چگونه می توان با یادگیری ماشین مشتریان B2B خود را شناخت

فراگیری ماشین

شرکت های B2C به عنوان پیشرو در ابتکارات تجزیه و تحلیل مشتری در نظر گرفته می شوند. کانالهای مختلفی از جمله تجارت الکترونیکی ، رسانه های اجتماعی و تجارت موبایل اینگونه مشاغل را قادر ساخته است تا بازاریابی را مجسمه سازی کرده و خدمات عالی مشتری را ارائه دهند. به ویژه ، داده های گسترده و تجزیه و تحلیل پیشرفته از طریق روش های یادگیری ماشین ، استراتژیست های B2C را قادر ساخته اند تا رفتار مصرف کننده و فعالیت های آنها را از طریق سیستم های آنلاین بهتر بشناسند. 

یادگیری ماشینی همچنین توانایی در حال ظهور را برای به دست آوردن بینش درباره مشتریان تجاری ارائه می دهد. با این حال ، تصویب توسط شرکت های B2B هنوز نتیجه نگرفته است. با وجود محبوبیت روزافزون یادگیری ماشین ، هنوز هم سردرگمی زیادی در رابطه با چگونگی قرار گرفتن آن در درک فعلی وجود دارد خدمات مشتری B2B. بنابراین بیایید این مسئله را امروز روشن کنیم.

یادگیری ماشینی برای درک الگوها در اقدامات مشتری

ما می دانیم که یادگیری ماشینی به سادگی دسته ای از الگوریتم ها است که برای تقلید از هوش ما بدون دستورات صریح طراحی شده است. و ، این رویکرد نزدیک ترین راه به چگونگی شناخت الگوها و همبستگی های پیرامون ما و دستیابی به درک بالاتر است.

فعالیت های بینش سنتی B2B حول داده های محدودی مانند اندازه شرکت ، درآمد ، سرمایه یا کارمندان و غیره می چرخید نوع صنعت طبقه بندی شده توسط کدهای SIC. اما ، یک ابزار یادگیری ماشین به درستی برنامه ریزی شده به شما کمک می کند تا هوشمندانه بر اساس اطلاعات زمان واقعی مشتریان را تقسیم بندی کنید. 

این بینش های مربوط به نیازها ، نگرش ها ، ترجیحات و رفتارهای مشتری در مورد محصولات یا خدمات شما را شناسایی می کند و از این بینش ها برای بهینه سازی اقدامات فعلی بازاریابی و فروش استفاده می کند. 

یادگیری ماشینی برای تقسیم بندی داده های مشتری 

با استفاده از یادگیری ماشینی بر روی تمام داده های مشتری که از طریق اقدامات آنها با وب سایت های خود جمع آوری می کنیم ، بازاریابان می توانند به سرعت چرخه زندگی خریدار ، بازار را در زمان واقعی مدیریت و درک کنند ، برنامه های وفاداری را ایجاد کنند ، ارتباطات شخصی و مرتبط ایجاد کنند ، مشتری جدید پیدا کنند و مشتریان با ارزش را برای مدت طولانی تری حفظ کنید.

یادگیری ماشینی تقسیم بندی پیشرفته را برای شخصی سازی یک به یک فراهم می کند. به عنوان مثال ، اگر شرکت B2B شما هدفی از پالایش تجربه مشتری و تشدید ارتباط هر ارتباط ، تقسیم بندی دقیق داده های مشتری می تواند کلید را داشته باشد.  

با این حال ، برای این اتفاق ، شما باید یک پایگاه داده واحد و تمیز داشته باشید که یادگیری ماشین بتواند بدون هیچ زحمتی بر روی آن کار کند. بنابراین ، هنگامی که چنین سوابق تمیزی دارید ، می توانید از یادگیری ماشین برای تقسیم بندی مشتریان براساس ویژگی های زیر استفاده کنید:

  • چرخه زندگی
  • رفتار 
  • ارزش
  • به ویژگی های مبتنی بر محصول نیاز دارد 
  • جمعیت
  • خیلی بیشتر

یادگیری ماشینی برای توصیه استراتژیهای مبتنی بر روند 

هنگامی که بانک اطلاعات مشتری را تقسیم بندی می کنید ، باید بتوانید براساس این داده ها تصمیم بگیرید که چه کاری انجام دهید. مثالی در اینجا آورده شده است:

