Як даведацца сваіх кліентаў B2B з машынным навучаннем

машыннае навучанне

Фірмы B2C лічацца асноўнымі ў ініцыятывах аналізу кліентаў. Розныя каналы, такія як электронная камерцыя, сацыяльныя сеткі і мабільная камерцыя, дазволілі такім прадпрыемствам ляпіць маркетынг і прапаноўваць выдатнае абслугоўванне кліентаў. Асабліва, шырокія дадзеныя і ўдасканаленая аналітыка з дапамогай працэдур машыннага навучання дазволілі стратэгам B2C лепш распазнаваць паводзіны спажыўцоў і іх дзейнасць праз інтэрнэт-сістэмы. 

Машыннае навучанне таксама прапануе новыя магчымасці для атрымання разумення бізнес-кліентаў. Аднак прыняцце на ўзбраенне фірмамі B2B яшчэ не пачалося. Нягледзячы на ​​рост папулярнасці машыннага навучання, усё яшчэ існуе шмат блытаніны ў тым, як гэта ўпісваецца ў цяперашняе разуменне Абслугоўванне кліентаў B2B. Такім чынам, давайце праяснім гэта сёння.

Машыннае навучанне разуменню заканамернасцей у дзеяннях кліента

Мы ведаем, што машыннае навучанне - гэта проста клас алгарытмаў, прызначаных для імітацыі нашага інтэлекту без відавочных каманд. І гэты падыход найбольш блізкі да таго, як мы распазнаем заканамернасці і карэляцыі, якія нас атачаюць, і прыходзім да больш высокага разумення.

Традыцыйная інфармацыйная дзейнасць B2B абарачалася вакол абмежаваных дадзеных, такіх як памер кампаніі, прыбытак, капіталізацыя альбо супрацоўнікі і тып галіны, класіфікаваны па кодах НДЦ. Але правільна запраграмаваны інструмент машыннага навучання дапамагае інтэлектуальна сегментаваць кліентаў на аснове інфармацыі ў рэжыме рэальнага часу. 

Ён вызначае актуальныя звесткі пра патрэбы, адносіны, перавагі і паводзіны кліента адносна вашых прадуктаў і паслуг і выкарыстоўвае гэтыя звесткі для аптымізацыі бягучых маркетынгавых і гандлёвых дзеянняў. 

Машыннае навучанне для сегментацыі дадзеных кліентаў 

Ужываючы машыннае навучанне на ўсіх дадзеных кліентаў, якія мы збіраем у выніку іх дзеянняў на нашых вэб-сайтах, маркетолагі могуць хутка кіраваць і разумець жыццёвы цыкл пакупніка, рынак у рэжыме рэальнага часу, распрацоўваць праграмы лаяльнасці, фарміраваць персаналізаваныя і адпаведныя сувязі, атрымліваць новых кліентаў і надоўга ўтрымліваць каштоўных кліентаў.

Машыннае навучанне дазваляе ўдасканаленую сегментацыю, неабходную для індывідуальнай персаналізацыі. Напрыклад, калі ваша кампанія B2B мае на мэце удасканаленне кліенцкага досведу і ўзмацняючы актуальнасць кожнага зносін, дакладная сегментацыя дадзеных кліентаў можа ўтрымліваць ключ.  

Аднак каб гэта адбылося, вам трэба падтрымліваць адзіную, чыстую базу дадзеных, каб машыннае навучанне працавала на ёй без якіх-небудзь клопатаў. Такім чынам, атрымаўшы такія чыстыя запісы, вы можаце выкарыстоўваць машыннае навучанне для сегментацыі кліентаў на аснове атрыбутаў, прыведзеных ніжэй:

  • Жыццёвы цыкл
  • паводзін 
  • значэнне
  • Атрыбуты, заснаваныя на патрэбах / прадуктах 
  • Дэмаграфічная
  • многія іншыя

Машыннае навучанне рэкамендуе стратэгіі, заснаваныя на тэндэнцыях 

Пасля сегментацыі базы дадзеных кліентаў вы зможаце вырашыць, што рабіць, абапіраючыся на гэтыя дадзеныя. Вось прыклад:

Калі тысячагоддзі ў ЗША наведваюць Інтэрнэт-краму, гартаюць упакоўку, каб праверыць колькасць цукру ў харчовай этыкетцы, і сыходзяць без пакупкі, машыннае навучанне можа распазнаць такую ​​тэндэнцыю і вызначыць усіх кліентаў, якія выконвалі гэтыя дзеянні. Маркетолагі могуць вучыцца на такіх дадзеных у рэжыме рэальнага часу і дзейнічаць адпаведна.

