Πώς να γνωρίζετε τους πελάτες σας B2B με μηχανική εκμάθηση

Μηχανική μάθηση

Οι εταιρείες B2C θεωρούνται πρωτοπόρες στις πρωτοβουλίες ανάλυσης πελατών. Διάφορα κανάλια όπως το ηλεκτρονικό εμπόριο, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και το εμπόριο κινητής τηλεφωνίας έχουν επιτρέψει σε τέτοιες επιχειρήσεις να εξαπατήσουν το μάρκετινγκ και να προσφέρουν εξαιρετικές υπηρεσίες πελατών. Ειδικά, εκτεταμένα δεδομένα και προηγμένα αναλυτικά μέσα από διαδικασίες μηχανικής μάθησης έχουν επιτρέψει στους στρατηγικούς της B2C να αναγνωρίσουν καλύτερα τη συμπεριφορά των καταναλωτών και τις δραστηριότητές τους μέσω διαδικτυακών συστημάτων. 

Η μηχανική εκμάθηση προσφέρει επίσης μια αναδυόμενη ικανότητα για τη λήψη πληροφοριών σχετικά με τους επιχειρηματικούς πελάτες. Ωστόσο, η υιοθέτηση από εταιρείες B2B δεν έχει ακόμη απογειωθεί. Παρά την αυξανόμενη δημοτικότητα της μηχανικής μάθησης, εξακολουθεί να υπάρχει μεγάλη σύγχυση σχετικά με το πώς ταιριάζει στην τρέχουσα κατανόηση του Εξυπηρέτηση πελατών B2B. Ας το ξεκαθαρίσουμε λοιπόν σήμερα.

Μηχανική εκμάθηση για την κατανόηση μοτίβων στις ενέργειες του πελάτη

Γνωρίζουμε ότι η μηχανική μάθηση είναι απλά μια κατηγορία αλγορίθμων που έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται τη νοημοσύνη μας χωρίς ρητές εντολές. Και, αυτή η προσέγγιση είναι πιο κοντά στο πώς αναγνωρίζουμε τα πρότυπα και τους συσχετισμούς που μας περιβάλλουν και καταλήγουμε σε μια υψηλότερη κατανόηση.

Οι παραδοσιακές δραστηριότητες διορατικότητας B2B περιστρέφονται γύρω από περιορισμένα δεδομένα, όπως μέγεθος εταιρείας, έσοδα, κεφαλαιοποίηση ή εργαζόμενοι και τύπος κλάδου που ταξινομείται με κωδικούς SIC. Όμως, ένα σωστά προγραμματισμένο εργαλείο μηχανικής εκμάθησης σάς βοηθά να διαχωρίζετε έξυπνα τους πελάτες βάσει πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο. 

Προσδιορίζει σχετικές πληροφορίες σχετικά με τις ανάγκες, τις στάσεις, τις προτιμήσεις και τις συμπεριφορές των πελατών σχετικά με τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες σας και χρησιμοποιεί αυτές τις πληροφορίες για τη βελτιστοποίηση των τρεχουσών ενεργειών μάρκετινγκ και πωλήσεων. 

Μηχανική εκμάθηση για τμηματοποίηση δεδομένων πελατών 

Εφαρμόζοντας τη μηχανική εκμάθηση σε όλα τα δεδομένα πελατών που συλλέγουμε μέσω των ενεργειών τους με τους ιστότοπούς μας, οι έμποροι μπορούν να διαχειριστούν και να κατανοήσουν γρήγορα τον κύκλο ζωής του αγοραστή, την αγορά σε πραγματικό χρόνο, να αναπτύξουν προγράμματα αφοσίωσης, να δημιουργήσουν εξατομικευμένες και σχετικές επικοινωνίες, να αποκτήσουν νέους πελάτες και διατηρήστε πολύτιμους πελάτες για μεγαλύτερο χρονικό διάστημα.

Η μηχανική εκμάθηση επιτρέπει την προηγμένη τμηματοποίηση ζωτικής σημασίας για εξατομίκευση ένας προς έναν. Για παράδειγμα, εάν η εταιρεία B2B έχει στόχο βελτιώνοντας την εμπειρία του πελάτη και εντείνοντας τη συνάφεια κάθε επικοινωνίας, μια ακριβής τμηματοποίηση των δεδομένων πελατών θα μπορούσε να κρατήσει το κλειδί.  

Ωστόσο, για να συμβεί αυτό, πρέπει να διατηρήσετε μια ενιαία, καθαρή βάση δεδομένων, ώστε η μηχανική εκμάθηση να μπορεί να λειτουργεί σε αυτήν χωρίς καμία ταλαιπωρία. Έτσι, αφού έχετε τέτοια καθαρά αρχεία, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη μηχανική εκμάθηση για να τμηματοποιήσετε τους πελάτες με βάση τα χαρακτηριστικά που δίνονται παρακάτω:

  • Κύκλος ζωής
  • συμπεριφορές 
  • αξία
  • Ανάγκες / χαρακτηριστικά βάσει προϊόντων 
  • Δημογραφικά στοιχεία
  • Πολλά περισσότερα

Μηχανική εκμάθηση για να προτείνει στρατηγικές με βάση τις τάσεις 

Μόλις τμηματοποιήσετε τη βάση δεδομένων πελατών, θα πρέπει να μπορείτε να αποφασίσετε τι να κάνετε βάσει αυτών των δεδομένων. Ακολουθεί ένα παράδειγμα:

Εάν οι millennials στις ΗΠΑ επισκεφθούν το ηλεκτρονικό μανάβικο, ανατρέψουν το πακέτο για να ελέγξουν την ποσότητα ζάχαρης στη διατροφική ετικέτα και αποχωρήσουν χωρίς αγορά, η μηχανική μάθηση θα μπορούσε να αναγνωρίσει αυτή την τάση και να εντοπίσει όλους τους πελάτες που πραγματοποίησαν αυτές τις ενέργειες. Οι έμποροι μπορούν να μάθουν από τέτοια δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και να ενεργούν ανάλογα.

