如何通過機器學習認識您的B2B客戶

機器學習

B2C公司被認為是客戶分析計劃的領先者。 諸如電子商務,社交媒體和移動商務之類的各種渠道使此類企業能夠雕刻營銷並提供出色的客戶服務。 特別是,大量數據和通過機器學習程序進行的高級分析使B2C戰略家能夠通過在線系統更好地識別消費者的行為及其活動。 

機器學習還提供了一種新興功能,可以獲取有關業務客戶的見解。 但是,B2B公司的採用尚未起飛。 儘管機器學習越來越流行,但是關於它如何適應當前對機器學習的理解仍然存在很多困惑。 B2B客戶服務。 因此,讓我們今天澄清一下。

機器學習理解客戶行為中的模式

我們知道,機器學習只是一類旨在模仿我們的智能而無需顯式命令的算法。 而且,這種方法最接近我們如何識別周圍的模式和相關性並獲得更高的理解。

傳統的B2B洞察活動圍繞有限的數據進行,例如公司規模,收入,資本或員工人數,以及 按SIC代碼分類的行業類型。 但是,正確編程的機器學習工具可以幫助您根據實時信息智能地細分客戶。 

它可以識別有關客戶需求,態度,偏好以及有關您的產品或服務的行為的相關見解,並利用這些見解來優化當前的營銷和銷售行動。 

機器學習用於客戶數據細分 

通過將機器學習應用於我們通過其在網站上的行動收集的所有客戶數據,營銷人員可以快速管理和了解買方的生命週期,實時市場,制定忠誠度計劃,形成個性化的相關溝通,吸引新客戶並保留更長時間的有價值的客戶。

機器學習可實現對於一對一個性化至關重要的高級細分。 例如,如果您的B2B公司的目標是 完善客戶體驗 並加強每種交流的相關性,對客戶數據進行精確的細分就可以把握關鍵。  

但是,要做到這一點,您需要維護一個單一的,乾淨的數據庫,機器學習可以輕鬆地對其進行操作。 因此,一旦有了這些乾淨的記錄,就可以使用機器學習根據以下給定的屬性對客戶進行細分:

  • 生命週期
  • 行為 
  • 基於需求/產品的屬性 
  • 人口統計
  • 還有很多

機器學習推薦基於趨勢的策略 

對客戶數據庫進行細分後,您應該能夠根據該數據決定要做什麼。 這是一個例子:

如果美國千禧一代訪問在線雜貨店,翻轉包裝以檢查營養標籤中的糖含量,然後不購買而走了走,則機器學習可以識別這種趨勢並識別執行這些操作的所有客戶。 營銷人員可以從此類實時數據中學習並採取相應的行動。

機器學習為客戶提供正確的內容

早先,向B2B客戶進行營銷涉及生成內容,以捕獲其信息以用於將來的促銷活動。 例如,要求潛在客戶填寫表格以下載獨家電子書或請求任何產品演示。 

儘管此類內容可以捕獲潛在客戶,但是大多數網站訪問者都不願意共享其電子郵件ID或電話號碼以查看內容。 根據 清單調查的發現, 81%的人放棄了在線表格 同時填寫。 因此,這不是產生潛在客戶的保證方法。

機器學習使B2B營銷人員可以從網站獲取高質量的潛在客戶,而無需他們填寫註冊表。 例如,一家B2B公司可以使用機器學習來分析訪問者的網站行為,並在合適的時間自動以更具個性化的方式呈現令人興奮的內容。 

B2B客戶不僅根據購買需求來消費內容,而且還根據他們在購買過程中所處的位置來消費內容。 因此,在特定的買方交互點展示內容並實時滿足他們的需求將幫助您在短時間內獲得最大數量的潛在客戶。

機器學習專注於客戶自助服務

自助服務是指訪客/客戶找到支持的時間     

因此,許多組織增加了自助服務產品,以提供更好的客戶體驗。 自助服務是機器學習應用程序的常見用例。 聊天機器人,虛擬助手和其他一些AI增強工具可以像客戶服務代理一樣學習和模擬交互。 

自助服務應用程序將從過去的經驗和交互中學習,以隨著時間的流逝執行更複雜的任務。 這些工具可以從與網站訪問者進行必要的溝通演變為優化他們的互動,例如發現問題與其解決方案之間的相關性。 

而且,某些工具使用深度學習來不斷地即興創作,從而為用戶提供了更準確的幫助。

結束語

不僅如此,機器學習還具有其他各種應用程序。 對於營銷人員來說,學習複雜而必要的客戶群,他們的行為以及如何以相關方式與客戶互動是正確的關鍵。 通過幫助您了解客戶的各個方面,機器學習技術無疑可以使您的B2B公司獲得無與倫比的成功。

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