اگر هزاره ها در ایالات متحده به فروشگاه مواد غذایی آنلاین مراجعه کنند ، بسته را برای بررسی مقدار قند موجود در برچسب مواد غذایی ورق بزنند و بدون خرید از بازار خارج شوند ، یادگیری ماشین می تواند چنین روندی را تشخیص داده و تمام مشتریانی را که این اقدامات را انجام داده اند ، شناسایی کند. بازاریاب ها می توانند از چنین داده های بی درنگ یاد بگیرند و مطابق آن رفتار کنند.

یادگیری ماشینی برای ارائه محتوای مناسب به مشتریان

پیش از این ، بازاریابی برای مشتریان B2B شامل تولید محتوایی بود که اطلاعات آنها را برای فعالیت های تبلیغاتی آینده ضبط می کند. به عنوان مثال ، درخواست سرنخ برای پر کردن فرم برای بارگیری یک کتاب الکترونیکی منحصر به فرد یا درخواست نسخه ی نمایشی محصول. 

اگرچه چنین محتوایی می تواند منجر به ضبط شود ، اما بیشتر بازدیدکنندگان وب سایت تمایلی به اشتراک گذاشتن شناسه های ایمیل یا شماره تلفن های خود ندارند فقط برای مشاهده مطالب. بر اساس یافته های نظر سنجی مانیفست, 81٪ از افراد فرم آنلاین را کنار گذاشته اند در حالی که آن را پر کنید. بنابراین ، این یک روش تضمین شده برای تولید سرنخ نیست.

یادگیری ماشینی به بازاریابان B2B این امکان را می دهد تا بدون نیاز به تکمیل فرم های ثبت نام ، از وب سایت منجر به کیفیت شوند. به عنوان مثال ، یک شرکت B2B می تواند با استفاده از یادگیری ماشین رفتار وب سایت بازدید کننده را تجزیه و تحلیل کند و محتوای هیجان انگیز را به صورت شخصی تر و در زمان مناسب به طور خودکار ارائه دهد. 

مشتریان B2B نه تنها بر اساس نیاز خرید بلکه بر اساس نکته ای که در سفر به آن توجه می کنند ، محتوا را مصرف می کنند. از این رو ، ارائه مطالب در نقاط خاص خریدار و مطابقت با نیازهای آنها در زمان واقعی ، به شما کمک می کند حداکثر تعداد هدایت را در مدت زمان کوتاه کسب کنید.

یادگیری ماشینی برای تمرکز بر سلف سرویس مشتری

سلف سرویس به زمانی اطلاق می شود که بازدید کننده / مشتری پشتیبانی را پیدا کند     

به همین دلیل ، بسیاری از سازمان ها خدمات شخصی خود را برای ارائه تجربه بهتر مشتری افزایش داده اند. سلف سرویس یک مورد استفاده معمول برای برنامه های یادگیری ماشین است. چت بات ها ، دستیارهای مجازی و چندین ابزار پیشرفته AI می توانند تعاملات را مانند یک نماینده خدمات مشتری یاد بگیرند و شبیه سازی کنند. 

برنامه های سلف سرویس از تجربیات و تعاملات گذشته برای انجام کارهای پیچیده تر در طول زمان می آموزند. این ابزارها می توانند از برقراری ارتباط اساسی با بازدیدکنندگان وب سایت تا بهینه سازی تعامل آنها ، مانند کشف همبستگی بین یک مسئله و راه حل آن ، تکامل یابند. 

علاوه بر این ، برخی از ابزارها از یادگیری عمیق برای بداهه پردازی مداوم استفاده می کنند و در نتیجه کمک دقیق تری به کاربران می کنند.

پسگفتار

نه تنها این ، یادگیری ماشین کاربردهای مختلف دیگری نیز دارد. برای بازاریابان ، این کلید درستی برای یادگیری بخشهای پیچیده و ضروری مشتری ، رفتار آنها و نحوه تعامل با مشتریان به روشی مرتبط است. با کمک به شما در درک جنبه های مختلف مشتری ، بدون شک فناوری یادگیری ماشین می تواند شرکت B2B شما را به موفقیت بی نظیری برساند.

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.