Μηχανική εκμάθηση για παροχή του σωστού περιεχομένου στους πελάτες

Νωρίτερα, το μάρκετινγκ σε πελάτες B2B περιελάμβανε τη δημιουργία περιεχομένου που συλλαμβάνει τις πληροφορίες τους για μελλοντικές διαφημιστικές δραστηριότητες. Για παράδειγμα, ζητώντας από έναν προϊστάμενο να συμπληρώσει μια φόρμα για να κατεβάσει ένα αποκλειστικό ηλεκτρονικό βιβλίο ή να ζητήσει οποιαδήποτε επίδειξη προϊόντος. 

Αν και τέτοιο περιεχόμενο θα μπορούσε να καταγράψει δυνητικούς πελάτες, οι περισσότεροι επισκέπτες του ιστότοπου διστάζουν να μοιραστούν τα αναγνωριστικά email ή τους αριθμούς τηλεφώνου τους μόνο για να δουν το περιεχόμενο. Σύμφωνα με την ευρήματα από την έρευνα The Manifest, 81% των ατόμων έχουν εγκαταλείψει μια ηλεκτρονική φόρμα ενώ το γεμίζετε. Επομένως, δεν είναι ένας εγγυημένος τρόπος δημιουργίας δυνητικών πελατών.

Η μηχανική εκμάθηση επιτρέπει στους εμπόρους B2B να αποκτούν ποιοτικούς δυνητικούς πελάτες από τον ιστότοπο χωρίς να απαιτείται από αυτούς να συμπληρώσουν φόρμες εγγραφής. Για παράδειγμα, μια εταιρεία B2B μπορεί να χρησιμοποιήσει μηχανική εκμάθηση για να αναλύσει τη συμπεριφορά του ιστότοπου του επισκέπτη και να παρουσιάσει αυτόματα το συναρπαστικό περιεχόμενο με έναν πιο εξατομικευμένο τρόπο τη σωστή στιγμή. 

Οι πελάτες της B2B καταναλώνουν περιεχόμενο όχι μόνο βάσει των αγοραστικών αναγκών, αλλά και στο σημείο που βρίσκονται στο ταξίδι αγοράς. Ως εκ τούτου, η παρουσίαση του περιεχομένου σε συγκεκριμένα σημεία αλληλεπίδρασης αγοραστή και η αντιστοίχιση των αναγκών τους σε πραγματικό χρόνο θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε έναν μέγιστο αριθμό δυνητικών πελατών σε σύντομο χρονικό διάστημα.

Μηχανική εκμάθηση για εστίαση στην εξυπηρέτηση πελατών

Η αυτοεξυπηρέτηση αναφέρεται όταν ένας επισκέπτης / πελάτης βρει την υποστήριξη     

Για το λόγο αυτό, πολλοί οργανισμοί έχουν αυξήσει τις προσφορές αυτοεξυπηρέτησης για να προσφέρουν μια καλύτερη εμπειρία πελατών. Η αυτοεξυπηρέτηση είναι μια συνήθης περίπτωση χρήσης για εφαρμογές μηχανικής μάθησης. Τα chatbots, οι εικονικοί βοηθοί και πολλά άλλα εργαλεία που έχουν βελτιωθεί στο AI μπορούν να μάθουν και να προσομοιώσουν αλληλεπιδράσεις όπως ένας πράκτορας εξυπηρέτησης πελατών. 

Οι εφαρμογές αυτοεξυπηρέτησης μαθαίνουν από προηγούμενες εμπειρίες και αλληλεπιδράσεις για την εκτέλεση πιο σύνθετων εργασιών με την πάροδο του χρόνου. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να εξελιχθούν από τη διεξαγωγή ουσιαστικής επικοινωνίας με επισκέπτες του ιστότοπου έως τη βελτιστοποίηση της αλληλεπίδρασής τους, όπως η ανακάλυψη συσχέτισης μεταξύ ενός ζητήματος και της λύσης του. 

Επιπλέον, ορισμένα εργαλεία χρησιμοποιούν τη βαθιά μάθηση για αυτοσχεδιασμό συνεχώς, με αποτέλεσμα ακριβέστερη βοήθεια στους χρήστες.

Ολοκληρώνοντας

Όχι μόνο αυτό, η μηχανική μάθηση έχει διάφορες άλλες εφαρμογές. Για τους εμπόρους, είναι το σωστό κλειδί για να μάθετε περίπλοκα και επιτακτικά τμήματα πελατών, τη συμπεριφορά τους και πώς να αλληλεπιδράτε με τους πελάτες με σχετικό τρόπο. Βοηθώντας σας να κατανοήσετε τις διάφορες πτυχές του πελάτη, η τεχνολογία μηχανικής εκμάθησης μπορεί αναμφίβολα να οδηγήσει την εταιρεία B2B σε αξεπέραστη επιτυχία.

Ποια είναι η γνώμη σας;

Αυτός ο ιστότοπος χρησιμοποιεί το Akismet για να μειώσει το spam. Μάθετε πώς επεξεργάζονται τα δεδομένα των σχολίων σας.