Paano Malalaman ang Iyong Mga Customer sa B2B Sa Pag-aaral ng Makina

Pag-aaral ng Machine

Ang mga kumpanya ng B2C ay isinasaalang-alang bilang mga nangunguna sa mga hakbangin sa analytics ng customer. Ang iba`t ibang mga channel tulad ng e-commerce, social media, at mobile commerce ay pinagana ang mga nasabing negosyo na mag-sculpt ng marketing at mag-alok ng mahusay na mga serbisyo sa customer. Lalo na, ang malawak na data at advanced na analytics sa pamamagitan ng mga pamamaraan sa pag-aaral ng machine ay pinagana ang mga strategist ng B2C na mas kilalanin ang pag-uugali ng mamimili at ang kanilang mga aktibidad sa pamamagitan ng mga online system. 

Nag-aalok din ang pag-aaral ng machine ng isang umuusbong na kakayahan upang makakuha ng mga pananaw sa mga customer sa negosyo. Gayunpaman, ang pag-aampon ng mga kumpanya ng B2B ay hindi pa magtatagal. Sa kabila ng lumalaking katanyagan ng pag-aaral ng makina, mayroon pa ring maraming pagkalito tungkol sa kung paano ito umaangkop sa loob ng kasalukuyang pag-unawa sa B2B serbisyo sa customer. Kaya't linawin natin ito ngayon.

Pag-aaral ng Makina upang Maunawaan ang Mga pattern sa Mga Pagkilos ng Customer

Alam namin na ang pag-aaral ng makina ay isang klase lamang ng mga algorithm na idinisenyo upang gayahin ang aming katalinuhan nang walang mga malinaw na utos. At, ang pamamaraang ito ay ang pinakamalapit sa kung paano namin makikilala ang mga pattern at ugnayan na nakapalibot sa amin at makarating sa isang mas mataas na pag-unawa.

Ang mga tradisyunal na aktibidad ng pananaw sa B2B ay umiikot sa limitadong data tulad ng laki ng kita, kita, capitalization o empleyado, at uri ng industriya na inuri ayon sa mga SIC code. Ngunit, ang isang maayos na na-program na tool sa pag-aaral ng makina ay tumutulong sa iyo na matalinong pag-segment ng mga customer batay sa real-time na impormasyon. 

Kinikilala nito ang mga nauugnay na pananaw tungkol sa mga pangangailangan, ugali, kagustuhan, at pag-uugali ng customer tungkol sa iyong mga produkto o serbisyo at ginagamit ang mga pananaw na ito upang ma-optimize ang kasalukuyang pagkilos sa marketing at benta. 

Pag-aaral ng Machine para sa Segmentation ng Data ng Customer 

Sa pamamagitan ng paglalapat ng pag-aaral ng makina sa lahat ng data ng customer na kinokolekta namin sa pamamagitan ng kanilang mga aksyon sa aming mga website, maaaring mabilis na mapamahalaan at maunawaan ng mga marketer ang ikot ng buhay ng mamimili, ang merkado sa real-time, bumuo ng mga programa sa katapatan, bumuo ng isinapersonal at may-katuturang mga komunikasyon, kumuha ng mga bagong kliyente at panatilihin ang mahalagang mga customer para sa isang mas mahabang panahon.

Ang pag-aaral ng makina ay nagbibigay-daan sa advanced na paghihiwalay para sa isa-sa-isang pag-personalize. Halimbawa, kung ang iyong B2B firm ay may layunin na pagpino ng karanasan ng customer at pinatindi ang kaugnayan ng bawat komunikasyon, ang isang tumpak na paghihiwalay ng data ng customer ay maaaring hawakan ang susi.  

Gayunpaman, upang mangyari ito, kailangan mong mapanatili ang isang solong, malinis na database na maaaring mapatakbo dito ng pag-aaral ng makina nang walang abala. Kaya, sa sandaling mayroon kang mga malinis na tala, maaari mong gamitin ang pag-aaral ng makina upang i-segment ang mga customer batay sa mga katangiang ibinigay sa ibaba:

  • Siklo ng buhay
  • Mga Pagkilos 
  • halaga
  • Mga katangian / batay sa produkto na mga katangian 
  • Demograpiko
  • Marami pa

Pag-aaral ng Makina upang Magrekomenda ng Mga Istratehiyang Batay sa Trends 

Kapag na-segment mo ang database ng customer, dapat ay makapagpasya ka kung ano ang gagawin batay sa data na ito. Narito ang isang halimbawa:

Kung ang mga millennial sa US ay bumisita sa online grocery store, i-flip ang pakete upang suriin ang dami ng asukal sa nutritional label, at lumalakad nang hindi bumili, ang pag-aaral ng makina ay maaaring makilala ang naturang kalakaran at makilala ang lahat ng mga customer na nagsagawa ng mga pagkilos na ito. Maaaring matuto ang mga marketer mula sa naturang real-time na data at kumilos nang naaayon.

