Како знати своје Б2Б купце помоћу машинског учења

Машинско учење

Б2Ц компаније се сматрају водећим у иницијативама за аналитику купаца. Разни канали попут е-трговине, друштвених медија и мобилне трговине омогућили су таквим предузећима да обликују маркетинг и понуде одличне услуге купцима. Обимни подаци и напредна аналитика путем поступака машинског учења омогућили су Б2Ц стратезима да боље препознају понашање потрошача и њихове активности путем мрежних система. 

Машинско учење такође нуди нову способност стицања увида о пословним купцима. Међутим, усвајање од стране Б2Б фирми тек треба да крене. Упркос растућој популарности машинског учења, још увек постоји много забуне око тога како се уклапа у тренутно разумевање Б2Б корисничка служба. Па разјаснимо то данас.

Машинско учење за разумевање образаца у поступцима купца

Знамо да је машинско учење једноставно класа алгоритама дизајнираних да опонашају нашу интелигенцију без експлицитних наредби. А овај приступ је најближи начину на који препознајемо обрасце и корелације који нас окружују и долазимо до вишег разумевања.

Традиционалне активности увида у Б2Б вртеле су се око ограничених података као што су величина предузећа, приход, капитализација или запослени и врста индустрије класификована према СИЦ кодовима. Али правилно програмирани алат за машинско учење помаже вам да интелигентно сегментирате купце на основу информација у реалном времену. 

Идентификује релевантне увиде о потребама, ставовима, преференцијама и понашању купаца у вези са вашим производима или услугама и користи те увиде за оптимизацију тренутних маркетиншких и продајних акција. 

Машинско учење за сегментацију података о купцима 

Примењујући машинско учење на све податке о купцима које прикупљамо кроз њихове радње на нашим веб локацијама, трговци могу брзо управљати и разумети животни циклус купца, тржиште у реалном времену, развити програме лојалности, формирати персонализоване и релевантне комуникације, добити нове клијенте и задржати вредне купце дуже време.

Машинско учење омогућава напредну сегментацију од виталног значаја за персонализацију појединаца. На пример, ако ваша Б2Б фирма има за циљ усавршавање корисничког искуства и појачавајући релевантност сваке комуникације, прецизна сегментација података о купцима може бити кључна.  

Међутим, да би се то догодило, морате одржавати јединствену, чисту базу података да би машинско учење могло да оперише на њој без икаквих мука. Дакле, након што имате тако чисте записе, можете да користите машинско учење за сегментирање купаца на основу атрибута даних у наставку:

  • Животни циклус
  • понашања 
  • вредност
  • Атрибути засновани на потребама / производима 
  • Демографија
  • Mnogo više

Машинско учење за препоручивање стратегија заснованих на трендовима 

Једном када сегментирате базу података купаца, требало би да будете у могућности да одлучите шта да радите на основу тих података. Ево примера:

Ако миленијалци у САД посете мрежну продавницу прехрамбених производа, преврну пакет и провере количину шећера на нутритивној етикети и одшетају без куповине, машинско учење би могло препознати такав тренд и идентификовати све купце који су извршили ове радње. Трговци могу учити из таквих података у реалном времену и понашати се у складу с тим.

Машинско учење за пружање правог садржаја купцима

Раније је маркетинг за Б2Б купце подразумевао генерисање садржаја који бележи њихове информације за будуће промотивне активности. На пример, тражење потенцијалног клијента да попуни образац за преузимање ексклузивне е-књиге или захтева било који демо производа. 

Иако би такав садржај могао да ухвати потенцијалне купце, већина посетилаца веб странице нерадо дели своје ИД-ове е-поште или бројеве телефона само да би их погледала. Према налази анкете Тхе Манифест, 81% људи напустило је онлајн образац док је попуњава. Дакле, то није загарантован начин за генерисање потенцијалних клијената.

Машинско учење омогућава Б2Б трговцима да на веб локацији добију квалитетне потенцијалне купце без потребе да попуне формуларе за регистрацију. На пример, Б2Б компанија може помоћу машинског учења анализирати понашање посетиоца на веб локацији и аутоматски представити узбудљиви садржај на персонализованији начин у право време. 

Б2Б купци конзумирају садржај не само на основу потреба за куповином већ и на основу тачке на којој су на путу куповине. Стога ће вам представљање садржаја на одређеним тачкама интеракције са купцем и подударање њихових потреба у реалном времену помоћи да у кратком времену стекнете максималан број потенцијалних клијената.

Машинско учење како би се фокусирало на самопослуживање купаца

Самопослуживање се односи на то када посетилац / купац пронађе подршку     

Из тог разлога су многе организације повећале своју услугу самопослуживања како би пружиле боље корисничко искуство. Самопослуживање је уобичајени случај примене апликација за машинско учење. Цхатботови, виртуелни асистенти и неколико других алата побољшаних АИ могу да науче и симулирају интеракције попут агента корисничке службе. 

Самопослужне апликације уче из прошлих искустава и интеракција да би временом обављале сложеније задатке. Ови алати могу се развити од успостављања основне комуникације са посетиоцима веб странице до оптимизације њихове интеракције, као што је откривање корелације између проблема и његовог решења. 

Штавише, неки алати користе дубоко учење за континуирану импровизацију, што резултира тачнијом помоћи корисницима.

Завршавајући

И не само то, машинско учење има и разне друге примене. За трговце је прави кључ да науче замршене и императивне сегменте купаца, њихово понашање и како на релевантан начин ступити у контакт са купцима. Помажући вам да разумете различите аспекте купаца, технологија машинског учења несумњиво може довести вашу Б2Б фирму до ненадмашног успеха.

Шта ви мислите?

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се ваш коментар обрађује.