So kennen Sie Ihre B2B-Kunden mit maschinellem Lernen

Maschinelles lernen

B2C-Unternehmen gelten als Vorreiter bei Kundenanalyse-Initiativen. Verschiedene Kanäle wie E-Commerce, Social Media und Mobile Commerce haben es solchen Unternehmen ermöglicht, Marketing zu formen und exzellenten Kundenservice anzubieten. Insbesondere umfangreiche Daten und erweiterte Analysen über maschinelle Lernverfahren haben es B2C-Strategen ermöglicht, das Verbraucherverhalten und ihre Aktivitäten über Online-Systeme besser zu erkennen. 

Maschinelles Lernen bietet auch eine neue Möglichkeit, Einblicke in Geschäftskunden zu erhalten. Die Akzeptanz durch B2B-Unternehmen hat jedoch noch nicht begonnen. Trotz der wachsenden Popularität des maschinellen Lernens gibt es immer noch große Verwirrung darüber, wie es in das aktuelle Verständnis von passt B2B-Kundenservice. Lassen Sie uns das heute klären.

Maschinelles Lernen, um Muster in Kundenaktionen zu verstehen

Wir wissen, dass maschinelles Lernen einfach eine Klasse von Algorithmen ist, die unsere Intelligenz ohne explizite Befehle nachahmen sollen. Und dieser Ansatz kommt dem am nächsten, wie wir Muster und Korrelationen erkennen, die uns umgeben, und kommen zu einem höheren Verständnis.

Traditionelle B2B-Insight-Aktivitäten drehten sich um begrenzte Daten wie Unternehmensgröße, Umsatz, Kapitalisierung oder Mitarbeiter Industrietyp, klassifiziert nach SIC-Codes. Mit einem richtig programmierten Tool für maschinelles Lernen können Sie Kunden jedoch intelligent anhand von Echtzeitinformationen segmentieren. 

Es identifiziert relevante Erkenntnisse über die Bedürfnisse, Einstellungen, Vorlieben und Verhaltensweisen der Kunden in Bezug auf Ihre Produkte oder Dienstleistungen und nutzt diese Erkenntnisse, um die aktuellen Marketing- und Vertriebsmaßnahmen zu optimieren. 

Maschinelles Lernen für die Segmentierung von Kundendaten 

Durch die Anwendung von maschinellem Lernen auf alle Kundendaten, die wir durch ihre Aktionen auf unseren Websites sammeln, können Vermarkter den Lebenszyklus des Käufers und den Markt in Echtzeit schnell verwalten und verstehen, Treueprogramme entwickeln, personalisierte und relevante Mitteilungen erstellen, neue Kunden gewinnen und Halten Sie wertvolle Kunden für einen längeren Zeitraum.

Maschinelles Lernen ermöglicht die erweiterte Segmentierung, die für die Eins-zu-Eins-Personalisierung von entscheidender Bedeutung ist. Zum Beispiel, wenn Ihr B2B-Unternehmen ein Ziel von hat das Kundenerlebnis verfeinern Durch die Intensivierung der Relevanz jeder Kommunikation könnte eine präzise Segmentierung der Kundendaten den Schlüssel enthalten.  

Dazu müssen Sie jedoch eine einzige, saubere Datenbank verwalten, mit der maschinelles Lernen problemlos arbeiten kann. Sobald Sie über solche sauberen Aufzeichnungen verfügen, können Sie die Kunden mithilfe von maschinellem Lernen anhand der unten angegebenen Attribute segmentieren:

  • Lebenszyklus
  • Behaviors 
  • Wert
  • Bedarfs- / Produktattribute 
  • Demographie
  • Viel mehr

Maschinelles Lernen, um Strategien basierend auf Trends zu empfehlen 

Sobald Sie die Kundendatenbank segmentiert haben, sollten Sie anhand dieser Daten entscheiden können, was zu tun ist. Hier ist ein Beispiel:

Wenn die Millennials in den USA das Online-Lebensmittelgeschäft besuchen, die Packung umdrehen, um die Zuckermenge auf dem Nährwertetikett zu überprüfen, und ohne Kauf abreisen, könnte maschinelles Lernen einen solchen Trend erkennen und alle Kunden identifizieren, die diese Aktionen durchgeführt haben. Marketer können aus solchen Echtzeitdaten lernen und entsprechend handeln.

Maschinelles Lernen, um Kunden die richtigen Inhalte bereitzustellen

Früher umfasste das Marketing für B2B-Kunden die Erstellung von Inhalten, die ihre Informationen für zukünftige Werbeaktivitäten erfassen. Bitten Sie beispielsweise einen Lead, ein Formular auszufüllen, um ein exklusives E-Book herunterzuladen, oder fordern Sie eine Produktdemo an. 

Obwohl solche Inhalte Leads erfassen könnten, zögern die meisten Website-Besucher, ihre E-Mail-IDs oder Telefonnummern zu teilen, nur um den Inhalt anzuzeigen. Laut dem Ergebnisse der Manifest-Umfrage, 81% der Menschen haben ein Online-Formular aufgegeben beim Ausfüllen. Es ist also keine garantierte Möglichkeit, Leads zu generieren.

Durch maschinelles Lernen können B2B-Vermarkter hochwertige Leads von der Website erhalten, ohne dass sie Registrierungsformulare ausfüllen müssen. Beispielsweise kann ein B2B-Unternehmen mithilfe von maschinellem Lernen das Website-Verhalten des Besuchers analysieren und die aufregenden Inhalte zum richtigen Zeitpunkt automatisch personalisierter präsentieren. 

B2B-Kunden konsumieren Inhalte nicht nur basierend auf den Kaufbedürfnissen, sondern auch auf dem Punkt, an dem sie sich auf dem Weg zum Kauf befinden. Wenn Sie den Inhalt an bestimmten Interaktionspunkten des Käufers präsentieren und seine Anforderungen in Echtzeit erfüllen, können Sie in kurzer Zeit eine maximale Anzahl von Leads erzielen.

Maschinelles Lernen, um sich auf die Selbstbedienung der Kunden zu konzentrieren

Self-Service bezieht sich darauf, wenn ein Besucher / Kunde die Unterstützung findet     

Aus diesem Grund haben viele Unternehmen ihr Self-Service-Angebot erweitert, um ein besseres Kundenerlebnis zu erzielen. Self-Service ist ein häufiger Anwendungsfall für Anwendungen für maschinelles Lernen. Chatbots, virtuelle Assistenten und verschiedene andere AI-verbesserte Tools können Interaktionen wie ein Kundendienstmitarbeiter lernen und simulieren. 

Self-Service-Anwendungen lernen aus früheren Erfahrungen und Interaktionen, um im Laufe der Zeit komplexere Aufgaben auszuführen. Diese Tools können sich von der Durchführung einer wesentlichen Kommunikation mit Website-Besuchern zur Optimierung ihrer Interaktion entwickeln, z. B. zur Ermittlung einer Korrelation zwischen einem Problem und seiner Lösung. 

Darüber hinaus verwenden einige Tools Deep Learning, um kontinuierlich zu improvisieren, was zu einer genaueren Unterstützung der Benutzer führt.

Nachbereitung

Nicht nur das, maschinelles Lernen hat verschiedene andere Anwendungen. Für Vermarkter ist es der richtige Schlüssel, um komplexe und wichtige Kundensegmente, ihr Verhalten und den relevanten Umgang mit den Kunden zu lernen. Durch das Verständnis der verschiedenen Aspekte des Kunden kann die Technologie des maschinellen Lernens Ihr B2B-Unternehmen zweifellos zu einem unübertroffenen Erfolg führen.

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