Pag-aaral ng Makina upang Maihatid ang Tamang Nilalaman sa Mga Customer

Mas maaga, ang pagmemerkado sa mga customer ng B2B ay kasangkot sa pagbuo ng nilalamang kinukuha ang kanilang impormasyon para sa mga aktibidad na pang-promosyon sa hinaharap. Halimbawa, humihiling ng lead na punan ang isang form upang mag-download ng isang eksklusibong E-book o humiling ng anumang demo ng produkto. 

Bagaman maaaring makuha ng ganoong nilalaman ang mga lead, karamihan sa mga bisita sa website ay nag-aatubiling ibahagi ang kanilang mga email ID o numero ng telepono upang matingnan lamang ang nilalaman. Ayon sa mga natuklasan ng survey ng The Manifest, 81% ng mga tao ang nag-abandona ng isang online form habang pinupunan ito. Kaya, hindi ito isang garantisadong paraan upang makabuo ng mga lead.

Pinapayagan ng pag-aaral ng machine ang mga B2B marketer na makakuha ng mga kalidad na lead mula sa website nang hindi kinakailangan ang mga ito upang makumpleto ang mga form sa pagpaparehistro. Halimbawa, ang isang kumpanya ng B2B ay maaaring gumamit ng pag-aaral ng makina upang suriin ang pag-uugali ng website ng bisita at ipakita ang kapanapanabik na nilalaman sa isang mas isinapersonal na paraan sa tamang oras nang awtomatiko. 

Ang mga customer ng B2B ay kumonsumo ng nilalaman hindi lamang batay sa mga pangangailangan sa pagbili kundi pati na rin sa puntong sila ay nasa paglalakbay na pagbili. Samakatuwid, ang pagpapakita ng nilalaman sa mga tukoy na puntos ng pakikipag-ugnay ng mamimili at pagtutugma ng kanilang mga pangangailangan sa real-time ay makakatulong sa iyo na makakuha ng isang maximum na bilang ng mga lead sa isang maikling panahon.

Pag-aaral ng Makina na Magtutuon sa Serbisyo sa Sarili ng Customer

Ang self-service ay tumutukoy sa kung ang isang bisita / customer ay makahanap ng suporta     

Sa kadahilanang iyon, maraming mga samahan ang tumaas ang kanilang mga handog sa self-service upang makapaghatid ng isang mas mahusay na karanasan sa customer. Ang self-service ay isang pangkaraniwang kaso ng paggamit para sa mga application ng machine machine. Ang mga chatbot, virtual na katulong, at maraming iba pang mga tool na pinahusay ng AI ay maaaring matuto at gayahin ang mga pakikipag-ugnayan tulad ng isang ahente ng serbisyo sa customer. 

Ang mga aplikasyon sa self-service ay natututo mula sa mga nakaraang karanasan at pakikipag-ugnayan upang maisagawa ang mas kumplikadong mga gawain sa paglipas ng panahon. Ang mga tool na ito ay maaaring magbago mula sa pagsasagawa ng mahahalagang komunikasyon sa mga bisita sa website hanggang sa pag-optimize ng kanilang pakikipag-ugnayan, tulad ng pagtuklas ng isang ugnayan sa pagitan ng isang isyu at ng solusyon nito. 

Bukod dito, ang ilang mga tool ay gumagamit ng malalim na pag-aaral upang patuloy na makagawa, na nagreresulta sa mas tumpak na tulong sa mga gumagamit.

Pambalot Up

Hindi lamang ito, ang pag-aaral ng makina ay may iba`t ibang mga application. Para sa mga marketer, ito ang tamang susi upang matuto ng mga masalimuot at pautos na mga segment ng customer, kanilang pag-uugali, at kung paano makisalamuha sa mga customer sa isang nauugnay na paraan. Sa pamamagitan ng pagtulong sa iyo na maunawaan ang iba't ibang mga aspeto ng customer, ang teknolohiya sa pag-aaral ng makina ay walang alinlangan na kunin ang iyong firm sa B2B sa hindi maunahan na tagumpay.

Ano sa tingin ninyo?

Ang site na ito ay gumagamit ng Akismet upang mabawasan ang spam. Alamin kung paano naproseso ang data ng iyong komento.