Kako znati svoje B2B kupce pomoću mašinskog učenja

machine Learning

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

Mašinsko učenje takođe nudi novu sposobnost sticanja uvida o poslovnim kupcima. Međutim, usvajanje od strane B2B firmi tek treba da krene. Uprkos rastućoj popularnosti mašinskog učenja, i dalje postoji mnogo zabune oko toga kako se uklapa u trenutno shvatanje B2B korisnička služba. Pa razjasnimo to danas.

Mašinsko učenje kako bi se razumjeli obrasci u postupcima kupca

Znamo da je mašinsko učenje jednostavno klasa algoritama dizajniranih da oponašaju našu inteligenciju bez eksplicitnih naredbi. A ovaj pristup je najbliži načinu na koji prepoznajemo obrasce i korelacije koji nas okružuju i postižemo više razumijevanje.

Tradicionalne B2B aktivnosti uvida vrtile su se oko ograničenih podataka kao što su veličina kompanije, prihod, kapitalizacija ili zaposlenici i vrsta industrije klasificirana prema SIC kodovima. Ali ispravno programirani alat za mašinsko učenje pomaže vam inteligentno segmentirati kupce na osnovu podataka u stvarnom vremenu. 

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

Mašinsko učenje za segmentaciju podataka o kupcima 

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

Mašinsko učenje omogućava naprednu segmentaciju vitalnu za personalizaciju pojedinaca. Na primjer, ako vaša B2B firma ima za cilj usavršavanje korisničkog iskustva i pojačavajući važnost svake komunikacije, precizna segmentacija podataka o kupcima mogla bi biti ključna.  

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

  • Životni ciklus
  • ponašanja 
  • vrijednost
  • Atributi na osnovu potreba / proizvoda 
  • Demografija
  • Mnogo više

Mašinsko učenje za preporučivanje strategija zasnovanih na trendovima 

Jednom kada segmentirate bazu podataka kupaca, trebali biste biti u mogućnosti odlučiti što učiniti na osnovu tih podataka. Evo primjera:

Ako milenijalci u SAD-u posjete internetsku trgovinu prehrambenim proizvodima, prevrnu paket kako bi provjerili količinu šećera na nutritivnoj etiketi i odšetaju bez kupnje, mašinsko 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.

Mašinsko učenje za pružanje pravog sadržaja kupcima

Ranije je marketing B2B kupcima uključivao stvaranje sadržaja koji bilježi njihove informacije za buduće promotivne aktivnosti. Na primjer, traženje potencijalnog klijenta za popunjavanje obrasca za preuzimanje ekskluzivne e-knjige ili traženje bilo kojeg demo proizvoda. 

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

Mašinsko učenje omogućava B2B marketingu da steknu kvalitetne potencijalne kupce sa veb stranice, bez potrebe da ispunjavaju formulare za registraciju. Na primjer, B2B kompanija može pomoću mašinskog učenja analizirati ponašanje posjetiteljeve web stranice i automatski predstaviti uzbudljivi sadržaj na personaliziraniji način u pravo vrijeme. 

B2B kupci konzumiraju sadržaj ne samo na osnovu potreba za kupovinom već i na osnovu tačke na kojoj su na putu kupovine. Stoga će vam prezentacija sadržaja na određenim tačkama interakcije s kupcem i podudaranje njihovih potreba u realnom vremenu pomoći da u kratkom vremenu steknete maksimalan broj potencijalnih klijenata.

Mašinsko učenje kako bi se fokusiralo 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 je čest slučaj upotrebe aplikacija za mašinsko učenje. Chatbotovi, virtualni asistenti i nekoliko drugih alata poboljšanih AI mogu naučiti i simulirati interakcije poput agenta korisničke službe. 

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

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

Završavajući

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

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.