologie strojového učení nepochybně přivést vaši B2B firmu k nepřekonatelnému úspěchu.

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.