Машыннае навучанне для дастаўкі патрэбнага зместу кліентам

Раней маркетынг для кліентаў B2B прадугледжваў стварэнне кантэнту, які збірае іх інфармацыю для будучых рэкламных мерапрыемстваў. Напрыклад, папрасіць ліда запоўніць форму для загрузкі эксклюзіўнай электроннай кнігі альбо запытаць любую дэма-версію прадукту. 

Хоць такі змест можа захапіць патэнцыйных кліентаў, большасць наведвальнікаў вэб-старонак не хочуць дзяліцца сваімі ідэнтыфікатарамі электроннай пошты альбо нумарамі тэлефонаў толькі для прагляду змесціва. У адпаведнасці з вынікі апытання The Manifest, 81% людзей адмовіліся ад інтэрнэт-формы падчас запаўнення. Такім чынам, гэта не гарантаваны спосаб атрымання патэнцыйных кліентаў.

Машыннае навучанне дазваляе B2B-маркетолагам атрымліваць якасныя патэнцыйныя кліенты на сайце, не патрабуючы ад іх запаўнення рэгістрацыйных формаў. Напрыклад, кампанія B2B можа выкарыстоўваць машыннае навучанне, каб прааналізаваць паводзіны вэб-сайта наведвальніка і аўтаматычна ў патрэбны час прадставіць захапляльны кантэнт у больш персаналізаваным выглядзе. 

Кліенты B2B спажываюць змест не толькі на аснове патрэб пакупкі, але і з пункту гледжання таго, на якім шляху яны знаходзяцца. Такім чынам, прадстаўленне змесціва ў пэўных пунктах узаемадзеяння пакупніка і адпаведнасць іх патрэбам у рэжыме рэальнага часу дапамогуць вам атрымаць максімальную колькасць патэнцыйных кліентаў за кароткі час.

Машыннае навучанне, накіраванае на самаабслугоўванне кліентаў

Самаабслугоўванне - гэта тое, калі наведвальнік / кліент знаходзіць падтрымку     

Па гэтай прычыне многія арганізацыі павялічылі колькасць прапаноў самаабслугоўвання, каб забяспечыць лепшы кліенцкі досвед. Самаабслугоўванне - тыповы варыянт выкарыстання прыкладанняў для машыннага навучання. Чат-боты, віртуальныя памочнікі і некалькі іншых інструментаў, пашыраных AI, могуць вывучаць і імітаваць узаемадзеянне, як агент па працы з кліентамі. 

Дадаткі самаабслугоўвання вучацца на мінулым вопыце і ўзаемадзеянні, каб з цягам часу выконваць больш складаныя задачы. Гэтыя інструменты могуць развівацца ад ажыццяўлення асноўных зносін з наведвальнікамі вэб-сайта да аптымізацыі іх узаемадзеяння, напрыклад, выяўлення карэляцыі паміж праблемай і яе рашэннем. 

Акрамя таго, некаторыя інструменты выкарыстоўваюць глыбокае навучанне для пастаяннай імправізацыі, што прыводзіць да больш дакладнай дапамогі карыстальнікам.

Падводзячы вынік

Мала таго, машыннае навучанне мае розныя іншыя прыкладання. Для маркетолагаў гэта правільны ключ да вывучэння складаных і абавязковых сегментаў кліентаў, іх паводзін і адпаведнасці з кліентамі. Дапамагаючы зразумець розныя аспекты кліента, тэхналогія машыннага навучання, несумненна, можа давесці вашу фірму B2B да непераўзыдзенага поспеху.

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.