כיצד להכיר את לקוחות ה- B2B שלך עם למידת מכונה

למידת מכונה

חברות B2C נחשבות למובילות הראשונות ביוזמות ניתוח לקוחות. ערוצים שונים כמו מסחר אלקטרוני, מדיה חברתית ומסחר במובייל אפשרו לעסקים כאלה לפסל שיווק ולהציע שירותי לקוחות מעולים. במיוחד, נתונים נרחבים וניתוחים מתקדמים באמצעות הליכי למידת מכונה אפשרו לאסטרטגים של B2C לזהות טוב יותר את התנהגות הצרכנים ואת פעילותם באמצעות מערכות מקוונות. 

למידת מכונה מציעה גם יכולת הולכת להשיג תובנות על לקוחות עסקיים. עם זאת, אימוץ חברות B2B טרם המריא. למרות הפופולריות הגוברת של למידת מכונות, עדיין יש הרבה בלבול בנוגע לאופן שבו הוא משתלב בהבנה הנוכחית של שירות לקוחות B2B. אז בואו נבהיר את זה היום.

למידת מכונה להבנת דפוסים בפעולות הלקוח

אנו יודעים שלמידת מכונה היא פשוט סוג של אלגוריתמים שנועדו לחקות את האינטליגנציה שלנו ללא פקודות מפורשות. גישה זו היא הקרובה ביותר לאופן בו אנו מזהים דפוסים וקורלציות סביבנו ומגיעים להבנה גבוהה יותר.

פעילויות תובנה מסורתיות של B2B נסבו סביב נתונים מוגבלים כגון גודל החברה, הכנסות, היוון או עובדים, וכן סוג ענף המסווג לפי קודי SIC. אבל, כלי לימוד מכונה שתוכנת נכון מסייע לך לפלח לקוחות באופן מושכל על סמך מידע בזמן אמת. 

הוא מזהה תובנות רלוונטיות לגבי צרכי הלקוח, עמדותיו, העדפותיו והתנהגויותיו לגבי המוצרים והשירותים שלך, ומנצל את התובנות הללו כדי לייעל את פעולות השיווק והמכירות הנוכחיות. 

למידה ממוחשבת לפילוח נתוני לקוחות 

על ידי יישום למידה מכונה על כל נתוני הלקוחות שאנו אוספים באמצעות פעולותיהם באתרי האינטרנט שלנו, אנשי שיווק יכולים לנהל ולהבין במהירות את מחזור חייו של הקונה, את השוק בזמן אמת, לפתח תוכניות נאמנות, ליצור תקשורת מותאמת אישית ורלוונטית, להשיג לקוחות חדשים לשמור על לקוחות בעלי ערך לתקופה ארוכה יותר.

למידת מכונה מאפשרת פילוח מתקדם החיוני להתאמה אישית לאחד. לדוגמא, אם חברת B2B שלך מטרתה היא זיקוק חווית הלקוח והעצמת הרלוונטיות של כל תקשורת, פילוח מדויק של נתוני הלקוחות יכול להחזיק את המפתח.  

עם זאת, כדי שזה יקרה, עליכם לשמור על בסיס נתונים יחיד ונקי שלימוד מכונה יכול להפעיל בו ללא כל טרחה. לכן, ברגע שיש לך רשומות נקיות כאלה, תוכל להשתמש בלמידת מכונה כדי לפלח את הלקוחות על סמך התכונות המפורטות להלן:

  • מעגל החיים
  • התנהגויות 
  • ערך
  • מאפיינים מבוססי צרכים / מוצרים 
  • דמוגרפיה
  • עוד הרבה

למידה מכונה להמליץ ​​על אסטרטגיות על סמך מגמות 

לאחר שתפלח את מאגר הלקוחות, אתה אמור להיות מסוגל להחליט מה לעשות על סמך נתונים אלה. הנה דוגמה:

אם המילניום בארה"ב מבקר בחנות המקוונת המקוונת, מדפדף על החבילה כדי לבדוק את כמות הסוכר בתווית התזונה, ועובר בלי לרכוש, למידת מכונה יכולה לזהות מגמה כזו ולזהות את כל הלקוחות שביצעו פעולות אלה. משווקים יכולים ללמוד מנתונים כאלה בזמן אמת ולפעול בהתאם.

למידה מכונה כדי לספק את התוכן הנכון ללקוחות

מוקדם יותר, שיווק ללקוחות B2B כלל יצירת תוכן הלוכד את המידע שלהם לפעילות קידום מכירות עתידית. למשל, בקש הפניה למלא טופס להורדת ספר אלקטרוני בלעדי או בקשה לכל הדגמת מוצרים. 

למרות שתוכן כזה יכול לתפוס לידים, רוב המבקרים באתר אינם ששים לחלוק את תעודות הדוא"ל או את מספרי הטלפון שלהם רק כדי להציג את התוכן. על פי ממצאי סקר המניפסט, 81% מהאנשים נטשו טופס מקוון תוך כדי מילויו. לכן, זו לא דרך מובטחת ליצור לידים.

למידה ממוחשבת מאפשרת למשווקי B2B לרכוש לידים איכותיים מהאתר מבלי לדרוש מהם למלא טפסי רישום. לדוגמא, חברת B2B יכולה להשתמש בלימוד מכונה כדי לנתח את התנהגות האתר של המבקר ולהציג באופן אוטומטי את התוכן המרגש באופן אישי יותר בזמן הנכון. 

לקוחות B2B צורכים תוכן לא רק על פי צרכי הקנייה אלא גם על הנקודה בה הם נמצאים במסע הקנייה. מכאן, הצגת התוכן בנקודות אינטראקציה ספציפיות של קונים והתאמת צרכיהם בזמן אמת יעזרו לכם להשיג מספר מקסימלי של לידים תוך זמן קצר.

למידה ממוחשבת להתמקד בשירות עצמי של הלקוחות

שירות עצמי מתייחס כאשר מבקר / לקוח מוצא את התמיכה     

מסיבה זו, ארגונים רבים הגדילו את הצעות השירות העצמי שלהם בכדי לספק חווית לקוח טובה יותר. שירות עצמי הוא מקרה נפוץ ליישומי למידת מכונה. צ'אט-בוטים, עוזרים וירטואליים וכמה כלים אחרים המשופרים ב- AI יכולים ללמוד ולדמות אינטראקציות כמו סוכן שירות לקוחות. 

יישומי שירות עצמי לומדים מניסיונות עבר ומאינטראקציות לביצוע משימות מורכבות יותר לאורך זמן. כלים אלה יכולים להתפתח מביצוע תקשורת חיונית עם מבקרים באתר לאופטימיזציה של האינטראקציה שלהם, כמו גילוי מתאם בין נושא לפתרונו. 

יתר על כן, כלים מסוימים משתמשים בלמידה עמוקה כדי לאלתר כל הזמן, וכתוצאה מכך סיוע מדויק יותר למשתמשים.

עטיפת Up

לא רק זאת, למידת מכונה כוללת יישומים שונים אחרים. עבור משווקים, זה המפתח הנכון ללמוד פלחי לקוחות מורכבים וחיוניים, התנהגותם וכיצד ניתן להתקשר עם הלקוחות בצורה רלוונטית. בכך שהיא עוזרת לך להבין את ההיבטים השונים של הלקוח, הטכנולוגיה של למידת מכונה יכולה ללא ספק לקחת את חברת B2B שלך להצלחה ללא תחרות.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.