Kiel Koni Viajn B2B-Klientojn Per Maŝina Lernado

maŝino Lernado

B2C-kompanioj estas konsiderataj kiel la antaŭuloj en klientaj analizaj iniciatoj. Diversaj kanaloj kiel retkomerco, sociaj retoj kaj movebla komerco ebligis al tiaj kompanioj skulpti merkatadon kaj oferti bonegajn klientajn servojn. Speciale, ampleksaj datumoj kaj altnivela analitiko per maŝinaj lernaj proceduroj ebligis al B2C-strategoj pli bone rekoni la konduton de konsumantoj kaj iliajn agadojn per interretaj sistemoj. 

Maŝinlernado ankaŭ ofertas emerĝantan kapablon akiri sciojn pri komercaj klientoj. Tamen, adopto de B2B-firmaoj ankoraŭ ne eksplodis. Malgraŭ la kreskanta populareco de maŝina lernado, ekzistas ankoraŭ multe da konfuzo pri tio, kiel ĝi kongruas kun la nuna kompreno pri B2B-klienta servo. Do ni klarigu tion hodiaŭ.

Maŝinlernado por Kompreni Ŝablonojn en la Agoj de Kliento

Ni scias, ke maŝina lernado estas simple klaso de algoritmoj desegnitaj por imiti nian inteligenton sen eksplicitaj komandoj. Kaj ĉi tiu aliro estas la plej proksima al kiel ni rekonas ŝablonojn kaj korelaciojn ĉirkaŭ ni kaj alvenas al pli alta kompreno.

Tradiciaj B2B-komprenaj agadoj rondiris ĉirkaŭ limigitaj datumoj kiel kompanio-grandeco, enspezoj, kapitaligo aŭ dungitoj, kaj industria tipo klasifikita per SIC-kodoj. Sed ĝuste programita maŝinlernilo helpas vin inteligente segmenti klientojn surbaze de realtempa informo. 

Ĝi identigas taŭgajn informojn pri bezonoj, sintenoj, preferoj kaj kondutoj de kliento rilate al viaj produktoj aŭ servoj kaj uzas ĉi tiujn informojn por optimumigi la aktualajn merkatajn kaj vendajn agojn. 

Maŝinlernado por Segmentado de Klientaj Datumoj 

Aplikante maŝinan lernadon pri ĉiuj klientaj datumoj, kiujn ni kolektas per siaj agoj kun niaj retejoj, vendantoj povas rapide administri kaj kompreni la vivociklon de la aĉetanto, la merkaton en reala tempo, disvolvi lojalajn programojn, formi personigitajn kaj koncernajn komunikadojn, akiri novajn klientojn kaj retenu valorajn klientojn por pli longa periodo.

Maŝinlernado ebligas la altnivelan segmentadon esenca por unu-al-unu personigo. Ekzemple, se via B2B-firmao havas celon rafinante la klientan sperton kaj pliigante la gravecon de ĉiu komunikado, preciza segmentado de klientaj datumoj povus teni la ŝlosilon.  

Tamen, por ke tio okazu, vi bezonas konservi ununuran, puran datumbazon, kiun maŝinlernado povas funkcii sur ĝi sen ĝeno. Do, kiam vi havas tiajn purajn rekordojn, vi povas uzi maŝinan lernadon por segmenti la klientojn laŭ atributoj donitaj sube:

  • Vivciklo
  • kondutoj 
  • valoro
  • Bezonoj / produkto bazitaj atributoj 
  • Demografio
  • Multaj pli

Maŝina Lernado Rekomendi Strategiojn Bazitajn Sur Tendencoj 

Post kiam vi segmentos la klientan datumbazon, vi devus povi decidi kion fari laŭ ĉi tiuj datumoj. Jen ekzemplo:

Se la jarmiloj en Usono vizitas la interretan nutraĵvendejon, ĵetas la pakaĵon por kontroli la kvanton da sukero en la nutra etikedo kaj ekiras sen aĉeto, maŝina lernado povus rekoni tian tendencon kaj identigi ĉiujn klientojn, kiuj plenumis ĉi tiujn agojn. Vendantoj povas lerni de tiaj realtempaj datumoj kaj agi laŭe.

Maŝinlernado Transdoni la Ĝustan Enhavon al Klientoj

Antaŭe merkatado al B2B-klientoj implikis generi enhavon, kiu kaptas iliajn informojn por estontaj varbaj agadoj. Ekzemple, petante plumbon plenigi formularon por elŝuti ekskluzivan E-libron aŭ peti iun produktan demonstraĵon. 

Kvankam tia enhavo povus kapti plumbojn, plej multaj retejaj vizitantoj malvolas dividi siajn retpoŝtajn identigilojn aŭ telefonnumerojn nur por vidi la enhavon. Laŭ la rezultoj de la enketo The Manifest, 81% de homoj forlasis interretan formularon plenigante ĝin. Do ĝi ne estas garantiita maniero generi kondukojn.

Maŝinlernado permesas al B2B-merkatistoj akiri bonkvalitajn plumbojn de la retejo sen devigi ilin kompletigi aliĝilojn. Ekzemple, B2B-kompanio povas uzi maŝinan lernadon por analizi la konduton de la retejo de la vizitanto kaj prezenti la ekscitan enhavon en pli personigita maniero en la ĝusta tempo aŭtomate. 

B2B-klientoj konsumas enhavon ne nur surbaze de aĉetaj bezonoj, sed ankaŭ laŭ la punkto, kiun ili trovas en la aĉeta vojaĝo. Tial, prezenti la enhavon ĉe specifaj aĉetaj interagaj punktoj kaj kongrui kun iliaj bezonoj en reala tempo helpos vin akiri maksimuman nombron da kondukoj en mallonga tempo.

Maŝinlernado Fokuso sur Klienta Memservo

Memservo rilatas al kiam vizitanto / kliento trovas la subtenon     

Pro tio multaj organizoj pliigis siajn memservajn ofertojn por liveri pli bonan klientan sperton. Memservo estas ofta uzokazo por maŝinlernaj aplikoj. Babilejrobotprogramoj, virtualaj asistantoj, kaj pluraj aliaj AI-plibonigitaj iloj povas lerni kaj simuli interagojn kiel klienta servo. 

Memservaj programoj lernas de pasintaj spertoj kaj interagoj por plenumi pli kompleksajn taskojn kun la tempo. Ĉi tiuj iloj povas evolui de efektivigado de esenca komunikado kun retejaj vizitantoj al optimumigo de ilia interago, kiel malkovro de korelacio inter afero kaj ĝia solvo. 

Cetere iuj iloj uzas profundan lernadon por improvizi senĉese, rezultigante pli precizan helpon al uzantoj.

Postvortoj

Ne nur ĉi tio, maŝina lernado havas diversajn aliajn aplikojn. Por komercistoj, ĝi estas la ĝusta ŝlosilo por lerni komplikajn kaj imperajn klientajn segmentojn, ilian konduton kaj kiel engaĝiĝi kun la klientoj en signifa maniero. Helpante vin kompreni la diversajn aspektojn de kliento, la maŝinlernada teknologio sendube povas konduki vian B2B-firmaon al nesuperebla sukceso.

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.